基于惯性测量单元的刮板输送机形态监测

刮板输送机作为综采工作面的核心运输装备,准确感知其形态是提升其带载能力、缓解传动冲击、改善综采工作面直线度的重要前提。目前常用的刮板输送机形态间接测量方法难以准确表征其形态,导致测量模型误差较大。针对该问题,采用惯性测量单元直接测量刮板输送机中部槽原始位姿信息,实现刮板输送机形态数据的准确获取。采用融合Heursure阈值规则和新阈值函数的小波阈值去噪方法滤除中部槽运动加速度信号中的噪声干扰,在此基础上分析了中部槽运动特征,设计了基于随机森林的中部槽运动状态识别模型,根据运动状态识别结果采用不同的策略更新中部槽位置,减小了随时间累计的IMU数据误差,提升了IMU位置解算精度。设计了改进哈里斯鹰优化（HHO）算法优化无迹卡尔曼滤波（UKF）进行中部槽姿态解算,通过实验验证了该方法解算的姿态角满足中部槽姿态测量要求。搭建了刮板输送机形态监测实验平台,对基于运动状态识别和改进HHO优化UKF的刮板输送机形态解算方法进行实验验证,结果表明：刮板输送机进行单次推溜且步距为250 mm时,由10节中部槽组成的刮板输送机在底板水平工况下,X,Y轴方向上位移的最大累计误差分别为6.4,8.4 mm,Z...     

复杂工况下采运装备虚拟运行关键技术研究

当前综采工作面采运装备虚拟仿真技术都是建立在水平理想底板上,不能真实模 拟采运装备在底板不平整的复杂工况条件下的运行状态。针对这一问题,在虚拟现实引擎 Unity3D 中,对采煤机与刮板输送机在复杂工况下虚拟运行的关键技术进行研究。通过建立采 运装备的虚拟现实场景,结合采煤机在刮板输送机上的虚拟定位定姿方法,重点对刮板输送 机的虚拟弯曲、采煤机支撑滑靴销轴的坐标解析与采煤机虚拟运行等关键技术进行研究。开 发原型系统并进行实验验证,实验结果表明,虚拟刮板输送机的形态与实际布置形态的误差 小于 15 mm,采煤机机身倾角误差小于 2°,满足实际工作要求的精度。该系统可以真实再现复 杂工况下采煤机与刮板输送机的动态配套关系与运行状态,为综采工作面远程监测系统的建立 奠定基础。     

基于不同倾角的刮板输送机中部槽的冲击磨损研究

针对刮板输送机运输过程中中部槽处的冲击磨损问题,以SGZ630/220型中双链式刮板输送机为研究对象,建立了刮板输送机运输煤散料的离散元模型,通过分析煤颗粒的物理性质与中部槽冲击磨损的原因,研究刮板输送机在输送煤料过程中,不同位置的颗粒大小分层及中部槽冲击磨损差异,并通过分析刮板输送机中部槽应变云图对研究结果进行了验证。研究结果表明：(1)中部槽在侧倾角为0°的工作条件下,冲击损伤深度更大且法向累计接触能量更大,在4 s末中部槽累计的冲击损伤深度为0.000 161 6 mm。在侧倾角工作状态下,有些煤颗粒没有直接对中部槽产生冲击,而是直接对中部槽的槽棒产生冲击,所以该状态下4 s末中部槽累计的冲击损伤深度较小。(2)侧倾角为0°时4 s末中部槽累计冲击损伤深度最大,达0.000 161 6 mm;前倾角为5°时中部槽累计冲击损伤深度略大于前倾角为-5°的冲击损伤深度。前倾角为0°时对中部槽的影响最大,最大应力为2.85×10⁵ Pa,最大应变为6.03×10^-7mm,前倾角为5°、-5°时依次递减。     

采煤机捷联惯导定位方法研究

针对综采工作面采煤机定位精度较低的问题,提出了一种基于Rodrigues参数法的采煤机捷联惯导定位方法。该方法运用捷联惯导的三轴加速度计和三轴陀螺仪输出采煤机的加速度和角速度信息,采用无冗余度的Rodrigues参数法对其进行位姿解算。仿真结果表明,在采煤机斜切进刀过程中,采煤机最大定位误差为0.291 4m,姿态误差最大值为0.602 2°,满足采煤机的定位精度要求。     

视觉伺服机械臂手机抓取最佳位姿检测

针对下水道、勾缝等狭窄位置的手机拾取的问题, 本文提出一种基于机器视觉的伺服机械臂抓取方法. 首先对机械臂eye-in-hand上的相机进行标定, 图像预处理及目标检测等, 在位姿检测中提出一种基于二维坐标系下手机位姿解算算法, 得出解算的最佳位姿角只与夹持点的像素坐标的差值有关, 其位姿角的大小决定了手抓旋转的角度. 实验用Matlab软件对位姿检测进行仿真分析, 其包括SURF不变特征点的目标检测实验和位姿解算实验, 最后用Rethink双臂机器人的右臂对手机进行抓取验证. 实验表明, 在误差允许范围内, 提出的算法具有一定的有效性, 其结果为伺服机械臂抓取手机提供良好的准确性.     

