Experimental Study of Kinetic Properties of Pyrolysis for Conveyor Belt in Coal Mine

The combustion of conveyor belt is a leading factor of mine fire. In this paper, the pyrolysis properties of ordinary conveyor belt and fire-resistant belt were studied experimentally with thermo-gravimetric analysis and derivative thermo-gravimetric analysis, and the curves of pyrolysis properties were achieved. On this basis, the activation energy and reaction order of pyrolysis were obtained in combination with theoretical analysis, aiming to provide data for further numerical simulation and simulating experiment of mine fire.

LOAD DISTRIBUTION ON DRUMS OF DOUBLE DRIVE BELT CONVEYOR

The double drum drive is widely used on the mine belt conveyor, which are divided the rigid connected double drums and separately driving double drums according to connected method of two drums. Because of the change of real work condition, the load distribution is changed on the two drive drums, which may produce a slippage between a drum and belt. Slippage may intensify the wear of the drum, and sometimes causing the fire of the belt. This restricts the development toward narrow belt, high velocity and large power of belt conveyor. In this paper, the factors affecting the load distribution of two drums of double drum belt conveyor are systematically analyzed and some computing formulas derived, by these formulas, the actual lcad distribution on the two drums of rigid connected or separately driving belt conveyor can be separately calculated.These formulas also can be as the theory base for adjusting the driving force of two drums.

基于冲击脉冲传感器监测技术的矿用胶带机自动化机械监测研究

针对传统矿用胶带机轴承故障监测存在的数据偏差、数据误差、故障诊断准确性低等问题,构建了一种基于冲击脉冲传感器的胶带机轴承故障监测模型,然后利用模型方法验证实际应用效果。结果表明:迭代至100次时,与长短期记忆网络、时间卷积神经网络相比,模型方法的准确度分别高出0.08和0.13,且模型方法的收敛速度更快,损失函数降低更小,说明模型方法在矿用胶带机轴承故障监测过程中,具有较高的准确性和可行性;将模型方法应用于煤矿胶带机的实时监测中,可准确获取早期故障信号。

改进YOLOv5的矿用输送带损伤检测方法

文中针对目前输送带损伤检测大多是输送带撕裂且缺乏其他损伤类型研究的问题,提出一种改进YOLOv5的矿用输送带损伤检测方法。将SPD-Conv模块替换Conv模块中的卷积层,提升小目标的检测效果;在骨干特征网络与最后预测网络之前引入CBAM注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后,在YOLOv5的基础上引入高斯滤波器消除噪声干扰,提升算法目标检测效率。试验结果表明:改进后的YOLOv5目标检测网络在对输送带的撕裂、击穿、表面划伤、破损4种损伤类型的检测平均精度均值达92.3%,相较于YOLOv5算法提高了35.1%,检测速度达90帧/s,提高了20%,实现了对矿用输送带损伤的快速识别。

基于机器视觉的矿用输送带纵向撕裂检测研究

在煤矿运输系统中,输送带经常受到煤流中片岩、矸石、锚杆等尖锐的硬杂质冲击,易发生纵向撕裂。输送带一旦发生纵向撕裂,若未及时发现并停机将会导致极大的经济损失,甚至造成人员伤亡。针对目前输送带纵向撕裂视觉检测存在的检测准确率低、智能化程度低等问题,本文研发了一套基于视觉的矿用输送带纵向撕裂检测系统。首先,基于煤矿井下实际工况,设计多线激光发射器和工业摄像仪的布置方案,突出显著化了纵向撕裂特征,并提高了纵向撕裂检测的准确率,通过实验确定了最佳布置方案;其次,提出了分段线性变换与CLAHE结合的图像增强算法,提高了采集图像的质量;再次,利用基于SIFT特征提取的图像拼接算法和帽子函数加权平均融合算法,获得了高质量且完整的输送带下表面线激光图像;从次,提出一种基于改进Otsu阈值分割算法的多线激光中心线提取算法,通过实验对比,证明了该算法提取的中心线能够精准地反映激光线条线性特征;最后,提出了一种基于形态学的矿用输送带纵向撕裂特征提取与检测算法,利用连通域的数目判断输送带是否发生纵向撕裂。为了验证算法的优越性,搭建了矿用输送带纵向撕裂检测实验台,在无尘雾和模拟尘雾的实验室环境下进行了实验对比验证。实验结果表明,在无尘雾环境下,本文提出的方法准确率达到了98.6%;在尘雾环境下,准确率达到了97.9%,证明了该方法的先进性与实用性。

煤矿带式输送机支架结构优化分析

为解决三角支架因承受过大的载荷,导致支架结构变形和损坏;工作时间过长,降低了支架的工作极限,支架结构严重失效,导致输送系统停机的问题,以带式输送机三角支架为研究对象,建立支架三维实体模型,利用ABAQUS软件对三角支座模型进行结构优化设计,分析荷载作用下三角支座的应力-应变位移,并根据软件分析结果对三角支座进行优化.

