斗轮堆取料机取料流量控制方式的比较研究

针对悬臂式斗轮机恒速回转取料时存在取料不均、取料效率低和自动化程度不高等缺点,以及角度余弦开环控制方式不能处理料堆塌方等突发情况,提出了视频流量闭环控制方式.该控制方式通过实时检测取料瞬时流量,自动控制斗轮机悬臂的回转速度进行取料.对比研究及运行结果表明,该方式提高了取料效率,达到了节能增效的日的.     

CAILLARD斗轮堆取料机自动堆煤功能介绍和恢复

针对凯亚（CAILLARD）斗轮堆取料机自动功能一直不能投用的遗留问题,介绍了斗轮机自动堆煤的动作原理以及在整治遗留问题的过程中发现和处理的通讯程序错误、MOBY读卡系统瘫痪、电容料位探头设备故障等问题,介绍了实现斗轮机控制的PLC系统配置及有关的自动控制程序。最后从提高设备运行经济性、可靠性等方面介绍了斗轮机自动堆煤功能投用后的实际效果。     

机器视觉在斗轮机无人值守中运用研究

斗轮机在电力行业、冶金行业、港口行业发挥着散料、储运功能,为我国工业产业发展做出巨大贡献。但大部分斗轮机依然需要人工操作为主,消耗了大量人工成本,生产环境十分恶劣,产生大量噪音、粉尘、烟气,不利于生态环境保护。在人工操作斗轮机时,很容易疲劳,引发设备安全隐患和人身伤害。要高度重视斗轮机无人值守改造,将机器视觉引入到斗轮机改造中,能够全面提升斗轮机自动化操控能力,确保斗轮机实现智慧燃料集中管控。     

燃煤电厂燃料系统煤场数字化管理的设计与实现

煤场数据的采集端位于信息安全I区,包括输煤控制系统皮带输送机和电动三通,以及斗轮机、皮带秤等输送设备。针对燃料系统对煤场进行数字化管理的现场需求,运用三维坐标,将煤场进行数字化的设计,对关键设备斗轮机进行精确的三维定位。通过采集输煤程控系统的可编程逻辑控制器(PLC)及斗轮堆取料机系统数据,以及入场煤皮带秤、入炉煤皮带秤的称重信息,皮带输送机状态信号、斗轮机相关状态位置信号,在输煤PLC-CPU内编制一套"入库-堆存-出库"的动态算法,对煤场入库-堆存-出库等数据进行精确统计。再利用历史数据库实现统计数据的存储和调用。实测验证,这套煤场数字化计量设计方案,实现了燃料系统对煤场的数字化管理,为建立数字化、智能化电厂提供了可靠的基础数据依据。     

基于超声波的带式输送机多点煤流量监测系统设计

针对高带速、大运量矿用带式输送机煤炭瞬时流量难以实时准确测量的问题,设计了一种基于超声波的带式输送机多点煤流量监测系统,介绍了系统硬件、软件及煤流量检测算法设计。该系统利用超声波传感器和速度传感器获取带式输送机高速运行下的煤高、煤堆截面积、输送带速率等参数信息,并利用煤流量检测算法对数据进行拟合分析,计算出煤流量。测试结果表明,该系统能对输送带煤流量进行准确测量,测量精度达到91%。     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。     

矿物含量约束下的等同并行斗轮取料机调度北大核心CSCD

针对目前铁矿石出口料场取料作业人工调度的弊端,对料堆的静态特性和斗轮机取料的动态特性进行深入研究,建立了基于矿物含量约束的等同并行斗轮取料机调度数学模型,并提出一种二阶段组合求解算法,引入待求问题的下界对算法质量进行评价。仿真结果表明:此调度模型具有较好的精确性和适用性;所设计的二阶段组合算法保证了料堆掘取可能的多样性、调度方案的可行性,加强了全局搜索性能,能够在可接受的计算时间内获得稳定的满意解。研究结果可为矿物出口或中转料场的管理策略研究和供料自动调度系统设计提供理论依据。     

借助PLC改进斗轮机电气控制系统的研究

斗轮机的正常运转需要依靠电气系统对其进行控制运,本文从斗轮机出现故障的几点原因和正确的解决方法入手,深入探究分析如何借助PLC合理有效的改进斗轮机的电气控制系统。使斗轮机在工作中高质量的完成相应工作,也为相关领域的研究探索提供借鉴与思考。     

输送带煤流量短时预测方法研究

对煤流量短时间内的趋势进行预测,是实现带速与运量匹配的前提条件,而现有输送带煤流量短时预测方法存在实时性不好和精度不高的问题。针对上述问题,提出了一种基于支持向量机的输送带煤流量短时预测方法。该方法首先利用支持向量机算法选择实时煤流量作为因变量、统计数据时间作为自变量,然后对实际采集到的煤流量数据进行归一化处理,利用交叉验证方法选择出最优的参数,利用最优参数训练支持向量机,拟合出理想的短时间内煤流量预测曲线,最后通过进一步对比拟合均方误差、相关系数等预测指标来分析煤流量预测曲线与原始数据曲线的拟合程度,得到最佳预测曲线。Matlab仿真结果表明,该方法能够较好地预测输送带短时间内的煤流量,预测数据与真实值之间的偏差很小,均方误差为0.000 152 563,相关系数为99.784 8%。     

基于Levenberg-Marquardt算法和广义S–变换的无绝缘轨道电路补偿电容的故障检测

本文利用传输线理论分析了无绝缘轨道电路补偿电容故障对轨道电路短路电流幅度包络的影响,提出了短路电流幅度包络的回归模型,并利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法验证了该模型的正确性和适用性.根据机车信号的工作原理,将对短路电流幅度包络的检测转换为对机车信号感应电压幅度包络的检测.在利用L-M算法进行分段指数拟合以去除信号的衰减趋势的基础上,通过广义S变换(GST)得到信号的瞬时频率变化,最终根据短路电流幅度包络的回归模型,对瞬时频率变化结果进行判决,得到发生故障电容的具体位置.实验表明,GST具有较高的时–频分辨率,可以此对故障电容进行准确定位.由于该方法的检测数据全部来自于机车信号的日常运用,使得利用本文方法可大大缩短补偿电容的检测间隔时间,在很大程度上克服了目前检测方法在检测的及时性、成本和影响铁路运输等方面的不足.