煤矿井下移动机器人运动规划方法研究

针对现有煤矿井下移动机器人运动规划所生成的轨迹存在超调、碰撞、不连续、不光滑等问题,提出了一种由路径规划、轨迹生成、轨迹优化3个部分构成的煤矿井下移动机器人运动规划方法。路径规划采用基于图搜索的A*算法实现,通过开始搜索、路径排序、继续搜索3个步骤循环迭代,快速规划出一条可通行的全局路径作为轨迹生成的初值。轨迹生成通过构建基于Minimum Snap的目标函数,并施加等式约束来实现。轨迹优化则是在轨迹生成的基础上施加不等式约束来实现:通过调整时间分配和构建基于Corridor轨迹规划的不等式约束,解决基于Minimum Snap轨迹生成在求解过程中出现的超调现象,并对整段轨迹本身进行约束,避免发生碰撞;通过引入调和函数Bezier Curve,构建基于Bezier Curve的Minimum Snap的轨迹优化问题,使得轨迹高阶目标函数的求解变得简单高效,最终生成一条适用于煤矿井下移动机器人的能量损失最小、连续、光滑、无碰撞、可执行的运动轨迹。在Matlab仿真环境中设计了随机地图,生成了包含时间分配、位置规划、速度规划、加速度规划的最优轨迹规划结果。实验结果验证了该运动规划方法的正确性和有效性。     

矿用带式输送机智能监测系统研究

针对矿用带式输送机运行过程中存在的托辊、滚筒等关键部件与输送带摩擦发热,钢丝绳芯输送带内部损伤与撕裂,运行功耗大等问题,设计了一种矿用带式输送机智能监测系统。该系统包括基于弱磁检测法的钢丝绳芯输送带损伤监测系统、基于红外热成像温度检测法的带式输送机关键部件故障诊断与预警系统和基于视觉检测法的煤流监测、异物监测、胶带撕裂监测及人员安全监测系统,详细介绍了各系统的实现原理。对钢丝绳芯输送带内部损伤识别及带式输送机关键部件故障诊断预警进行了实验验证,结果表明该系统对钢丝绳芯输送带损伤识别的准确率约为98%,且可准确识别带式输送机关键部件故障并发出预警。     

非线性调频模态分解-同步提取变换方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

传统同步提取变换（SET）方法在处理多分量非平稳复杂信号时,各相邻分量的瞬时频率差要大于窗函数频率支撑范围的2倍,否则时频结果易发生频率混叠,而工程信号常常难以满足。此外,在处理高噪的复杂信号时,其时频分辨率往往不理想。针对此不足,将非线性调频模态分解(VNCMD)引入SET中,提出一种VNCMD-SET的故障诊断方法。利用VNCMD通过结合解调手段以及变分模态分解的联合优化方案来有效处理频率临近甚至交叉的非平稳信号,对故障信号进行分解重构,对该重构信号进行SET处理。将所提方法与传统SET方法进行对比研究,并进行实验验证。仿真和实验结果表明：VNCMD-SET方法明显优于传统SET方法,克服了传统SET方法的不足;VNCMD-SET方法能有效提取出故障信号的频率特征,且不发生混叠,同时具有一定的抗噪性能。     

融合数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修方法

针对复杂机电设备故障维修指导知识获取不直观、专业维修不及时的问题,提出一种融合数字孪生与混合现实技术的机电设备辅助维修方法,该方法借助数字孪生和混合现实技术,构建了数字孪生驱动的复杂机电设备维修指导总体模型和技术框架,研发了基于BIM-Unity3D-HoloLens的故障辅助维修指导系统,研究了维修环境感知、数据信息交互、虚实注册融合和故障维修指导等关键技术.最后,以煤矿综采关键设备电牵引采煤机摇臂传动系统的齿轮故障为例,验证了该方法的有效性.     

转子在线主动平衡技术发展现状与研究展望

转子动平衡伴随旋转机械的诞生而出现，是一种旋转机械常用的振动控制手段。纵观其技术发展，转子动平衡经历了机上平衡、现场停机平衡和在线不停机平衡等主要阶段，目前处于三者共存状态。以机床电主轴应用为例，转子在线主动平衡通过传感检测、驱动控制和平衡机构组成闭环系统，实现对运行中转子智能平衡。通过总结现有文献，认为转子在线主动平衡核心技术包括平衡装置、失衡检测和平衡控制三个方面，机械、液压和基于电磁原理的平衡装置是目前主流平衡执行机构，基于信号的特征提取和基于数据的智能识别是目前失衡检测两条主要思路，基于影响系数在线估计的频域和时域平衡是目前关注最多的平衡方法，其中电磁平衡装置和时域平衡方法仍需进一步深入研究。总体而言，转子在线主动平衡技术在精密机床、过程机械和军工装备等领域已取得诸多研究成果，但鉴于其技术复杂性在实际应用中仍存在诸多难题亟待解决。展望转子在线主动平衡技术未来发展方向和研究课题，可为从事转子动平衡技术研究的国内外同行提供有益参考。     

基于小波包分解和PSO-BPNN的滚动轴承故障诊断

针对现有煤矿旋转机械滚动轴承故障诊断方法存在信号有效特征提取不完全、故障诊断精度不高及效率低等问题,提出了一种基于小波包分解和粒子群优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法包括信号特征提取和故障类型识别两部分:在信号特征提取部分,对采集的滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各子频带能量及信号总能量,经归一化处理后获得表征滚动轴承状态的特征向量;在故障类型识别部分,通过粒子群优化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,以加速网络收敛速度,避免陷入局部极小值。实验结果表明,该方法提高了滚动轴承故障诊断效率和准确率。     

基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制研究

针对在煤矿井下高粉尘、低照度环境中,掘进机器人定位与控制精度不高的问题,设计了一种基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制系统。利用安装在快速掘进机器人上的防爆相机,对后方的激光指向仪进行图像采集,通过以太网将采集的图像信息传输给防爆计算机;利用防爆计算机对图像进行预处理,根据位姿解算模型解算出快速掘进机器人位姿;将解算出的位姿信息与巷道设计轴线信息进行比较,计算出快速掘进机器人位姿与巷道设计轴线间的位姿偏差;根据位姿偏差的类型与大小,采用不同的控制策略计算出修正后的控制量,并输出控制指令;控制指令控制电磁比例阀的阀芯移动,实现对伸缩油缸的控制,根据各区域伸缩油缸的伸缩量不同,对快速掘进机器人进行位姿调整,实现纠偏控制。实验结果表明:位姿视觉测量精度为X方向平均偏差21.334mm,Y方向平均偏差34.154mm,偏航角平均偏差为0.493°;纠偏控制精度在X方向小于30mm,满足实际工况要求。     

采掘装备绿色设计与评价技术研究

针对采掘装备设计存在过于依靠经验、人工计算偏差大而导致设计质量差、设计周期长等问题,以矿山采掘装备绿色设计为切入点,围绕需求分析、绿色设计、评价三大环节分析了采掘装备绿色设计总体方案,从设计绿色化、制造工艺绿色化、激光熔覆修复再制造技术、掘进系统智能化及状态监测与故障诊断五方面分析了采掘装备绿色设计关键技术。以采煤机为例,对其进行绿色设计分析,从资源、人机、能源、环境、经济、技术六大属性出发,构建了采煤机绿色设计评价指标体系,建立了采煤机绿色设计信息数据库。在设计阶段考虑采掘装备的绿色性,可提高采掘装备的生产质量,对推进煤炭行业绿色设计资源的共建共享及增强行业绿色化设计的示范作用具有重要意义。