煤矿带式输送机尾架动力学分析

尾架是煤矿带式输送机中的重要组成部分,尾架性能的好坏直接关系到整个输送机的运行效果。所以,煤矿带式输送机设计时,应对尾架的动力学进行分析,以掌握影响尾架运行状态的主要因素。基于此,通过对煤矿带式输送机尾架结构的选择,进而在静力学有限元分析的基础上,对尾架动力学进行了仿真分析。通过动力学仿真分析可知,导致尾架振动的主要原因包括输送机启动过程、突然制动与输送带不平稳,以此为尾架及带式输送机更好地设计提供支持。

矿用带式输送机托辊结构强度及优化改进研究

基于矿用带式输送机托辊基本结构,构建有限元分析模型,并以此为基础实施托辊有限元分析,仿真分析结果中的托辊应力分布情况,介绍新型矿用带式输送机托辊优化设计方法及优化方案。另外,将优化设计方案应用于工程实践,确认优化方案的有效性,检验托辊优化设计方法的实践价值。根据研究结果可知,矿用带式输送机优化设计方案具有较强应用价值,证明优化设计方法具有一定有效性。

煤矿皮带机跑偏故障处理措施分析

煤矿皮带机是煤矿生产中的重要物料运输设备,然而由于各种原因,煤矿皮带机常常出现跑偏故障,严重影响生产效率和安全性。通过分析煤矿皮带机的跑偏故障,探讨了跑偏故障的原因和特点,并提出了一系列处理措施,包括调整辊道安装、优化皮带材料、改进皮带对中机构等。实践验证,这些处理措施能够有效预防和解决煤矿皮带机的跑偏故障,提高生产效率和安全性。

矿用带式输送机控制系统设计优化

以某煤矿矿用带式输送机控制系统为研究对象,介绍了一种矿用带式输送机控制系统设计优化方案。该方案在原控制系统基础上,增加了现场监控元件和PID控制器。通过利用现场监控元件采集到的数据进行分析,自动判断带式输送机的运行状态,生成并发送相应的控制指令,以此调节带式输送机的运行状态,提升其运行效果。该优化方案为煤矿生产工作的开展打下了良好基础,并确认其具有一定的应用价值。

煤矿皮带机安装调试常见故障的分析与处理

探讨了煤矿皮带机在安装调试阶段常见的故障问题,总结了跑偏、皮带松驰、电机启动困难、减速机异常、链条断裂等故障类型。通过分析每种故障的原因,提出相应的处理方法,如调整装置、修复部件等,以确保皮带机的安全运行。通过此研究,可提高矿山生产效率,减少设备故障对生产造成的影响。

煤矿皮带机智能调速系统及其节能分析

煤矿皮带机在运行时,会因工作面出煤量的变化,出现轻载甚至空载的情况,这会造成电能浪费。为此根据煤矿生产实际,设计了煤矿皮带机智能调速系统。该系统通过视觉煤流检测获得实时煤流体积数据,通过智能工控系统实时调整皮带机转速达到减小皮带磨损和节省电能的效果。通过对系统改造前后电气节能的分析,可知该煤矿皮带机智能调速系统能够显著降低电能消耗,达到节能降耗效果。

基于移动机器人的矿山带式输送机自动检测方法

目前,传统的带式输送机检测方法主要依靠人工巡检,存在人力成本高、效率低、易出错、漏检等问题。为此,提出了一种基于移动机器人的矿山带式输送机自动检测方法,使用移动机器人沿着带式输送机巡检,通过搭载的传感器和相机对带式输送机进行自动化检测,收集维修检查员所需的包括RGB图像等信息。将移动机器人的自动检测方法划分为4个关键部分,具体包括确定检测目标和参数、设计移动机器人的传感器和数据处理系统、制定检测路径和策略以及实时监测和报警处理。据此将矿山带式输送机自动检测过程分为移动机器人自动导航、移动机器人自动检测以及数据上传3个步骤。在模拟实际矿山生产环境中,对移动机器人的自动导航功能以及故障检测效率进行了试验分析。结果表明:所提方法有助于高效、准确地检测带式输送机状态,在检测到异常情况时及时报警,可为确保矿山安全生产提供一定的技术支持。