基于磁阻传感器的航姿测量系统罗差补偿技术研究

针对磁阻航姿测量系统在实际应用中易受到周围环境中的软硬铁效应引起的罗差干扰导致其航向角精度较低的问题,本文在分析航姿测量系统罗差产生机理的基础上,建立了对应的罗差修正模型,同时在已知当地磁倾角和由捷联于测量系统中的加速度计提取的载体姿态信息的基础上,提出了采用超定线性方程组求最小二乘解的方法推导出罗差系数的标定补偿算法。最后利用设计的算法对系统进行误差补偿对比试验。结果表明,该罗差补偿算法是正确有效的,三轴软硬铁效应得到了有效的补偿并且航向角解算精度得到了显著提高。该补偿方法为后续的载体误差分析和补偿提供了理论参考,具有一定的工程应用价值。     

基于单目视觉的仓储物流机器人定位方法

针对轮式仓储物流机器人的自主定位问题,提出了一种基于视觉信标和里程计数据融合的室内定位方法。首先,通过建立相机模型巧妙地解算信标与相机之间的旋转和平移关系,获取定位信息;然后,针对信标定位方式更新频率低、定位信息不连续等问题,在分析陀螺仪和里程计角度误差特点的基础上,提出一种基于方差加权角度融合的方法实现角度融合;最后,设计里程计误差模型,使用Kalman滤波器融合里程计和视觉定位信息弥补单个传感器定位缺陷。在差分轮式移动机器人上实现算法并进行实验,实验结果表明上述方法在提高位姿更新率的同时降低了角度误差和位置误差,有效地提高了定位精度,其重复位置误差小于4 cm,航向角误差小于2°。同时该方法实现简单,具有很强的可操作性和实用价值。     

煤矿井下连续采煤机定位方法研究

目前井下采掘装备定位方法大多采用惯导加里程计、视觉测量、测距雷达等辅助测量方式来降低惯导随时间累积所产生的位置漂移误差,但这些方法对辅助测量方式的可靠性与测量精度要求较高,且采用集中式卡尔曼滤波对数据进行滤波解算,存在计算量较大、容错性较差等问题。针对上述问题,提出了一种由捷联式惯导、测距雷达及里程计组成的连续采煤机定位方法,使用测距雷达与里程计分别测量连续采煤机的位移量,通过航位推算法推算得出机身的二维位置信息,利用二维位置信息对惯导位置解算信息进行反馈修正,减少惯导随时间累积所产生的位置漂移误差。采用联邦式卡尔曼滤波对各传感器推算得出的位置信息进行滤波解算及数据融合,通过降低方程维数减少计算量,在保证测量精度的同时还具备一定的容错性。仿真实验结果表明,该定位方法的定位精度可达±2cm,定向精度可达15′,联邦式卡尔曼滤波算法计算量小且具备一定容错性,可为连续采煤机在巷道约束环境下的位姿精确测量、巷道自动成形控制和远程控制奠定基础。     

基于多层级合作标识无人机自主着舰视觉引导方法

无人机自主着舰视觉引导应用距离跨度大、测量精度要求高,尚缺乏有效的解决方法,针对此问题,提出一种基于多层级合作标识的无人机自主着舰视觉引导方法。该方法首先设计了基于ArUco的多层级组合新型合作标识,利用边缘检测算法对每一层ArUco二维码提取控制点,进一步通过求解PnP(Perspective-n-Point)问题得到机舰间相对位姿信息,然后对每一层二维码所解算出的位姿数据进行非线性误差补偿,利用最小二乘法(Least Mean Squares,LMS)与熵权法解算不同层级二维码的权值大小,最终通过融合不同层级二维码位姿解算结果得到最终的位姿信息,实现大距离跨度范围内的高精度位姿求解。实验结果表明,本文方法实现了大距离跨度范围内机舰间相对位姿参数的高精度测量,可为无人机自主着舰提供可靠引导信息。     

基于视觉测量的液压支架位姿检测方法

针对目前综采工作面液压支架位姿测量方法存在实施成本高、精度和实时性较差的问题,提出了一种基于视觉测量的液压支架位姿检测方法。通过在液压支架上设置红外LED标识板,利用安装在采煤机上的防爆相机进行图像采集,基于4个共面特征点的视觉算法对图像进行处理与解算,得到液压支架底座的位姿,根据液压支架的位姿坐标可以得到其在多个方向的直线度。实验结果表明,该方法测量的液压支架位姿检测精度在0.7°以内,直线度精度在20mm以内,满足综采工作面液压支架的检测精度要求。     

