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煤炭分选作为我国煤炭清洁高效利用的有效途径之一,其智能化已成为当前选煤技术发展的热点和潮流。在煤炭分选设备中,跳汰机作为主要设备之一,其智能化控制技术近年来取得了长足的进步。本文从分选参数智能感知技术、床层状态智能控制技术、产品指标智能决策系统、常见故障与智能诊断技术四个方面对跳汰机智能控制技术进行了综述,并探讨了其未来发展趋势。智能感知技术的关键在于数据去噪和校准,以确保数据的准确性和可靠性。床层状态智能控制技术通过对床层状态控制模型和策略的研究,以实现对床层状态的精准控制和调节。同时,基于大数据和深度学习的产品指标预测和决策,通过对大量数据的分析和学习,实现产品指标的准确预测和优化决策。此外,针对跳汰机常见故障的智能诊断技术也是研究的重点之一。故障智能诊断和远程维护能够发现设备故障,从而提高设备的可靠性和稳定性。综上所述,跳汰机智能控制技术的不断创新和应用将推动跳汰机智能化水平的进一步提升,为我国煤炭清洁高效利用提供更加可靠和先进的技术支持。 相似文献
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晓明矿选煤厂应用跳汰机自动控制系统技术,对老式跳汰机进行配套改造,实现了对跳汰机的“给煤/排料/灰分闭环综合优化控制”、在上位机上建立了“洗产品质量统计分析系统”、构建“局域网联网”的三大步跨越,达到了改善分选效果、提高经济效益的目标,为老厂设备改造走出了一条新路。 相似文献
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通过对北翼主煤流运输智能化技术的研究,在原有的主煤流综合自动化监控系统下,研究了系统实施方案和组织方式,系统采用智能数据采集技术,通过采集模块以RS485总线与可编程控制机进行通信,实时在线不间断地采集现场保护数据。分析了北四部胶带机顺煤流启动控制PLC程序和北一、二、三、四部胶带机自动启动控制PLC程序,系统保护不但反应及时、动作灵敏度高,而且基于原北翼主煤流运输综合自动化系统,充分发挥现有的技术装备,扩展智能化控制的功能,提高了主煤流运输智能化控制技术水平,推动了矿井安全、可靠、高效生产。 相似文献
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介绍了无压三产品旋流器重介分选工艺、自动控制系统、三产品旋流器工作原理、影响分选效果的因素。三产品重介旋流器分选精度一段EP值可达到0.034,二段EP值可达到0.06,中煤带煤低于7%,矸石带煤低于0.5%,自动控制系统操作简单,工作性能可靠,与原有跳汰工艺相比,重介分选工艺数量效率提高4.24%。实践证明,通过引进重介洗选工艺,提高了对难选煤的适应能力和经济效益,提高了市场的竞争能力。 相似文献
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为了克服传统煤炭检测中存在的人为因素干扰检测结果以及数据准确度差等问题,对煤炭检测数据采集系统进行开发和应用以适应现代煤炭检测实验室的自动化检测、信息化管理和智能化监管需求。结合开发应用技术环境、安全保障措施以剖析包括平台层、数据采集层、管理支持层、决策分析层的系统架构,系统功能模块设计包涵煤炭检测作业流程、资源管理、样品管理、质量控制管理、质量体系管理等方面,并结合系统特点及应用情况对检验数据传递流程进行优化及系统开发。煤炭检测数据采集系统在煤炭检测过程中可从采、制、化等生成全流程可溯源管控,实现煤炭检测过程盲样管理、结果自动计算、报告自动生成,提高了煤炭检测实验室的细化管理水平及减少人为因素干扰,能够为企事业单位提供及时、准确、可靠的煤炭数据支持。 相似文献
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对重介旋流器、跳汰机、重介浅槽分选机、动筛跳汰机、重介斜(立)轮选煤方法的适用粒级、适应可选性、分选效果、可靠性、用水量、生产管理、生产成本及应用情况等进行了对比分析。通过对比分析着重介绍了重介旋流器洗选方案。 相似文献
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煤矿井下排矸和采空区充填技术是实现绿色开采的有效途径,机械动筛跳汰机作为井下原煤初选排矸系统的核心设备,其排矸控制系统的性能对提高煤矸分选效率至关重要。针对目前井下动筛跳汰机分选控制系统非线性、时变不确定性和纯滞后性等特点,对跳汰机控制系统进行了模糊逻辑控制设计,实现了排矸电动机转速的模糊化控制。在唐山矿进行了工业性试验,得到了3种工况下动筛内矸石量及排矸电机频率输出曲线变化规律。试验结果表明,使用模糊逻辑控制的排矸系统矸石层更加稳定,避免了破坏矸石层结构,提高了煤矸分选效率,达到了理想的排矸效果。 相似文献
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以李雅庄煤矿为研究对象,进行了矿井运输安全智能监控信息系统的开发。该系统采用自动化技术、信息技术与煤矿运输系统深度融合,集先进的计算机、网络通信、图像处理、现代检测和自动化技术于一体,可以实现矿井运输的智能监测与自动控制。实践应用表明,该系统有效地保障了运输系统的自动调度和智能控制,保证了安全生产。 相似文献
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为优化选煤厂选煤质量,设计基于神经网络的选煤厂智能化综合平台。用户可在业务层的移动监管客户端登录平台下达操作指令,感知层采集选煤厂的监控视频数据与生产过程数据,通过传输层的统一数据接口总网关传输至业务层,业务层可针对用户所需处理问题,启动煤泥水浓缩智能加药系统或重介分选过程智能控制系统,2种系统采用基于神经网络的煤泥水浓缩剂智能添加模型,控制凝聚剂与絮凝剂的添加量,通过基于神经网络的重介分选密度智能控制模型,以期望灰分值为参照,合理设置重介分选密度。实验结果表明,选煤厂选煤时,凝聚剂、絮凝剂、重介分选密度实际值与指定值一致,不存在明显的异常增量,可优化选煤厂选煤质量。 相似文献