Preparation and properties of a new cutting pick of coal shearers

Reliability and wear resistance of cutting picks play a significant role in coal mine exploitation with coal shearers.Tool bit separation,blade breaking,severe erosion of the cutting body and fatigue fractures are the main reasons for failure of cutting picks.We carried out carburization on a 30CrMnMo alloy to synthesize a new cutting pick material with improved mechanical properties and high wear resistance.The results indicated that carburization can effectively strengthen the surface of the 30CrMnMo alloy by forming a thick carburized layer and thus significantly improve the surface hardness and wear resistance.In addition,the excellent toughness of 30CrMnMo alloy as a substrate of cutting picks can prevent brittle ruptures and fatigue fractures under high impact stress conditions.The significant decrease in both frictional coefficient and rate of erosion of this carburized 30CrMnMo alloy suggests that this alloy is a potential material for cutting picks of coal shearers after rational carburization.

What can the changes in shield resistance tell us during the period of shearer's cutting and neighboring shields' advance?

In order to determine the influence of shearer's cutting and neighboring shields' advance on the support resistance variation, leg pressure data of all 235 shields in the panel LW61 of Cumberland coal mine were analyzed. The results show that the relationship between the leg pressure increment and the distance from shield to front drum of shearer is a quadratic function and that the higher leg pressure increment before shield advance tends to be related to adverse roof conditions. In addition, the three proposed leg pressure increment-related parameters and the three traditional parameters(time-weighted average pressure, setting pressure, and final pressure) of approximately 32000 shield supporting cycles were calculated by a self-developed software package to analyze the correlation between them. The results show that there is a powerful connection between them, and that the three proposed leg pressure increment-related parameters could be used as the indexes to evaluate the interaction between shields and the roof, and to identify the periodic weighting.

Research on the memory cutting path of shearer based on genetic algorithm

In order to realize the memory cutting of a shearer, made use of the memorizedcutting path and acquisitioned cutting parameters, and realized the teaching and playbackof the cutting path.In order to optimize the memory cutting path of a shearer, took intoaccount the constraints of coal mining craft, coal quality and the adaption faculty of coalmining equipments.Genetic algorithm theory was used to optimize the memory cutting ofshearer and simulate with Matlab, and realized the most valuable mining recovery rate.The experimental results show that the optimization of the memory cutting path of ashearer based on the genetic algorithm is feasible and obtains the most valuable memorycutting path, improving the ability of shearer automatic cutting.

Research on the cutting force of a pick

Cutting tests were done using a test bed designed to measure pick cutting forces when cutting coal and rock.The test equipment has a drum with two starting helical vanes.Cutting forces on a pick were measured as a function of coal compressive strength,pick carbide tip diameter and the cutting depth per drum revolution.The results show that the cutting force is linearly related to the compressive strength.The relationship between the cutting force and both the carbide tip diameter and the cutting depth are exponential.Fluctuation in the cutting force does not increase with coal compressive strength but it has a linear relationship to tip diameter.A plot of cutting force fluctuations versus the cutting depth follows a sigmoidal curve.Based on the analysis of these test results a theoretical basis is supplied for design and effective use of shearer drums.

采煤机截割部低照度图像的边缘检测技术

针对井下低照度环境下采煤机截割部边缘检测任务中存在的边缘缺失、细节模糊等问题,提出一种基于分数阶微分的边缘检测Lif算法。首先采用更大的检测模板尺寸,根据Grünwald-Let-nikov分数阶定义构造最初的分数阶掩膜算子;然后根据Pascal三角形理论确定掩膜算子上各位置的权重系数,并将掩膜算子扩展到4个不同方向;最后将得到的掩膜算子与图像进行卷积,利用图像的局部特征信息对每个方向的微分结果进行后处理。结果表明:(1)在进行多个不同场景的井下低照度图像上的实验时,Lif算法可以更全面地获取图像中不同方向上的边缘信息,在处理低照度图像时具备更强的抗噪性能,并且提取的边缘线条比其余边缘检测算法更加清晰、完整,保留了更多的纹理细节信息。(2)在客观指标评价的对比上,与基于分数阶灰色系统模型的边缘检测算法以及改进的分数阶Sobel边缘检测算法相比,Lif算法在Entropy指标上分别提高了43%、11%,AG指标上分别提高了23%、23%,SSIM指标上分别提高了152%、6%。表明Lif算法在进行采煤机截割部的边缘检测任务时更具优势,研究对井下设备工作运行时的安全性和可靠性提升具有重要意义。