刮板输送机中部槽物料运输状况数值模拟

以SGZ630/220系列刮板输送机为研究对象,建立了刮板输送机中部槽物料运输模型,利用EDEM对刮板输送机中部槽运输煤料的流动状况和速度分量变化进行了数值模拟。仿真结果表明：当刮板输送机稳定运输煤颗粒后,半径较小的煤颗粒会堆积在下层区域,半径较大的煤颗粒则会堆积在上层区域,出现明显的分层现象;在刮板输送机运输方向上,不同粒径大小的颗粒速度都会经历一段时间的波动,最终稳定在刮板链速度附近。     

一种采煤机组合定位系统及实验研究

综采工作面采煤机定位定姿技术,是液压支架跟机自动化和采煤机记忆截割的基础。采用捷联惯导监测采煤机姿态、速度及位置等运动参量,结合无线锚节点与移动节点间几何位置与局域信号对偶映射,建立了捷联惯导与无线传感器网络耦合模型,采用C＃＋MATLAB＋SQL交互式软件构建了采煤机组合定位系统,在采煤机、液压支架和刮板输送机“三机”平台上进行采煤机定位定姿性能研究。实验结果表明：捷联惯导能够有效地对采煤机姿态角度进行监测,但是长航时下采煤机位置存在累计误差,通过无线传感器网络位置对捷联惯导的位置进行周期性校正,组合定位系统下采煤机X和Y轴平均定位误差为0.118 m和0.268 m,能够得到采煤机实时可靠的位置和姿态。     

煤矿井下基于降噪自编码器的航向估计算法研究

针对煤矿井下高动态、强磁场的复杂环境,使用智能手机中陀螺仪解算航向角存在较大累积误差这一问题,提出一种基于降噪自编码器的卡尔曼滤波融合航向估计算法.该算法由卡尔曼滤波融合航向解算和旨在消除原始惯性传感器数据噪声的降噪自动编码器组成,通过训练降噪自编码器对井下惯性传感器数据进行降噪处理,并利用卡尔曼滤波融合陀螺仪积分航向解算和九轴传感器航向解算,得到矿工运动的航向角.本文在鄂尔多斯高头窑煤矿采集矿工运动数据,试验结果表明,在高动态复杂矿井下,本文算法较九轴传感器航向解算有较强的抗干扰能力,满足井下矿工PDR航向估计需求.     

姿态航向测量与误差补偿方法研究

设计了一种基于MEMS陀螺仪、加速度计、磁传感器的小型姿态航向参考系统;以四元数和角速率偏差为状态矢量,磁场强度和加速度计信息为量测矢量,构建基于Kalman的四元数姿态航向解算方法;通过调整测量噪声方差矩阵,解决动态过程中由于运动加速度造成的姿态角误差;采用陀螺仪误差建模和磁航向罗差补偿技术,进一步提高了系统测量精度。根据飞行数据分析,姿态航向参考系统具有较高测量精度和较好的稳定性、动态性,姿态角均方根误差小于1.5°,航向角均方根误差小于3°。     

基于单天线的MEMS-INS/GPS组合定姿方法

为了将MEMS-INS/GPS组合导航系统的定姿误差控制在一定范围内并保持较高精度,同时实现低成本测姿要求。文章提出一种新方法,即采用组合速度信息估计加速度,再利用二者实现单天线GPS姿态解算,最后将姿态信息一定间隔内反馈给惯导进行四元数更新实现捷联惯导姿态更新,进一步完成组合姿态预测滤波。通过分析仿真数据,表明单天线测姿误差不随时间累加,且俯仰角、横滚角、航向角误差分别在0.2度、0.5度、0.2度范围内。最后在动态跑车试验中,将MEMS惯导组合测姿和单天线GPS辅助组合测姿结果进行了比较。     

综采工作面中部跟机自动化控制的数学模型

针对综采工作面的双向割煤生产作业特点,分析了采煤机、液压支架、刮板输送机联合运转时的协调控制过程,根据采煤生产作业中刮板输送机弯曲段形成原理,提出了刮板输送机弯曲段形成的数学模型;在该模型基础上,分析了工作面中部液压支架跟机自动化作业的工艺过程,提出了综采工作面中部跟机自动化控制数学模型;根据该综采工作面中部跟机自动化控制数学模型,对某煤矿3107综采工作面相关参数进行了计算,并总结了3107综采工作面中部跟机自动化生产的经验。应用结果表明,综采工作面中部跟机自动化控制的数学模型与跟机自动化工艺过程相吻合,为进一步实现智能化综采工作面提供了理论基础。     

