定期更换截齿减少粉尘生成量

截齿磨损会给采矿作业带来以下问题:会降低采掘机械的生产能力;增加采掘工作面的生产费用。对截齿进行的大量研究工作都涉及到截齿在截割过程中所需要的工作能量以及为达到理想破碎作用时截齿的耗能量。机械截割都会生成粉尘,截齿磨损后,尤其是在磨损后的截齿重量比新截齿重量减少7％后继续截割时,会使生成粉尘的浓度大大增加。影响截齿磨损的三个因素是:采掘机械的工作参数、截割工作面的开采条件以及所开采的煤岩特性。采掘机械的工作参数,诸如     

基于RBF神经网络的采煤机姿态预测控制

针对采煤机姿态自动控制难题,提出了基于RBF神经网络的采煤机姿态预测控制方法。该方法在传统记忆截割的基础上,结合采煤机工作参数,采用RBF神经网络对煤岩特性进行辨识,进一步修正煤岩预测界面,提高其预测精度和可靠性。同时,对滚筒调高系统采用基于RBF神经网络的预测控制方法,在Matlab/Simulink中仿真表明比传统控制方法实时性提高1.5 s。     

截割参数对镐型截齿截割比能耗的影响

为了研究相关截割参数对截割比能耗的影响,基于直线截割试验装置,在不同截割角条件下,使用5种不同锥角的镐形截齿对一种砂岩进行截割试验,研究了相关角度参数对截割力和比能耗的影响;在截割角为55°时,使用锥角80°的截齿,在不同截割厚度和截线距条件下进行截割试验,探讨了截割厚度和截线距对截割力和截割比能耗的影响。试验结果表明,清理角对截割力和截割比能耗有显著的影响,当清理角过小时,截齿与岩石之间产生严重的摩擦使截割力明显较大,从而使截割比能耗较大。当清理角小于等于10°时,平均截割力随截齿锥角的增大呈线性增大,随前角的增大呈线性减小,此时截割比能耗明显小于清理角大于10°时的截割比能耗,但锥角和前角对截割比能耗未见明显的影响趋势。平均截割力随截割厚度和截线距的增大呈线性增大。截割比能耗随截割厚度的增大呈幂函数减小。截线距与截割厚度的比值存在一个最优值使截割比能耗最小,此时截割比能耗相对无截槽影响时约降低65.1%。截线距与截割厚度比值的最优值为2或3,且该比值不受截割厚度和截线距的影响。这些结论对镐型截齿工作角度的设计及采掘机械工作机构截齿布置有重要的指导意义。     

采煤机截割粉尘扩散运移规律研究

针对综采面粉尘浓度分布的问题,采用了数值模拟的方法,对龙东煤矿7141综采工作面截割粉尘运动进行了分析,研究了截割粉尘在呼吸带(1.5m处)高度的扩散迁移基本规律以及浓度分布规律。结果表明,在工作面下风侧采煤机滚筒后方10m范围内为重要的防尘区域。模拟结果与现场实测趋势一致,偏差在合理范围内,为今后类似矿井粉尘防治工作提供可具借鉴的理论依据。     

载荷谱细观特征量与截割性能评价的熵模型

为研究煤岩截割破碎载荷谱特征及性能的评价方法,通过对实验瞬态载荷谱及其细观特征量的提取,提出载荷谱能量积聚段梯度、幅值增量和能量的3种特征量的算法,给出载荷谱细观特征推演宏观截割性能评价的数学描述,采用熵理论对载荷谱进行关联性分析,建立了载荷谱特征量熵和综合加权熵的数学模型,以截齿截割煤岩的力学过程为例,在时域范畴内探讨不同滚筒转速的煤岩破碎载荷谱特征及效果。结果表明:在最大切削厚度相同的条件下,载荷谱熵随转速增大呈增大的变化规律,随转速的增大,载荷谱序列的无序度随之增大,表征煤岩破碎程度和粉尘量的相对变化趋势,载荷谱特征量熵和综合加权熵与比能耗和破碎程度等性能指标间呈正相关性。提出的载荷谱熵模型与算法可作为截割性能评价的一种有效方法。     

支路风筒布局对掘锚一体机粉尘运移规律影响研究

随着掘锚一体机理论与装备技术的发展,煤矿“采掘失衡”难题逐渐解决。但是综掘工作面大多采用传统通风除尘方法,高强度截割导致粉尘危害严重。为了从粉尘源头位置减少掘进截割粉尘的扩散,提出通过增加支路除尘风筒的新方法以改善掘进工作面的粉尘高浓度状况。利用数值模拟方法研究了不同数量的支路风筒对掘进巷道流场结构、粉尘运移状态和浓度等粉尘特征参数的影响规律。结果表明：单一较大横截面积的风筒能有效吸收从掘进机上方流向巷道后方的粉尘;支路风筒可以有效吸收所处位置的粉尘,阻止粉尘颗粒从掘进机两侧向巷道后方扩散。     

