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。

神东8.8 m采煤机摇臂的研制

制定了采煤机摇臂总体方案,对传动系统各齿轮的安全系数和轴承的寿命进行了校核,研究了摇臂互换性,改进了内喷雾结构,探讨了互换性对配套关系的影响,校核了壳体与过渡架连接的可靠性,研制了新型冷却润滑系统,并通过大倾角润滑实验、加载温升实验予以验证,验证结果表明该型摇臂设计合理可靠,冷却润滑效果良好,可替代进口摇臂使用。

基于GLGE的采煤机摇臂轴承故障诊断

传统采煤机摇臂轴承故障诊断技术往往只考虑高维振动信号单一几何结构信息,造成其他结构信息丢失,无法准确获取表征轴承运行状态的低维特征。提出了一种基于全局-局部图嵌入(GLGE)的特征提取方法。该方法首先通过挖掘高维轴承数据的全局和局部几何结构,构造一个协同表示图,准确表征高维样本间固有的流形结构;然后根据相似图相应的权重评估样本间的相似性,通过在低维空间中保持该相似性不变计算低维嵌入结果,得到能表征滚动轴承运行状态的低维特征;最后通过与支持向量机(SVM)相结合构建轴承故障诊断模型。实验结果表明:轴承平均故障诊断精度达到98.5%,与传统的故障诊断方法相比,该诊断模型故障诊断精度高,能有效提升采煤机摇臂轴承故障诊断精度。

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。

JOY 7LS08采煤机摇臂一级行星架优化

针对当前JOY 7LS08采煤机摇臂一级行星架焊接结构在使用过程中焊缝开裂造成行星架输出端太阳轮齿轮部分损坏进而引发行星传动系统故障的问题,对加工工艺、零件材料进行了改进,采用整体锻造加工工艺。解决了原一级行星架中行星架本体和太阳轮焊接连接方式带来的焊缝脱焊问题,提升了行星架整体刚性,减少了采煤机摇臂传动系统故障发生频次。

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。

采煤机摇臂智能振动监测与应用研究

针对采煤机在作业过程中摇臂结构容易出现振动故障的问题,开展了采煤机摇臂智能振动监测与应用研究。设计摇臂智能振动监测装置,布局合适的信号监测点,选择合适的振动信号处理方式,对采集的信号进行降噪处理。根据获得的信号参数,判断智能振动监测结果。

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。

基于DEM-MFBD双向耦合技术的采煤机摇臂壳体疲劳寿命预测

采煤机摇臂壳体是采煤机的重要部件及薄弱环节,其寿命直接影响采煤机的工作性能。为研究采煤机截割复杂煤层时滚筒所受载荷对其摇臂壳体寿命的影响,以MG325型采煤机截割兖州矿区杨村煤矿17层含夹矸煤壁为工程背景,通过虚拟样机技术和离散单元法-多柔体动力学(Discrete Element Method-Multi Flexible Body Dynamics,DEM-MFBD)双向耦合技术,利用离散元仿真软件EDEM和多体系统动力学仿真软件RecurDyn,基于实际工况获得采煤机螺旋滚筒的外负载。在RecurDyn仿真平台中,建立采煤机摇臂三维实体模型并进行边界条件的设置及摇臂壳体的柔性化,通过软件本身的Durability疲劳耐久分析模块,计算摇臂壳体的疲劳寿命。利用专业绘图软件Origin绘制2个软件后处理的载荷曲线图,发现其走势较为一致,其后处理数据均值,标准差等相接近,证明两者耦合效果较好。结果表明:MG325型采煤机以滚筒转速83.5 r/min,截深600 mm,牵引速度5 m/min截割复杂煤层时,滚筒所受载荷具有较为强烈的载荷波动现象,由等效应力云图可得摇臂壳体的最大等效应力为230.51 MPa,且应力较大处集中位于壳体的各个齿轮轴孔处、凹槽处以及上下耳过渡处,经应力疲劳分析后得其最小寿命位于壳体的齿轮轴孔处,循环次数为8.3215×10~6次。本研究方法可为复杂条件下工矿装备大型结构件的优化设计提供参考。

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。

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%。

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。

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。

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。

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。

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。