煤矿机械设备的运行维护措施和故障诊断技术探究

机械设备已经作为煤矿开采等项目的必备工具,它们不仅可以提高工作效率,还可以有效保障开采工作的安全。然而,在煤矿开采过程中,除了要保证安全和效率外,还要对生产成本进行有效控制,因而,对机械设备的运行维护和故障诊断就显得尤为重要,以保证实际采矿的速度和最终成本。本文详细论述了煤矿机械设备运行维护的重要性,并对其运行维护和故障诊断技术做出了深入分析,以期为煤矿机械设备的维护提出重要的参考和借鉴。

矿用平板车自动化喷涂机器人控制系统研究

针对现有控制系统控制精度低致使喷涂机器人作业存在喷涂均匀性差的问题,以矿用平板车自动化喷涂机器人为例,开展对其控制系统的设计研究。将系统分为GUI层、逻辑表示层和任务处理层,完成对其框架结构设计。进行ARM芯片、DSP芯片、处理器等选型,完成对系统硬件配置设计。通过喷涂机器人运动控制算法设计,实现对机器人的伺服从站控制。通过实例证明,喷涂机器人应用新的控制系统,能够保证良好的喷涂均匀性。

基于红外技术的矿用平板车焊接质量检测方法

当前的矿用平板车焊接质量检测节点多为单向形式,检测的范围较小,焊接点质量检出率下降,因此提出对基于红外技术的矿用平板车焊接质量检测方法的设计与验证分析。根据实际检测需求及标准,先进行初始检测数据采集,采用多阶的形式扩大检测的范围,部署多阶检测节点,构建矿用平板车红外检测模型,并采用红外增量处理实现质量检测。针对320 kg、450 kg以及520 kg测试环境的比对,最终测试得出的平板车焊接点质量检出率均可以达到60%以上,说明该方法的针对性和稳定性较好,检测精度较高、误差可控,具有实际的应用价值。

数据驱动在数控铣削加工能耗预测中的应用

研究特征数据驱动方法在数控铣削加工能耗预测中的应用,选择与能耗预测目标相关性较高的特征,使用支持向量回归(SVR)算法进行模型训练研究,为特征数据驱动方法在工业生产中应用提供参考价值。

基于深度学习的数控铣床加工误差检测研究

针对数控铣床热误差预报精度低、自适应能力差等问题,采用模糊神经网络对其进行建模与误差检测,并将其与历史时序数据相结合,建立动态时序数据矩阵,作为模型的输入。精确刻画其与加工误差的复杂映射关系,实现基于Softmax输出层的精确预报。实验验证提出的基于支持向量机、BP等浅层神经网络的加工误差预报模型,能够将加工误差预报精度提高至2.5μm以下,为基于支持向量机、BP等浅层神经网络的热工误差预报提供理论依据。