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。

滚筒采煤机截割部传动系统的动态特性研究

针对采煤机截割煤地质条件复杂特性,以山西潞安矿业(集团)有限公司古城煤矿N1306工作面为背景,基于MG400/940-WD采煤机进行采煤机截割部传动系统的动态稳定性研究,利用理论分析的方法,建立多工况条件下的采煤机截割阻力解析式,确定采煤机牵引速度和转速一定时,截割滚筒受载与阻抗成正相关关系,并通过MATLAB进行采煤机数值仿真,分析多状态下采煤机截割部传动系统的截割电机和行星轮动态响应分析,确定不同截割阻抗变化,通过提出并制定牵引调速和截割调速方案并模拟验证,确定牵引调速方案能够较好提高采煤机截割煤的适应能力,提高采煤机工作的稳定性。

采煤机牵引系统双电机功率平衡控制策略

随着采煤机装机功率和开采能力的提升,牵引系统控制效果及动态性能已成为影响采煤机工作稳定性的重要因素.目前,采煤机电牵引系统双电机控制策略多采用传统的主从控制,其同步性能存在滞后问题,容易导致牵引电机偏载.此外,系统在控制算法方面多采用传统PI控制,对于容易发生参数摄动及负载变化频繁的牵引系统而言,传统PI控制的控制性能不佳.为提高采煤机牵引系统驱动性能并实现牵引电机功率平衡,根据采煤机牵引系统结构,本文提出了一种基于自抗扰控制的转速主从、转矩交叉耦合控制的双电机控制策略,并对控制策略进行了仿真分析和实验研究.结果表明,本文所提出控制策略实现了牵引系统功率平衡并提升了系统的控制性能.

智能综采机组控制目标及采煤机割煤高度控制方法

煤矿智能化是煤炭安全高效生产的发展方向,综采智能化是煤矿智能化的关键环节,但智能综采机组的控制目标目前并不明晰,这严重制约了智能综采的发展。在系统分析综采工作面采煤机、液压支架和刮板输送机这3个主要设备之间的空间动态联接特性基础上,通过分析采煤机滚筒割煤高度变化规律,揭示了采煤工艺过程中工作面顶底板不平自行加剧机理,提出了采煤机滚筒割煤高度误差估算方法;结合综采工艺过程调查和经验,明确提出综采机组控制基本目标是保证工作面工程质量,构建综采机组控制关键指标,指出煤岩界面并不是控制采煤机滚筒割煤高度的基本目标,建立一种以“顶底板平”为目标的采煤机割煤高度控制的非线性规划模型,为综采面采煤机自适应割煤控制提供了一种方法,为智能综采机组控制明确了目标。

采煤机截割部传动系统的非线性动力学建模及仿真

针对采煤机截割部齿轮传动系统在运行中产生振动、制造噪声污染等现象,综合考虑啮合刚度、啮合阻尼、综合误差等因素,建立了采煤机截割部齿轮传动系统的非线性动力学模型,运用变步长Runge-Kutta方法对系统微分方程进行了求解。通过分析相平面图和庞加莱截面研究了啮合刚度、阻尼比及激振频率对齿轮系统动态特性的影响。研究结果表明:在一定区间内,阻尼比逐渐减小时,太阳轮位移响应由单周期运动转为多周期运动,最终进入混沌运动;啮合刚度增大时,太阳轮位移响应同样从周期运动逐渐进入混沌运动;激振频率逐渐增大时,太阳轮位移响应呈现由周期响应转变为混沌响应再转变为拟周期响应的现象。

新型薄煤层采煤机截割部建模与仿真研究

基于Pro/E、MATLAB、ANSYS、ADAMS和NSOFT软件构造的协同仿真平台,建立了某煤机公司开发的新型薄煤层采煤机截割部刚柔耦合模型并进行动力学仿真,得到采煤机截割部关键零件的应力应变情况,发现壳体和行星架局部出现较大的动应力,结构优化后其应力分布较为均匀,力学性能得到明显的改善;利用NSOFT对截割部输出轴进行疲劳寿命分析,找到其易发生疲劳损坏的薄弱环节。分析结果为采煤机性能改进和结构优化提供了量化依据,缩短了设计周期,具有较高的实用价值。

