基于智能减阻策略的地下铲运机自动铲装控制研究

地下铲运机在铲装作业过程中其铲斗力学性能复杂多变,驾驶室操作员只能根据工作经验实时观察判断后进行操作,实际效果并不理想。通过研究铲装过程中的力学性能,提出一种基于智能减阻策略的地下铲运机自动铲装控制方法,可以高效、低耗地完成铲装过程的自动控制。基于时序反馈,配合铲装过程中的多次举斗或撬斗动作,不断破坏料堆中密实核的生成并减小铲装阻力,提高了铲运机满斗率和工作效率。同时,基于EDEM软件开展智能减阻铲装过程仿真研究,在工程铲运机上搭建了自动铲装控制系统,并通过人机交互编程控制开展了工程应用。结果表明,基于智能减阻策略的地下铲运机自动铲装控制系统的控制效果稳定,可靠性高,可完全满足工业应用的要求。     

基于人脸特征的疲劳检测在矿山远程驾驶中的应用

针对智能矿山井下运输设备远程操作过程驾驶员疲劳作业的安全隐患问题，设计一种驾驶员人脸特征的疲劳检测系统。首先规定不同行为的疲劳驾驶等级，其次对相机采集到的视频信息进行预处理，采集不同角度下驾驶员面部图像样本，采用ASM算法对人脸建模，计算驾驶员的面部特征点定位、眼睛闭合频率、打哈欠频率等面部信息，并依靠深度学习神经网络的自适应特征提取进行数据分析，判断驾驶员疲劳程度。自建人脸数据库和安徽某矿山现场测试表明，该系统能够对驾驶人员在高作业强度、多设备协同下产生的违规操作起到预警和防止的作用。     

井下电机车轨道障碍物图像处理方法的智能识别技术

“绿色、安全、和谐、智能、高效”成为矿业可持续发展的时代要求，智能矿山的建设 有助于提高产业的 自动化和智能化水平。井下电机车无人驾驶是井下运输智能化无人技术应用的重要一环，轨道 障碍物检测作为无 人驾驶的关键技术，能够保障井下有轨运输的效率和安全。为了达到不同距离、不同位置轨道 中间和两侧的人、设 备、碎石的识别和预警的目的，分析电机车的运行条件，梳理轨道障碍物的类型，根据运输环 境和计算机视觉技术， 对电机车在井下运输过程中影响运行的轨道障碍物进行智能识别。结合传统图像处理方法的轨 道定位技术，描述 电机车轨道区域划分的方法。采用最新的深度学习目标检测算法 YOLOv5，对影响电机车运行 的诸多因素分析和 判断，是图像处理在矿山智能化的创新应用。     

基于微服务架构的生产管控平台研究

立足于矿山企业综合生产管控实际需求,为实现矿山生产中对业务数据的分析与监控、对设备和人员的智能化管控与决策以及对现场作业高精度预警,基于微服务架构定制开发了矿山生产管控平台。此平台旨在推动面向采矿、选矿领域的应用服务能力建设。平台搭建基于SpringCloud微服务框架,涵盖用户管理、资源管理、系统管理、权限管理和流程管理等基础功能模块,抽象矿山数据采集及展示需求,创建了工业数据集成展示管理模块,并根据矿山企业数据管理需求,设计了业务数据综合查询管理等模块,同时利用HTML和Vue技术搭建了Web前端,实现用户交互界面。通过搭建生产管控平台环境及开发业务功能模块,可以协助矿山企业全面掌控生产作业情况对进一步强化矿山作业基础能力、提高综合数据集成水平和信息化建设提供了有力的基础支撑。     

自主行驶铲运机路径跟踪控制

铲运机是集铲土、运土功能一体化的铰接式车辆，常用于井下物料运输。跟踪控制是实现该类设备自动驾驶的核心技术之一。针对该种车辆特有的惯性大、响应慢、约束条件多、行驶易蛇形摆动等问题，提出了适用于铰接车路径跟踪的模型预测控制算法。引入铰接式车辆运动学模型预测未来车辆行驶状态，以路径跟踪的横向偏差、纵向偏差、航向角偏差、铰接角偏差最小化为目标函数，结合实际车辆的转向、加减速度、车速约束求解车速、转角速度最优控制序列。使用Matlab/MapleSim软件进行仿真试验，结果表明：使用该控制器可以实现y向偏差小于0.06 m，航向角偏差小于0.3°，最大铰接角控制偏差小于0.8°的控制精度。于三山岛金矿-645中段进行实车试验，实现从主巷道至溜进口的自动驾驶，具有实际工业应用前景与参考价值。     

基于TRIZ的矿用三维激光扫描测量系统的优化设计

针对矿用三维激光扫描测量系统中支撑系统由于长度过长,导致在自身重量作用下引起构件变形,进而影响构件的整体强度和正常使用；同时扫描主机在工作状态下的转动会传递至相关构件,进而对测量精度产生影响的问题。本文运用TRIZ理论中的功能分析、因果分析、三轴分析、矛盾分析、40个发明原理、分离原理、物场模型和76个标准解等探索矿用三维激光扫描测量系统中支撑系统的若干解决方案。经过方案评估,最终选择了4个可靠有效的解决方案,为三维激光扫描技术在金属矿山采空区测量的应用提供了高可靠性解决方案。     

基于传输层参数的矿山Mesh网络接入点选择算法研究

针对矿山开采过程网络受损等意外情况发生时的通信网络拥塞,导致视频、语音、指令等信息传输链路容易中断的问题,提出了一种用于矿山应急通信的的无线Mesh网络,从传输层研究网络的接入节点(Access Point,AP)选择算法。首先,以无线Mesh网络的端对端整体回传延时作为优化目标,通过传输层延时情况判断当前的传输链路是否中断或带宽严重下降的紧急情况。其次,引入临近AP广播选择机制(Broadcast Selection Mechanism of Adjacent AP,BSM-AP),使设备通信终端不需要预先关联AP即可计算不同AP的回传信息延时,降低系统测量与算法选择的开销。最后,使用模糊逻辑方法选择接入一个综合性能最优的AP迅速重传信息。通过高通样机平台上植入算法测试井下通信信息的传输成功率,试验结果表明:所提算法可以大幅降低关键救援信息的网络时延,并保证传输的可靠性。