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以5?000t/d水泥熟料生产线煤立磨三道锁风阀改造为例,针对MPF2217煤立磨喂料下料管锁风装置频繁堵料,故障率高,尤其冬季生产时三道锁风阀堵料严重的问题,通过调研学习,并总结多次改造治理的经验,实施了拆除三道锁风阀、增加导料槽和增加密封钢屋等措施,改造后解决了三道闸板堵料问题,降低了职工的劳动强度,改善了现场环境,提高了设备运转率。 相似文献
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本文介绍了一种鸡西MG300/730BWD型采煤机的主控系统改造的方法,该方法将采煤机机载惯导系统、智能互感单元、温度检测单元、智能传感器检测单元及智能遥控接收器采集的数据通过CAN总线,传输至主控模块,并通过机载无线WiFi将CAN总线数据及机载视频数据传输至采煤机集控中心,经集控中心的采煤机记忆割煤软件、视频监控系统与操作人员协调配合完成采煤机智能化控制。 相似文献
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传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统"见矸关窗"的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。 相似文献
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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。 相似文献