高原矿井掘进工作面截割粉尘污染效应及通风控尘参数分析

为降低高原矿井掘进工作面开挖过程的粉尘污染,改善工作面整体施工环境,根据海拔上升环境参数的变化,运用数值模拟软件对黏性流体及粒子运动特性的变化规律进行分析;研究掘进机动态截割煤岩时粉尘的污染效应,分析不同海拔高度下颗粒物的扩散及沉降特性,并根据颗粒物的扩散特性对高原矿井掘进工作面通风"控尘"及"排尘"参数进行确定。结果表明:截割落岩形成的粉尘受截割头运动和掘进工作面涡流的影响,粒子主要沿截割臂向回风侧方向运动,截割左侧岩体时涌向司机工作区的粉尘明显多于右侧,且以粒径在40μm以下的颗粒为主。受海拔上升环境参数改变的影响,流体性质会发生变化,导致颗粒受力情况和运动轨迹改变,扩散距离变小,沉降加快,其中对PM_5以上的微粒影响较为明显;虽然海拔上升流体携带粉尘的能力减弱,导致掘进工作面沿程粉尘质量浓度下降,但粉尘沉积量会增多,存在二次飞扬的风险。在掘进工作面安装压入式"附壁控尘风筒"后,会在掘进工作面形成顺时针旋转涡流风幕,可将产生的粉尘有效的控制在掘进工作面前段,而另一侧的"除尘风机"会将掘进工作面聚集的粉尘及时排出。当附壁风筒径轴风量比m≥0.7、压抽比n1时,在"射流、汇流以及旋转风幕"的作用下,能使距掘进工作面20 m之后的区域粉尘质量浓度降低70%以上,有效的降低了高原矿井掘进过程中粉尘对人员和机械设备的损害。     

基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断

为了解决当前采煤机截割部传动系统故障诊断方法存在耗时长、误差大等问题,提出了基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断方法。首先采集采煤机截割部传动系统故障数据,并采用小波分析对数据进行预处理,消除噪声的不利影响;然后提取故障特征并输入神经网络进行训练,采用粒子群算法优化神经网络的参数,从而建立采煤机截割部传动系统故障诊断模型。仿真实验结果表明,该方法提升了采煤机截割部传动系统故障诊断精度,大幅度减少了故障诊断时间,而且增强了抗噪声干扰能力。     

煤岩截割试验台的发展与应用

介绍国内外现有的煤岩截割试验装置及研究成果。在实验室环境中,利用截割实验装置能够准确测定不同截割条件下,截齿的工作载荷、可吸入粉尘量等指标,达到相关截割参数合理匹配的目的。为截割装置设计和性能预测提供了研究基础。     

基于产尘量最小的掘进机参数优化设计研究

分析了截割粉尘与其影响因素之间的关系，并以减小截割粉尘为研究目标，通过优化设计的方法，寻求单位产尘量最小时的掘进机的设计参数．采用该方法优化后，可使掘进机的单位产尘量降低约20％。     

综掘面尘源点位置对粉尘分布规律的研究

针对综掘面高浓度粉尘治理的难题,以玉华矿为背景,研究综掘面尘源点位置对粉尘分布规律的影响,根据综掘面设备布置情况建立了几何模型,通过Fluent软件对风流场及粉尘场进行了模拟分析,得出风流场的分布规律以及掘进机在截割迎头面不同位置时粉尘浓度的变化规律。     

采掘工作面的尘源与防治

讨论了采掘工作面粉尘的构成和各因素对工作面粉尘生成的影响 ,介绍了各种粉尘防治技术及其效果 ,并提出了形成工作面粉尘的主要根源———截割粉尘及其影响因素 ,为开创粉尘防治的新思路、从根本上降低工作面的粉尘奠定了思想基础。     

截线间距与截齿截深的比值对截齿截割力的影响

为了研究截齿在破岩过程中的截割力,进一步提升截齿截割效率,用SolidWorks建立了截齿截割岩石的三维模型,使用HYPERMESH对模型进行网格划分,利用ANSYS/LS-DYNA动态仿真软件,建立了截齿破岩三维有限元模型,采用Holmquist-Johnson-cook(HJC)模型对岩石材料进行了数值模拟,研究了切削厚度分别为2.5、5、7.5 mm时,不同截齿中线间距所对应的截线间距与截齿截深的比值对截齿截割力的影响,结果表明:改变截线间距来改变截线间距与截齿截深的比值时,截齿所受的截割力会产生波动,不同的截齿截深所造成的截齿最小作用力对应的比值不同;同时,截齿截深所影响的截齿作用力在实验中占较大一部分,因此,在合适的截齿截深的条件下,合理改变截线间距与截齿截深的比值可以有效减少截齿所受的截割作用力,提高截齿的寿命。     