基于K-GRU神经网络的采煤机记忆截割及优化

目的针对采煤机记忆截割不准确、自动化程度不高的问题,方法本文提出一种基于KGRU神经网络的采煤机记忆截割算法,此算法具有更适合处理长时序数据的特点,将算法与采煤机记忆截割结合起来,可以减少采煤过程中滚筒的损坏同时保护工人生命安全。该算法在深层门控循环单元(GRU)的输入端引入比例因子K,用比例因子K表现不同时刻数据的重要程度,以加强模型对长时序数据的记忆性,进而提高记忆截割精度。在模型训练阶段利用随机搜索算法(RS)对深层K-GRU神经网络的超参数选择进行优化,加快模型训练速度。结果实验中使用Python完成K-GRU模型构建与超参数优化,使用随机搜索算法可以在更短时间内得到超参数最优解,得到超参数epochs为317、batch_size为70的最优解共花费154 s,在最优解情况下计算模型对真实采煤数据预测的误差,得到K-GRU的loss值为0.0467、R2为0.9578、EVS为0.9656、ME为0.0833。结论最终表明,优化后的深层K-GRU模型在解释方差得分、最大误差和可决系数方面均优于SVM、KNN、LSTM、RNN和普通GRU模型,显著提高了采煤机记忆截割的适用性和准确性。

截割参数对采煤机截齿受力影响研究

分析了采煤机截割实际情况,确定了截割半径、牵引速度、滚筒转速、煤层介质等截割影响参数;运用仿真和试验的方法研究了采煤机截齿在实际工况下作业时受力情况。仿真和试验结果表明:不同截割参数下,采煤机截齿截割力均呈现先增加后减小的趋势;不同截割参数下,截齿截割力峰值不同;采煤机截齿截割力试验值与仿真值基本一致,且最大相对误差为5%,试验验证仿真分析准确性,该研究为采煤机截齿受力特性的改善和疲劳寿命的提高提供借鉴。

采煤机截割部齿轮传动系统可靠性研究

针对采煤机截割负载易引起齿轮传动系统失效的问题,首先,充分考虑煤层中矸石参数的不确定性,建立末端负载不确定性模型,模拟截割负载;其次,基于集中质量法,构建负载影响下永磁电机驱动的采煤机截割部齿轮传动系统动力学模型,探究其在服役过程中的动态行为;最后,基于应力-强度干涉理论,建立系统模型,确定齿轮服役周期。研究结果表明:齿轮传动系统中主动齿轮可靠服役时间更短,相同条件下,按失效相关原则分析的可靠性则更加合理,该研究可以为采煤机截割部的进一步优化设计提供参考。

基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术

传统的煤层截割路径规划通过几何控制、规划计算等方式对采煤机滚筒高度进行预测,但存在预测的数据误差较大、无法适应地质条件变化的问题。针对上述问题,提出了一种基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术。首先,分析了影响截割顶底板高度的因素,指出影响顶底板高度的主要因素包括煤层的起伏变化数据、历史截割数据、刮板输送机的高程数据及人工操作记录,将上述4类数据融合处理,建立以长短期记忆(LSTM)模型和灰色马尔可夫模型为基础的截割顶底板高度预测模型,通过算法模型预测出截割顶底板的高度。然后,以截割顶底板的高度数据为基础,结合采煤机位姿和空间坐标,建立计算滚筒高度的几何模型,同时依据刮板输送机上窜下滑量及是否执行加减刀工艺等因素进行修正,最终将顶底板高度序列转换为滚筒高度序列,即将截割顶底板高度转换为采煤机滚筒的目标高度,由采煤机执行到目标高度,实现滚筒自动调高工业性试验结果表明:(1)在自动调高技术的控制下,顶滚筒和底滚筒的预测高度与实际高度偏差值有90%的数据量均在10 cm以内,滚筒的预测高度和实际高度具有明显的一致性。(2)与传统手动控制方式相比,中部截割一刀煤的人工干预调高次数由49次下降为21次,说明截割顶底板的高度预测模型和计算滚筒高度的几何模型是准确合理的,采煤机滚筒的自动调高技术是可行的。

