ZG20SiMn铸钢摇臂壳体铸造过程数值仿真及工艺优化

摇臂壳体是采煤机的重要组成部件,具有多级壁厚、变截面等异形特征。为提高采煤机摇臂壳体铸造质量,解决因铸造工艺不成熟导致的缩松、缩孔等缺陷问题。以MG325型采煤机摇臂壳体为研究对象,设计顶注式和底注式两种铸造工艺方案,采用ProCAST软件探究不同浇注工艺方案下摇臂壳体铸件充型及凝固过程,分析铸件温度场、凝固场及缩松、缩孔铸造缺陷位置。基于Niyama判据和应力场分布对底注式铸造工艺方案进行优化。结果表明:优化后摇臂壳体铸件在凝固冷却过程中保持温度梯度递增,促进铸件实现顺序凝固,铸件缺陷率明显降低且充型效果更佳,缩孔体积仅占摇臂壳体体积的0.0049%,电机孔薄壁端面应力优化量为38.47%,输出端孔处应力优化量达到91.08%。本文研究成果为采煤机摇臂壳体的铸造工艺提供了理论基础和数据支撑。

基于Masta的采煤机摇臂寿命校核

分析了采煤机摇臂减速箱的结构组成及参数,建立了采煤机摇臂传动系统的三维分析模型,在Masta软件中分析了摇臂传动系统中齿轮及轴承的寿命,分析结果表明,齿轮的接触强度、弯曲强度安全系数高,轴承安全系数以及寿命富裕度大,能满足采煤机摇臂可靠运行的要求。

中厚煤层MG900/2400-WD采煤机摇臂壳体力学分析

为进一步探究采煤机摇臂的可能优化路径,从摇臂壳体优化设计的角度着手,以面向中厚煤层开采的MG900/2400-WD型采煤机作为研究对象展开研究。首先结合实际需要,明确该摇臂壳体的设计要求,并从材料、热处理工艺与铸造方面进行摇臂壳体的初步设计;而后基于铸造完成的模型,应用ANSYS有限元分析工具分析该摇臂壳体的力学性能。结果显示,该摇臂壳体在应力和应变2个方面的指标上均符合预期要求,证明本次设计工作取得了初步成功,该摇臂壳体也具有潜在的应用价值。

采煤机摇臂用数字液压缸反馈机构间隙问题研究

为研究反馈机构间隙对采煤机液压系统的静态误差及闭环稳定性的影响,分析了4个运动副及其间隙在反馈过程中的相互作用机理,建立了含反馈机构间隙的数字液压缸模型。通过比较间隙的负倒频曲线与线性部分奈奎斯特曲线的位置关系,发现间隙不影响系统稳定性。采用静态分析方法,导出各间隙引起的静态误差表达式,揭示影响静态误差的因素及规律。建立了数字液压缸的AMESim仿真模型并进行了仿真研究。试验验证了理论及仿真分析的正确性。

采煤机作业时摇臂齿轮箱故障分析及诊断技术研究

以7LS06型采煤机摇臂齿轮箱为对象,在对齿轮箱主要结构进行介绍的基础上,分析了齿轮箱常见的故障问题,其中齿轮和轴承的故障问题最为显著。对齿轮和轴承工作时的振动机理及其常见故障类型进行了详细的介绍。引起齿轮和轴承振动的原因包含2方面:(1)结构件的工作原理决定;(2)结构件表面存在故障缺陷,从而改变结构原有的振动状态。可以对齿轮和轴承的振动信号进行分析,从而判断其是否存在缺陷故障。利用振动测试平台对摇臂齿轮箱的振动状态进行实际测验,并将测验结果与实际结果对比,验证了故障诊断技术的科学性与合理性。

采煤机摇臂振动监测平台搭建与应用研究

以MG620/1660-WD采煤机为研究对象,结合采煤机摇臂传动特性,介绍一种基于深度迁移学习的采煤机摇臂振动监测平台构建方法,用于现场监测和分析采煤机摇臂典型故障。需先构建采煤机摇臂典型故障振动信号数据集和深度迁移学习模型,获取不同学习率下深度迁移学习模型的训练损失值和不同批次大小下深度迁移学习模型训练准确率,判断深度迁移学习模型精准性。同时,根据采煤机摇臂振动监测平台的功能需求,结合深度迁移学习模型,搭建采煤机摇臂振动监测平台,并对监测平台进行应用试验分析,确认采煤机摇臂振动监测平台的应用价值。