煤矿带式输送机巡检机器人关键技术研究

主要对煤矿井下作业过程中使用的带式输送机巡检机器人的关键技术进行检测分析,包括巡检机器人总体结构设计、快速安全充电技术以及工况异常智能识别技术等。经过检测结果能够得知,可将巡检机器人的最小转弯半径设计为1 m,在充电站输出功率是2.2 kW的条件下,能够实现巡检机器人输出功率达到800 W,基于分频与视频技术能够实现对异常工况的有效监测。

集贮线放线一体的双向电缆拖缆车设计

为了解决煤矿运输系统不影响智能化综采工作面连续推进的问题,设计了一种集贮线放线一体的双向电缆拖缆车。电缆拖缆车安装于可伸缩带式输送机的机尾轨道上,大贮线放线机构上的电缆线与巷道铺设的电缆线头相联;小贮线放线机构上的电缆线与转载机电缆线头相联。该电缆拖缆车可同时对2种不同用途的线缆进行贮存,能根据需要快速进行放线,能避免电缆线沿地拖曳,不仅降低了安全隐患、提高了采煤生产效率,而且美化了现场作业环境。

矿山机械中应用机电一体化技术的作用分析运用

主要介绍了机电一体化的相关内容,阐述了矿山机械中机电一体化技术的应用作用,分析了矿山机械中机电一体化技术的运用,探讨了矿山机械中应用机电一体化技术的有效措施,研究了机电一体化技术在矿山机械中的应用前景,旨在加强对矿山机械中机电一体化技术运用的研究,充分发挥机电一体化技术作用,改变传统的矿山机械运用模式,提高矿山机械水平,从而推动矿山机械工程的可持续发展,实现综合效益最大化。

基于AI智能识别的带式输送机故障诊断技术研究

为解决选煤厂带式输送机传统故障诊断方法存在效率较低、准确度不高、设备隐患预测性不强等问题,通过分析带式输送机结构特点和常见故障,利用AI卷积神经网络智能算法实现带式输送机故障智能快速诊断,优化传统的故障识别算法,利用智能算法可及时发现潜在故障,故障识别准确率高达98.4%。在山西某选煤厂进行现场调试和试运行,结果表明,带式输送机故障智能识别算法不仅可以准确提取明显异常特征,还能及时提取微弱异常特征信号,响应速度从传统的2.58 s缩短到0.97 s,取得了满意的应用效果。

矿用皮带输送机智能巡检机器人系统设计

针对矿用皮带机传统工人巡检方式存在的工人劳动强度大、巡检效率低、检测结果不可靠以及事故隐患难以及时排查等问题,在分析矿用皮带输送机常见故障和特征识别机理的基础上,提出了矿用皮带机智能巡检机器人系统。首先,采用模块化驱动设计,使得巡检机器人系统具有体积小、结构紧凑和爬坡度大等优点。其次,对硬件系统选型和软件算法进行编程,应用红外热成像和高清视频技术精准识别皮带输送机打滑、跑偏、纵撕和托辊损坏等异常。最后,采用数据智能处理算法将现场采集的视频、声音和温度等物理信号集成回传到上位机监控系统,对异常进行自动报警并生成历史记录。现场应用表明,智能巡检机器人系统对托辊异常的识别仅用时2.83 s,故障识别准确率高达98.7%,取得了满意的应用结果。

带式输送机智能动态纠偏系统设计及应用

针对目前跑偏检测及纠偏方式在实际应用中存在的问题,文章提出了一种集跑偏检测、自动纠偏、智能保护于一体的主动纠偏方案。该系统将具备两级旋转机构的纠偏立辊作为跑偏检测及纠偏的核心机构,并对相应监控系统进行设计。系统采用倾角、位移等传感装置精确感知皮带偏移距离,建立了以CAN总线为核心的高速通信网络;通过远程上位机分析计算实现对纠偏角度的精确自动控制,并最终通过试验应用验证了设计的有效性。该设计实现了无人干预下的皮带主动纠偏,对有效改善和保证带式输送机安全稳定运行有一定的实用参考意义。

煤矿井下带式输送机智能巡检机器人系统的应用与研究

为解决煤矿井下带式输送机传统人工巡检存在劳动强度大、巡检效率低、结果不准确以及潜在故障无法查明等问题,设计了一种轻量化轨道式智能巡检机器人系统。通过多种传感器实时采集煤矿井下带式输送机运行参数,并由智能软件分析系统分析参数特征,可准确判断故障。根据参数的波动情况准确判断潜在事故,可有效预防事故发生,保证设备稳定运行。结果表明,带式输送机智能巡检机器人可替代4~5人完成井下的巡检任务,故障识别率达99.3%以上,识别响应时间不超过0.98 s,平均每年可节省企业成本50万元左右,取得了满意的应用效果。