厚煤层大采高智能化综采工作面关键技术研究与应用

针对付村煤矿井下综采装备落后、开采成本高的问题,综合考虑生产安全、经济效益、资源回收等多方面因素,提出了在付村煤矿建立厚煤层大采高智能化工作面的构想。根据付村煤矿3上煤层赋存条件,基于智能化工作面设备集成控制平台,结合大采高液压支架智能化电控系统、大采高采煤机智能化控制系统及移动互联网云存储系统,重点突破了工作面主要设备姿态监测、大采高工作面智能化开采工艺、远程控制与集中监控等技术,实现了采煤机自主定位、记忆截割、液压支架自动跟机移架、全工作面一键顺序启停、故障自动顺序停机、三机协同控制,优化升级了矿井信息化系统,建立了智能化综采工作面互联网云平台。结果表明:自2017年11月在付村煤矿3上1008工作面进行工程应用以来,工作面生产班工作人员从12人减少为5人巡视检查,减员率达50%以上,日采煤达6000 t,技术应用效果显著,建立了枣矿集团6 m厚煤层智能化开采的生产模式,为厚煤层大采高智能化生产系统的发展提供示范与实践基础。

基于工艺驱动的采煤机智能截割调控

传统采煤机截割调控缺乏对采煤机滚筒状态的分析,导致截割模板生成质量低;未充分考虑工作面起伏情况和地质环境条件,无法得到最优截割路径;依赖采煤机自身控制单元无法及时调整滚筒高度。针对上述问题,提出了一种基于工艺驱动的采煤机智能截割调控方案。按照工作面液压支架编号,实时采集对应的滚筒截割高度数据,并结合滚筒截割高度历史数据对实时数据进行处理,生成符合工作面顶底板曲线趋势的采煤机截割模板;基于工作面顶底板写实数据、人工割煤经验,规划采煤机截割路径并进行实时干预,实现采煤机滚筒截割高度与工作面顶底板曲线的自适应耦合;通过编辑采煤工艺和设置截割模板数据,形成采煤工艺表文件,并依此调节采煤机滚筒截割高度,实现采煤机自适应调高控制。基于工艺驱动的采煤机智能截割调控方案应用于神东煤炭集团榆家梁煤矿43207工作面,实现了无人化采煤常态化作业,将生产班工作面作业人员由3人减少至工作面中部无人,采煤机自动割煤率达97%以上。

基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法

针对采煤机在工作过程中易受不同工况条件的影响导致滚筒调高精度低的问题,提出了一种基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法。对采煤机历史传感器数据进行预处理和特征提取,选择影响滚筒高度调节的截割电动机电流、截割电动机温度、俯仰角、横滚角、牵引速度5维特征数据,构建用于生成滚筒截割高度模板的补偿回声状态网络(C−ESN)模型;建立工况触发机制,将采煤机传感器实时数据输入C−ESN模型,以测试误差为判断准则,识别当前采煤机的工况为正常区域、三角煤区域或异常工况;最后,C−ESN模型生成相应的滚筒截割高度模板。当三角煤区域和正常区域测试误差都大于阈值时,采用迁移学习方法对测试误差小的截割高度模板参数进行修正,以保证异常工况下截割高度模板的精度。基于现场采煤机实际数据的实验结果表明:左右滚筒截割高度模板与实际截割高度相比,在正常区域的最大误差分别为11.47,9.96 cm,在三角煤区域最大误差分别为12.91,7.94 cm,能够满足工程实际要求;与传统回声状态网络和径向基函数网络模型相比,C−ESN模型的精度在正常区域分别提升了54%和57%,在三角煤区域分别提升了10%和69%。

薄煤层综采工作面智能化关键技术与应用

针对薄煤层工作面开采长期面临的装备配套性能低、智能化程度低、经济效益低、劳动强度高的“三低一高”问题,构建了工作面生产时地面工艺调度决策,井下设备依据决策自动执行的“地面规划采煤、装备自动执行、面内无人作业”的智能无人开采新模式。建立了以地面控制中心为核心,以井上下万兆网络通讯平台、采煤机规划截割、液压支架主从调度、机载音视频装置、巡检机器人、电缆拖拽、三岗合一为辅的成套化薄煤层智能化开采关键技术。通过工业实践表明,该模式可实现生产时将工作面内作业人员由原来3人减为无人,达到无人则安;生产效率由原来的每天12刀提升到14刀,最高达到16刀,平均提升17%以上。

采煤机自适应截割及跟踪控制技术研究

以MG1100/3030-GWD型采煤机为例,介绍了1种采煤机自适应截割及跟踪控制系统。该系统由截割系统及截割跟踪控制模型2部分组成,其中,截割系统主要根据作业面具体情况,自动对采煤机运行轨迹、姿态、所处位置等进行调整,而截割跟踪控制模型主要对整个截割过程进行监测与控制。在2个模块的共同作用下,采煤机可以安全、稳定地运行,实现了煤炭的高效生产。