基于多尺度模糊熵和支持向量机的采煤机截割模式识别

为解决当前采煤机智能化水平低的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵、拉普拉斯分值和支持向量机相融合的采煤机截割模式识别方法。通过提取不同截割模式下摇臂的振动信号的多尺度模糊熵,掌握表征采煤机截割模式的特征向量。同时,利用拉普拉斯分值筛选含有丰富截割模式信息的特征向量,并作为支持向量机的学习样本。搭建了采煤机煤岩截割实验系统,提取了不同截割模式下的摇臂振动信号,并进行实验分析。结果表明：文章所提出的截割模式识别方法具有较高的识别精度。研究成果可为推动综采工作面的智能化快速发展提供技术支撑。     

基于神经网络的掘进机截割头截齿的强度可靠性灵敏度设计

由于煤岩材质的不均匀性及掘进机截割过程中往往会遇到其他的岩石成分,导致掘进机截割过程中截齿受到的载荷具有很大的不确定性,有必要对截齿工作过程中的强度可靠性进行研究。结合有限单元法、神经网络技术和可靠性理论,对截齿在极限载荷状态下的静强度可靠性及可靠性灵敏度进行分析,获得了截齿关键尺寸对截齿可靠度的影响大小排序,从而为截齿的可靠性设计提供指导。     

横轴式掘进机截割头2种截齿排布形式的对比分析

根据横轴式掘进机的工作特点,对截割头的设计要素进行了分析,介绍了横轴式截割头截齿排布螺旋线的设计方法及截齿空间定位的表示方法。通过分析4螺旋线和6螺旋线截割头的截线间距和圆周角间距参数,从有效截齿数和截割力两方面对这2种截割头的设计性能进行了研究计算和对比分析,得出了2种截割头各自的性能特点。分析结果表明:当工作条件相同时,按1线3齿排列的S形截割头可获得较小的截线间距和较大的截割力,截割载荷稳定,适宜于硬岩截割。     

基于粗糙集-RBF神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断

采煤机截割部传动系统故障源多,建立快速准确识别故障源的模型具有重要研究意义,因此提出了一种基于粗糙集-径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断方法。首先对传动系统常见故障进行汇总分析,归纳为齿轮故障与轴承故障,通过粗糙集理论完成属性约简后得到最小条件属性集,然后根据粗糙集的最小条件属性集搭建RBF神经网络的拓扑结构。仿真结果表明,基于粗糙集-RBF神经网络的故障诊断模型结构更简单,训练效率及诊断准确性更高,在故障诊断中具有更好的应用效果。     

单示范刀记忆截割BP神经网络自适应PID控制策略

为解决井下工作人员工作强度大和降低安全隐患,针对采煤机调高系统的非线性、滞后性及载荷时变的特点,根据采煤机滚筒调高系统原理,建立了采煤机单向示范刀记忆截割的数学模型,提出了BP神经网络自适应采煤机单向记忆截割控制策略,设计了采煤机BP神经网络自适应PID控制器。通过获取采煤机的姿态、位置和工作信息,结合了单向记忆截割数学原理,对采煤机记忆截割轨迹进行模拟仿真。结果表明:BP神经网络PID能够稳定、准确地跟踪示范刀顶板截割曲线,且跟踪吻合度好,满足工程实际要求。     

基于GA-BP-Adaboost模型的掘进机截割部故障诊断研究

针对掘进机截割部故障预测问题,选取某煤矿井下掘进机截割部采集数据作为实例进行研究。先对BP神经网络和GA-BP神经网络进行预测对比分析。接着以GA-BP神经网络为基础,用Adaboost方法训练若干个弱分类器和弱预测器,将多个GA-BP分类器通过Adaboost算法组合成强分类器和强预测器。对采集到的掘进机截割部运行数据进行预处理,消除信号中干扰和漂移,提取多个时域特征参数。用MATLAB对GA-BP-Adaboost算法中的重要参数进行分析,得出结果:基于GA-BP-Adaboost算法的模型预测精度较高,说明GA-BP-Adaboost算法具有良好的预测性能和泛化性能,能够准确对掘进机截割部故障进行诊断。     

矿用掘进离心湿式风幕除尘系统

综掘工作面产尘最高的工序是刀具截割煤层,其截煤工序产尘量大,时间长.为了有效控制综掘工作面的粉尘,采用掘进机喷雾降尘系统和矿用掘进离心湿式风幕除尘系统结合,可以有效降低掘进工作面的粉尘浓度,极大地改善作业场所的劳动卫生条件.