基于最优小波基的采煤机摇臂振动信号特征频率提取技术

采煤机实际运行过程受机械噪声和电磁噪声的影响,振动传感器获得的特征信号信噪比低,导致采煤机摇臂低频振动特征频率提取困难。为解决该问题,以实际工况下含噪信号为分析对象,基于最优小波基的去噪方法,利用频谱分析和小波包分析,获得振动信号的小波包分解层数,以噪声功率等参数为指标选定了最优小波基,实现了振动信号的高信噪比输出。通过控制变量对去噪方案的小波包分解层数和小波基函数进行评估,验证了二者选择的准确性。最后计算采煤机摇臂齿轮箱各轴特征频率,对比降噪前后振动信号的特征频谱,从去噪后信号明显提取出摇臂传动机构各级特征频率。结果证明该方法能有效克服噪声影响并提取出摇臂各轴齿轮振动特征频率。

基于LW-DenseNet的采煤机摇臂齿轮故障诊断

为了提升采煤机摇臂齿轮故障诊断准确率、减小模型尺寸且方便部署到更多移动端与边缘设备上,搭建了基于轻量化密集连接卷积网络(LW-DenseNet)的采煤机摇臂齿轮故障诊断模型。采用可分离卷积代替传统卷积减少模型参数,提高诊断效率;通过密集连接机制增强特征传播,加强特征提取能力。利用采煤机摇臂加载试验台采集的摇臂齿轮振动信号进行训练并验证模型的有效性。实验结果表明,与多种诊断模型比较,所提方法仅以0.05 MB的模型大小即可达到99.276%的分类精度,并利用凯斯西储大学轴承数据集验证了模型具有良好的泛化性。最后对关键层利用t-SNE进行可视化表示,清晰地展现了模型良好的特征提取性能。

基于MASTA的采煤机摇臂传动系统分析

在传统摇臂传动系统设计中,齿轮、轴承、花键、壳体等都是单独进行强度校核,没有考虑系统性刚性造成的相互影响。利用MASTA软件,在采煤机摇臂的方案设计阶段进行系统性建模分析,在考虑系统刚性的情况下进行强度校核,获得更为准确的传动系统分析结果,提高了摇臂的可靠性,缩短了设计周期。

采煤机摇臂振动能量收集电路的设计

采煤机摇臂产生的振动能量充足,可进行收集为无线状态监控系统供电。其中振动能量收集接口电路是能量收集的关键部分,为提高能量收集效率,保证采煤机摇臂无线传感器网络可靠稳定工作,设计出符合采煤机工况环境的双并联同步开关电感电荷提取电路(DPSSI-SECE),包括原理分析、理论计算及软件仿真。针对采煤机摇臂振动频率的复杂性,难以产生精确的控制信号,提出了基于STC15W4K32S4单片机的电流信号过零点控制方法。结果表明DPSSI-SECE电路输出功率最高可达760μW,与SECE(同步电荷提取)电路相比输出功率提高了近194.6%,约为其2.8倍,且在负载变化时输出功率基本保持不变;同时利用软硬件电路所产生的控制信号与直接计算法相比误差仅为0.6%。

采煤机摇臂振动故障智能诊断方法研究与应用

由于煤矿井下作业环境恶劣和采煤机摇臂特有的安装方式,采煤机振动源多,振动影响因素多。在摇臂关键部位安装振动传感器,根据摇臂运行工况特性配置数据采集策略,获取摇臂故障实时振动数据,并提取摇臂的故障特征参数和特征指标;依据采煤机摇臂的故障机理对故障特征参数和特征指标进行故障模型组态,形成判别采煤机摇臂健康的智能诊断方法和评价标准。

薄煤层采煤机摇臂的设计研发改进

从实际出发,归纳了薄煤层采煤机摇臂研发过程中传动链的几种布置方法:全直齿传动和直齿传动+NGW型行星齿轮传动机构传动。薄煤层采煤机摇臂在结构上可分为传统窄摇臂和C形摇臂2种。通过对薄煤层采煤机摇臂齿轮传动链和结构进行优化,使摇臂能够适应各种工作面不同的设计要求,更好地完成截煤和辅助装煤的工作。

大功率薄煤层采煤机摇臂温升控制研究

介绍了一种单截割电机形式薄煤层采煤机摇臂。针对大功率薄煤层采煤机摇臂高温问题,从高速级齿轮线速度、摇臂体积、摇臂内腔结构三方面进行了分析,并从热源产生、散热、腔体通畅性三方面制定了解决措施。

J71A型薄煤层大功率采煤机摇臂模态分析与优化

本文以J71A型薄煤层大功率采煤机摇臂为例,首先,基于ADAMS程序构建刚-柔混合模型,开展采煤机摇臂模态分析,确认采煤机摇臂在不同阶数下的固有频率,其次,基于模态分析结果提出优化方案,开展优化前后静力对比分析,初步检验优化方案的有效性,最后将优化方案应用于工程实践,进一步检验优化方案的实施。