悬臂式掘进机位姿检测方法研究现状

从悬臂式掘进机位姿检测原理出发,介绍了分别基于扇面激光、室内GPS(iGPS)、全站仪、机器视觉、超宽带(UWB)和惯导的掘进机位姿检测方法。基于扇面激光的掘进机位姿检测方法具有计算简单、掘进机机身航向角及X轴(垂直两帮煤壁方向)坐标测量精度高的优点,但无法检测掘进机机身Y轴(掘进方向)、Z轴(垂直地面方向)坐标;基于iGPS的掘进机位姿检测方法能实现全参数位姿测量,检测精度高,但有效测量距离小;基于全站仪的掘进机位姿检测方法能实现全参数位姿测量,但标定、移站复杂;基于机器视觉的掘进机位姿检测方法具有掘进机截割头位置及掘进机机身姿态测量精度高、X轴和Z轴坐标测量精度高的优点,但无法检测掘进机机身Y轴坐标;基于UWB的掘进机位姿检测方法具有自主移站便利、Y轴坐标测量精度高的优点,但Z轴坐标误差较大;基于惯导的掘进机位姿检测方法具有姿态角测量精度较高、测量过程独立非接触的优点,但三轴坐标测量存在累计误差。为满足有效测量距离大于100m、三轴定位误差小于10cm、姿态角误差小于1°的实际应用要求,需要进一步研究机器视觉、UWB、惯导相结合的掘进机位姿组合检测方法,以实现掘进机全自主、全参数、非接触位姿检测。     

离散元方法在滚筒采煤机装煤仿真中的应用

针对我国薄煤层工作面低,滚筒直径受限,出煤口面积小,严重影响装煤效果的问题,采用离散元方法分析采煤机滚筒的装煤过程.依据滚筒设计理论,在UG中建立滚筒模型.结合采煤机在实际生产中装煤的具体工况,确定颗粒本构模型以及综采工作面采煤机、刮板输送机配套方案;利用三维离散元软件PFC3D,运用Fish语言和PFC命令编写程序,建立滚筒、煤壁、刮板输送机中部槽联合仿真模型.设置滚筒牵引速度为2.5 m/min,转速分别为40,45,50,55和60 r/min,得出滚筒逆转情况下不同转速的装煤效率,提出滚筒转速的最佳取值范围.     

刮板输送机中部槽冲击特性研究

为了研究煤料、刮板及刮板链对刮板输送机中部槽的冲击特性,首先基于赫兹接触理论,对煤料冲击中部槽过程中的法向冲击载荷和冲击能量进行了理论分析;然后采用EDEM仿真软件模拟了采煤工况下煤料对中部槽的冲击过程,得到了不同链速、不同采煤高度下中部槽所受的法向冲击载荷曲线,以及中部槽中板所受的冲击力分布;最后在空载工况下对刮板及刮板链对中部槽中板的冲击载荷进行了现场试验。研究结果表明:在不同链速和采煤高度下,煤料对刮板输送机中部槽的法向冲击载荷均先迅速增大,然后减小至一定区间内波动,且法向冲击载荷随链速和采煤高度的增大而增大;煤料对中部槽中板的冲击力主要集中在两链道处;刮板及刮板链对中部槽的冲击载荷呈周期性阶跃变化,且采煤侧链道处、采空侧链道处、非链道处的冲击载荷依次减小。     

基于数据驱动的综采工作面采运协同控制方法研究

目前针对采煤机与刮板输送机协同控制的研究初步建立了采运系统协同控制机制,但均未考虑非结构化综采工作面环境下,影响采运系统稳定运行因素的不确定性和耦合特性,以及煤流状态和刮板输送机负载电流受井下电气系统影响而无法真实反映刮板输送机负载变化的情况。针对上述问题,提出了一种基于刮板输送机负载电流强化和随机自注意力胶囊神经网络（RSACNN）的综采工作面采运协同控制方法。针对刮板输送机电动机电流的电气耦合特性,运用电流强化模型对原始刮板输送机电流进行预处理,得到能够反映煤流系统真实负载的电流分量。针对综采工作面采运系统运行状态参数与采煤机牵引速度存在着高度非线性和不确定性关系,难以建立精确数学模型的问题,基于胶囊神经网络（CNN）可保存综采工作面采运系统运行状态突变等细粒度特征的特性,建立了基于RSACNN的综采工作面采运协同控制模型。实验结果表明：RSACNN算法与自注意力胶囊神经网络（SACNN）算法、CNN算法的调速结果相比,预测的采煤机牵引速度精度更高,预测速度与真实速度的拟合度分别提高了0.032 05和0.075 04;平均绝对误差分别降低了17.7%,22.6%;平均绝对百分误差...