基于载荷重构理论下采煤机截割部行星架疲劳寿命分析

为研究采煤机截割部行星架在实际工况下的疲劳寿命情况,通过截割实验得到单个截齿三向力载荷,构建截齿三向力载荷重构函数,采用SOR法对重构函数进行求解,依据滚筒结构参数推演出截割部行星架的负载扭矩。运用Ansys workbench瞬态动力学对采煤机行星架进行动力学分析,并将得到的负载扭矩以时间序列的形式施加在行星架上,并将结果文件导入ncode中进行截割部行星架寿命预测,仿真结果表明:输出轴与侧壁板连接处寿命较小,说明此处几何尺寸变化较大,且存在应力集中现象,应作适当的打磨处理。

采煤机截割部振动特性分析

采煤机在工程过程中承受着复杂的载荷冲击,这会使得采煤机截割部出现复杂的振动现象,这种复杂的振动现象一方面会增加螺旋滚筒、摇臂壳体和齿轮传动机构等部件的工作负担,另一方面也会对采煤机的截割性能造成影响。为研究采煤机截割部的工作稳定性,采用集中参数建模法建立采煤机的竖直方向和水平方向振动数学方程,并利用Matlab对其进行求解,得到截割部外载荷作用下,处在不同工作角度时的时域和频域振动特性规律,然后利用刚柔耦合混合建模的方法,建立截割部的三维模型,利用Adams和Ansys联合对截割部的负载进行了动力学仿真分析,得到采煤机截割部动态响应。为研究采煤机截割部的动力学特性提供了新的方法,分析结果为改进采煤机截割部设计、提高其工作稳定性提供了依据。

采煤机截割部动力学特性及可靠性研究

以煤岩截割理论为依据,模拟了截割过程中滚筒的负载特性;以多柔体动力学为理论依据,建立了截割部的刚柔耦合模型,通过Adams对调高过程进行模拟,得到各铰耳处的负载响应情况;并利用Workbench得到了调高过程中铰耳受力最大时摇臂的应力分布情况;以线性累积损伤法则为理论依据,利用Workbanch对摇臂的疲劳寿命进行估算,验证了可靠性分析及负载响应分析的结果。为研究采煤机截割部的动力学特性及可靠性提供了新的方法。

基于多体动力学的采煤机截割部可靠性研究

基于Pro/E、Matlab、ADAMS和ANSYS联合构造的协同仿真环境,建立了含硫化铁结核的薄煤层采煤机截割部刚-柔耦合多体系统模型,解决了输入负载的模拟及建模与仿真边界条件的确定、双电机驱动的采煤机截割部电机转速的匹配等关键技术问题.基于刚-柔耦合采煤机截割部虚拟样机的仿真,找出了截割部关键零件设计上存在的问题:如行星架、行星轴及摇臂壳体的变形过大,动态刚度不足等,为采煤机截割部系统的优化提供了明确的量化依据.有助于在采煤机物理样机制造前就全面掌握其动态性能,提出明确的优化方案并改进设计,降低了新产品的研发成本与时间.

采煤机截割部建模与动力学仿真研究

采煤机工况恶劣,载荷复杂,使得基于物理样机的试验危险性大且代价昂贵,而利用虚拟样机技术进行建模与仿真研究可以在物理样机产生前对产品的性能进行全面评估,从而获得系统级优化的产品.建立了采煤机截割部刚柔耦合虚拟样机,剖析了基于Pro/E建立三维实体模型、MATLAB模拟滚筒所受冲击载荷、ANSYS制作模态中性文件、ADAMS设置仿真参数等若干关键技术问题,大大提高了基于Pro/E,ANSYS,ADAMS和MATLAB等软件进行多领域建模和仿真的可操作性,对于研究多体系统工作的可靠性具有重要价值.

采煤机截割部振动信号提取与故障诊断研究

针对煤矿井下机电设备振动信号难以提取、故障诊断难以开展的问题,应用本质安全型矿用便携式测振记录仪采集采煤机截割部的振动信号,并采用频谱分析与Hilbert解调技术解调出振动信号的故障特征频率,从而判断出故障位置,为采煤机的故障诊断与维护提供了可靠依据。