长臂型采煤机摇臂故障分析及预防措施

为了减少和避免综采工作面采煤机故障引起的安全生产事故,以某大型采煤机为研究对象,分析了采煤机摇臂齿轮箱、行星减速机构的常见故障原因,提出了有效的预防措施,极大提高了设备完好率和开机率,延长了设备运行周期,促进了煤矿安全高效生产。

基于采煤机摇臂销轴载荷数据卡尔曼最优估计的煤岩识别方法

采煤机的煤岩识别技术是实现智能控制的基础,现有煤岩识别方法对现场环境及检测设备要求较高,实际综采工作面难以满足所需的必要条件。针对上述问题,提出了一种基于采煤机摇臂销轴载荷数据卡尔曼最优估计的煤岩识别方法,在不增加外部附属仪器设备的基础上,采用摇臂销轴传感器替换现有销轴感知煤岩载荷,可较好地适应环境。通过测定位于摇臂与连接架连接处摇臂销轴传感器的应变数据,采用卡尔曼最优估计算法对载荷数据进行降噪处理,使采煤机在截割煤岩等不同工况下的载荷区间相互分开,通过判断实时载荷处于的区间实现煤岩识别。构建随机载荷信号,利用卡尔曼最优估计算法、最小均方(LMS)自适应估计算法、变步长LMS自适应估计算法对相同信号进行降噪处理,结果验证了卡尔曼最优估计算法对载荷信号降噪处理的可行性与优越性。在某综采实验平台上进行煤岩识别验证,以空载、截割煤壁、截割岩石3个阶段对煤壁侧上端摇臂销轴沿采煤机牵引方向的载荷进行分析,结果表明:载荷数据未经卡尔曼最优估计算法处理之前,截割煤壁与截割岩石状态下的载荷区间存在重合部分,无法准确完成煤岩识别;载荷数据经过卡尔曼最优估计算法处理后,空载、截割煤壁、截割岩石3种工况下的载荷区间相互分开,且各工况下的载荷区间长度缩短了65.6%~83.3%,均方差降低了66.5%~72.9%,数据波动更小,有效提高了数据的辨识度。在实际工程应用中可根据该方法设定截割煤层状态时的期望载荷受力范围,一旦超出该范围,则判断此时不是截割煤壁状态,从而实现煤岩识别。

采煤机截割部刚柔耦合动力学分析与摇臂优化研究

以MG1000/2500-WD型采煤机为研究对象,根据采煤机截割部基本结构特征,构建采煤机截割部刚柔耦合动力学模型,从转速、加速度、啮合力、应力4个角度开展采煤机截割部仿真分析。根据仿真分析结果,获取采煤机截割部摇臂截割过程中应力云图以及关键点应力曲线,确认采煤机截割部摇臂的受力特点,再以此为基础实施摇臂优化设计,具体设计过程包括摇臂瞬态分析以及摇臂优化设计2部分。为验证所提出采煤机截割部摇臂优化设计的有效性,将优化设计应用于工程实践,最终确认优化设计具有一定的应用价值。

采煤机摇臂的铸造工艺研究

摇臂是采煤机的主要传动零部件,本身结构复杂,工作环境恶劣,整体性能要求很高。文中通过对其进行多次工艺分析及各项工艺参数选择,最终确定了合理的工艺方案,同时采取必要的工艺措施,成功铸出了合格的摇臂铸件。

基于多场耦合的采煤机摇臂壳体分析

为对大型装备壳体类零件进行创新设计,建立了大采高采煤机铸、锻、焊结合摇臂壳体的柔性虚拟样机耦合模型,研究截割部齿轮系统热平衡过程,确定温度载荷和边界条件,加载动力学仿真软件ADAMS输出的载荷文件.应用有限元软件ANSYS对摇臂壳体进行温度-结构耦合分析及疲劳寿命预测,得到了壳体的温度场及结构场云图,发现了摇臂壳体疲劳寿命的薄弱环节,并提出了改进措施.结果表明,温度场的影响使摇臂壳体的最大应力增加了11.707%.研究结果为大型壳体类零件的设计与优化提供了明确的量化依据,可有效提高该类零件的工作可靠性.

基于VP与BP神经网络的采煤机摇臂壳体可靠性分析

为了提高采煤机的动态可靠性和工作效率,建立了SL1000型采煤机摇臂的刚柔耦合模型,通过动力学仿真得到了摇臂壳体应力、可靠性信息;基于BP神经网络,预测了其他工况下摇臂壳体的可靠度,分析了其与煤层坚固性系数、牵引速度及滚筒截深的关系,并优化了采煤机的牵引速度;将虚拟样机技术与BP神经网络相结合,为采煤机工作可靠性的预测提供了一种全新的理念和便捷的方法,具有重要的理论意义及较强的工程应用价值。