基于多传感器的液压支架直线度测量方法研究

针对目前液压支架直线度测量方法存在测量数据不够完整、误差大、易受粉尘影响等问题,提出了一种多传感器组合的液压支架直线度测量方法。该测量方法主要通过在液压支架底板固定位置布置2个行程位移传感器与三轴倾角传感器组合测量得出相邻支架间的位置关系,并通过基于D-H坐标系的液压支架直线度推导模型,求解得液压支架群的直线度。实验结果表明,对于长达150 m的工作面,此方法的偏航角度累积误差小于5°,直线度测量累积误差小于85 mm,可以满足液压支架直线度的测量需求,可为液压支架调直控制提供精确的数据支持。

智能矿山大数据关键技术与发展研究

针对我国煤矿开采过程中数据生产量大但无法将这些数据进行有效的利用,无法为煤炭开采提供可靠的数据信息支撑等问题,研究分析了大数据技术在煤炭生产工业中的应用。介绍了智能矿山大数据的基本概念、特征及价值体现,概述了国内外智能矿山大数据研究与应用现状,分析了智能矿山大数据技术发展的驱动因素和存在的阻碍;通过分析智能矿山中的数据来源、数据集成以及数据分析应用,总结了智能矿山大数据的关键技术,如数据获取技术、数据集成与融合技术、大数据分析与挖掘、大数据的数据解析应用技术等;通过分析神东智能矿山的大数据平台架构、大数据平台的物理架构以及总体架构建设中的应用案例,提出智能矿山大数据应从矿山安全管理、生产执行、经营管理等领域进行应用研究;最后给出了我国在智能矿山建设过程中的建议。

智能矿山大数据体系建设探索

针对智能矿山建设中存在数据标准不统一、信息孤岛严重、数据管控体系不完善、数据共享和有效利用程度低等问题,提出了一种智能矿山大数据体系架构,包括智能矿山大数据模型、智能矿山大数据分析决策平台和智能矿山可视化平台。在智能矿山大数据模型结构中融入数据流,形成智能矿山信息流、知识流、智慧流;智能矿山大数据分析决策平台包含数据标准体系、数据仓库、数据分析平台,利用大数据分析决策平台对数据的整个生命周期进行管理,充分挖掘利用数据资源,发挥数据潜在价值,多维度、多层次、多角度开展数据挖掘分析;智能矿山可视化平台将大数据分析决策平台分析结果进行多维度可视化展示,形成联动的数据画面。智能矿山大数据体系的建设可以给决策提供参考依据,提升矿井智能化及安全生产管理水平。

智能矿山机器人协同管控

机器人在智能矿山建设过程中的局部应用是单独系统点式布局,而随着机器人种类和数量不断增加,多机器人系统独立运行会给工作人员带来负担。为解决该问题,提出了智能矿山机器人协同管控体系。通过引入智能传感器、专用网络、协同控制、大数据处理等技术,实现了矿山复杂环境下的人员、环境、设备和基础设施等的信息智能采集、传输、存储、分析,机器人全面感知和动态协同控制、集中调度,达到了机器人系统协同控制、关联分析的目的。