采煤机截割部的润滑系统

对采煤机截割部减速箱的润滑方法进行了综合 ,指出了各种方式的优缺点。在此基础上 ,提出了一种新的润滑系统 。

采煤机截割部工作稳定性研究

为研究采煤机截割部的工作稳定性,利用Matlab、Pro/E、ADAMS和ANSYS联合构造的仿真平台建立截割部的刚柔耦合动力学模型。基于ADAMS/Vibration模块对采煤机截割部进行强迫振动分析,获取系统主要模态能量分布及各阶模态的动态响应特性,对壳体的振动特性及其对传动系统的影响进行分析。分析结果为改进采煤机截割部设计、提高其工作稳定性提供了依据。

基于深度自编码网络的采煤机截割部减速器故障诊断

为了准确诊断采煤机截割部减速器故障,提出基于深度自编码网络(Deep Auto-Encoder Networks,DAENs)的故障诊断方法。DAENs模型以减速器箱体内油位、油液杂质量、齿轮磨损量、截割部电动机工作温度、冷却水流量、冷却水压力、油中水分7个特征参数作为可视输入,通过非监督逐层贪婪学习得到更好的高层特征表示,避免人工特征提取的繁琐与不准确,增强识别过程的智能性。最后对所提出的方法进行测试,测试结果表明该方法相比于BP神经网络,收敛速度快、避免了局部最优,且诊断精度及稳定性方面优越,可以对采煤机截割部减速器的故障进行准确诊断。

采煤机截割部传动系统故障信号小波包分解方法研究

采煤机主要通过截割部上的滚筒截割煤岩,若其传动系统发生故障将导致采煤工作中断,造成巨大的经济损失。以MG2×70/325采煤机为依托,采用PRO/E建立了断齿、裂纹齿轮和缺陷轴承等常见故障模型,利用ANSYS及ADAMS建立了引入故障形式的采煤机截割部刚柔耦合虚拟样机模型,提取各惰轮轴轴向和径向受力数据,作为建立故障诊断系统的样本。用Coif4小波对数据进行小波包分解,求各子带能量值,作为神经网络输入向量,结合Elman神经网络建立采煤机截割煤岩时的故障诊断模型,仿真结果表明:该方法可有效地诊断传动系统的故障零件和类型,对于复杂工况下,采煤机故障检测以及在线实时监测具有一定的指导意义。

新型薄煤层采煤机截割部振动特性研究

为了研究某新型薄煤层采煤机截割部的振动特性,以提高其在工作过程中的稳定性,应用Matlab、Pro/E、ADAMS和ANSYS四款软件构造的协同仿真环境建立该采煤机截割部刚柔耦合模型,利用ADAMS/Vibration模块进行强迫振动仿真,分析和讨论了截割部的主要振源频率对其振动特性的影响,结合ADAMS动力学仿真结果,运用ANSYS/LS-DYNA对截割部受力最大的一级齿轮进行了动态接触分析,并根据分析结果对齿轮副进行齿廓修形,改善了轮齿啮合状态。结果表明:该采煤机截割部系统存在易被激发的振型,需对结构进行进一步的改进和优化;合理的齿廓修行可以降低截割部齿轮在啮合过程中的冲击振动,其中截割部受力最大的一级轮齿在修行前后齿顶Z向振动加速度减小了33.8%。仿真结果为有效的提高采煤机在工作时的稳定性提供了量化依据。

面向知识工程的采煤机截割部现代设计方法与系统

为实现采煤机截割部的智能设计,应用知识工程原理设计了采煤机截割部现代设计方案。研究了基于ε一致性准则粗糙集扩展模型的采煤机总体技术参数知识获取方法,为截割部设计奠定了推理基础。提出以面向对象表示方法为主、产生式规则和过程式表示方法为辅的混合知识表达模型,实现了采煤机截割部设计对象及其设计知识的集成。针对采煤机截割部设计过程,将实例推理、模型推理和规则推理3种知识推理技术结合,构建了符合设计思维的融合知识推理模型。在UG平台下开发了采煤机截割部现代设计系统,通过实例验证和企业应用证明该方法可行、有效。

双滚筒采煤机动力学分析及力学模型建立

为保证采煤机安全可靠的工作,满足其机械动态特性和低振动要求,以双滚筒采煤机整机为研究对象,对其受力进行分析。依据采煤机的实际情况和工作状态,假设:采煤机无故障运行;各部分的质量分布均匀且为刚体;并且通过无质量的弹性元件连接,阻尼为粘性阻尼。在此基础上,建立了双滚筒采煤机整机的力学模型。此模型为数学模型的建立奠定了基础,为进一步对采煤机进行动态分析创造了条件。