采煤机自适应截割轨迹预测方案与试验

针对采煤机截割控制系统存在一次截割不干净、与煤层上下边界干涉碰撞的问题,提出基于深度学习的采煤机自适应截割轨迹预测方案。在分析采煤机截割过程、轨迹预测原理的基础上,设计了具有时间、空间特性的采煤机自适应截割轨迹数据预测方案以及截割轨迹预测模型,并完成试验验证。结果表明,采煤机自适应截割轨迹预测方案能够实现对采煤机截割轨迹变化规律的预测,上截割滚筒轨迹预测均方根误差为0.022 m,下截割滚筒轨迹预测均方根误差为0.013 m,满足采煤机截割控制系统要求。

采煤机单刀截割曲线最优生成算法研究

采煤机单刀截割曲线作为指导采煤机自动截割的控制指令,对于提高采煤效率和资源利用具有重要意义。通过研究如何利用克里金空间插值算法和三次样条插值算法,将稀疏的地质勘探点集与综采工作面几何参数融合,生成更加精准的三维工作面,并进一步地采用贝塞尔曲线插值算法对单刀截割曲线进行优化拟合,以获得最优的单刀顶底板曲线点集,从而为采煤机自动截割提供准确的路径规划。

叠加扰动下的薄煤层采煤机自主调速截割控制技术

常规采煤机调速截割控制多采用直接转矩控制技术,该方法易受到煤层应力集中系数的影响,导致控制后的截割比能耗较大,控制效果不佳。为此,提出叠加扰动下的薄煤层采煤机自主调速截割控制技术。根据薄煤层力学模型,分析采煤机滚筒在叠加扰动下的受力情况,并参照煤层的临界宽度计算煤层的应力集中系数,结合截齿修正函数对煤层截割阻抗进行识别,分析采煤机的截割运动参数,并对其进行优化。采用模糊控制原理,设计调速截割控制策略,通过调整截割阻力范围实现对采煤机调速截割控制。以实际采煤矿区为例,运用所提方法对实验采煤机进行自主调速截割控制。结果表明,设计的方法能够良好地控制采煤机的牵引速度,得到的截割比能耗较低。

采煤机自适应截割技术的控制策略与应用

为优化采煤机自适应截割技术,通过分析截割电机定子电流与煤层开采截割电阻范围的变化,提出分阶段优化调节采煤机牵引速度与滚筒转速,以300 kW截割输出功率采煤机为对象,制定不同调速控制策略。结果表明,截割电机定子电流和截割负载变化趋势相同,可根据截割电机定子电流与截割电阻关系自动截割开采不同硬度的煤层。

基于ARIZ的采煤机截割滚筒节能方案研究

采煤机截割滚筒能耗高、效率低的问题日益突出,急需对其开展节能增效研究。因此,基于发明问题解决算法(Algorithm for Inventive-Problem Solving,ARIZ),提出一套采煤机截割滚筒节能方案,包括优化滚筒结构设计、改进驱动机构、智能控制策略、回收利用等。通过理论分析与仿真,优化截齿布置参数和滚筒体结构,提出电液混合驱动和自适应智能控制方法,给出热能回收和振动能量收集方案。试验结果表明,该节能方案在不同工况下的能耗降低15%以上,振动降低30%以上,具有显著的节能效果和良好的动态特性。

基于粉尘浓度实时监测的采煤机尘源跟踪喷雾参数智能调控技术研究

针对目前采煤机尘源跟踪喷雾降尘技术无法智能调节喷雾参数以匹配不断变化的采煤机截煤产尘强度的问题,提出针对采煤机截煤尘源处的粉尘浓度设置限值、根据采煤机截煤产尘强度变化相应调节喷雾降尘效率来保证采煤机截煤尘源处的粉尘浓度始终在限值以下的智能调控逻辑,并得出了工作面的粉尘浓度分布与即采煤机位置之间的关系规律,以及喷雾降尘效率与喷雾数量之间的函数关系,实现了基于实时监测的粉尘浓度智能调控采煤机尘源跟踪喷雾参数。在青龙寺煤矿5-20109综采工作面应用该技术后,采煤机司机和机尾10 m处的降尘效率均达到90.47%以上,降尘效果显著。