纵轴式掘进机截割头辅助设计软件开发及应用

基于煤岩截割机理及截割头设计理论,采用MATLAB与EXCEL开发纵轴式掘进机截割头辅助设计及载荷计算软件。该软件可绘制截齿排列图、载荷图以及切屑图,同时生成载荷TXT文本,为截割头参数化建模以及掘进机动态仿真提供数据。使用该软件可快捷研究各个设计参数对掘进机截割性能的影响,找到最优的截割头设计方案。以EBZ220型掘进机截割头的设计为工程对象,以截割比能耗最低为目标,找到最适合该型号掘进机的截割头设计参数,生成截齿排列均匀、结构合理的截割头实体模型。为纵轴式掘进机截割头设计提供了一种新的方法,具有重要的理论意义及工程应用价值。     

纵轴式掘进机截割头载荷影响因素的仿真分析

针对现有掘进机截割头载荷特性研究方法采用单一影响因素不能全面反映截割头载荷及其波动变化规律的问题,通过分析截割头瞬时载荷,确定了纵轴式掘进机在水平截割工况下截割头载荷的主要影响因素有截割岩石特性、截割头掏槽深度、截割头吃刀深度、截割头转速和截割臂摆速。针对某纵轴式掘进机水平截割工况,采用Matlab对影响截割头载荷的多种因素进行仿真分析,得到了各向载荷及其波动随各因素的变化规律:截割头载荷随着岩壁普氏系数的增大而增加,其中横向阻力增加尤为明显,横向阻力波动程度高于其他方向载荷,且随着岩壁普氏系数的增大呈减小趋势;随着截割头掏槽深度的增加,截割头各向载荷近似呈线性增加,其中升力增加幅度最大,各向载荷波动则随着截割头掏槽深度的增大而减小;随着吃刀深度的增加,截割头载荷总体呈增大趋势,载荷波动程度则随之减小;在截割头转速一定的情况下,截割头载荷均随着截割臂摆速的增加而增大,在同一摆速下,截割头载荷随着截割头转速的减小而增大,横向阻力波动明显高于升力和推进阻力波动,横向阻力和推进阻力波动按截割头载荷规律变化,升力波动则与之相反。截割头载荷波动变化规律与截割头载荷变化规律不尽一致,有时甚至相互冲突。因此,掘进机作业过程中应合理选择截割头掏槽深度、吃刀深度等操作参数和截割头转速、截割臂摆速等运动参数,使各参数相互匹配,以减小掘进机振动,延长使用寿命。     

基于Matlab的纵轴式掘进机截割头切削过程的模拟研究

介绍了理论截槽以及切屑图的绘制原理,使用Matlab编程实现了截割头切削过程的模拟,画出了切屑图,并给出了每一个截齿在不同工况下的切屑面积和偏载荷系数。应用该程序可快速判断截齿排列在给定的截割参数下是否合理,为截齿排列的设计和检验提供了手段。     

煤岩特性对掘进机截割头载荷的影响分析

针对煤岩条件对掘进机截割头载荷的影响问题,提出采用有限元仿真方法对截割头截割过程进行动态仿真分析。以煤岩普氏系数为煤岩特性参数,经仿真得到不同煤岩条件下的截割头动态载荷,通过分析得到了截割头三向力随煤岩普氏系数的变化规律,即截割头载荷随煤岩普氏系数的增加而增大,且当煤岩的普氏系数增大到一定程度时,截割头的牵引阻力将成为截割头的最大载荷,而侧向力一直处于较低的水平。     

斜切工况下采煤机滚筒截割煤岩仿真分析

为研究斜切工况下采煤机滚筒的运动规律及受力特性,利用ADAMS建立了斜切工况下采煤机虚拟样机模型,通过运动仿真得到了斜切工况下采煤机滚筒运动曲线,并以该曲线作为滚筒运动边界条件;采用LS-DYNA对斜切工况下采煤机滚筒截割煤岩进行了模拟仿真,得到了斜切工况下滚筒受力特性。仿真结果表明:斜切工况下滚筒的截割阻力和牵引阻力逐步增大并最终趋于稳定,且截割阻力约为牵引阻力的2倍;滚筒轴向力呈先增大后减小趋势,最大轴向力出现在滚筒轴向位移达到最大时,且滚筒轴向力与轴向位移密切相关;滚筒力矩主要由截割阻力和轴向力产生,且力矩大小变化趋势与产生力矩的作用力的变化趋势一致。     

矸石层形态对掘锚机截割特性影响仿真分析

巷道实际掘进过程中掘进工作面除全煤层外还有各种矸石层,矸石层的存在会影响掘锚机掘进效率。然而目前大多以全煤层工作面为研究背景对滚筒截割特性进行分析,或考虑的矸石层形态较为单一。针对上述问题,以MB670-1型掘锚机为研究对象,利用Pro/E软件绘制掘锚机三维模型,将模型导入RecurDyn软件并添加相应的运动副,之后再导入EDEM软件,建立EDEM-RecurDyn耦合仿真模型。从滚筒截割性能、滚筒位移和滚筒振动3个方面仿真分析了水平矸石层、斜矸石层、半矸石层3种矸石层形态对掘锚机截割特性的影响,结果表明：(1)与全煤层相比,在矸石层条件下滚筒截割阻力、载荷波动系数、截割比能耗均有所增加,尤其在斜矸石层条件下增加最明显,截割阻力均值增大了35.61%,X轴（沿掘锚机掘进方向）、Y轴（垂直于巷道底板方向）、Z轴（与滚筒轴平行方向）载荷波动系数分别增大了26.79%,25.39%,61.28%,截割比能耗增大了37.21%。(2)矸石层的存在使滚筒位移有所减小,相比于全煤层,在水平矸石层、斜矸石层、半矸石层条件下滚筒位移分别缩短了53,89,14 mm。(3)滚筒在截割含矸石层工作面时产生...     

采煤机截割部行星减速器可靠性分析

为研究多因素影响下采煤机截割部行星减速器的可靠性,以MG400/951-WD采煤机为研究对象,根据截齿受力分析和煤样机械性质测定结果,计算出螺旋滚筒受到的载荷曲线。将载荷施加给截割部模型进行仿真,得到行星架与行星轴的应力信息;通过构建应力-可靠度的高斯型隶属度函数,获取行星架与行星轴的可靠度信息。基于正交试验分析煤的普氏系数、采煤机牵引速度及滚筒截割深度对行星减速器可靠度的影响规律及显著性程度,得出结论:采煤机牵引速度对行星减速器可靠性的影响最大,其次是煤的普氏系数,截割深度对行星减速器可靠性的影响最小;随着煤的普氏系数增大,行星减速器可靠度降低的幅度增大,且可靠度降低趋势愈加明显;随着牵引速度和截割深度的增加,行星减速器可靠度降低的幅度趋于平缓。     

采煤机滚筒辅助设计及载荷计算软件的开发与应用

为解决滚筒的参数化建模、切削面积和方正率的计算、切削图、截齿排列图、截割性能曲线图的绘制以及采煤机动态可靠性分析载荷文本的生成等问题,采用Matlab与Excel联合开发出采煤机滚筒辅助设计及载荷计算软件。根据滚筒的外形尺寸、截齿和煤岩的性质、采煤工作面的赋存条件及确定的工况等相关参数,应用此软件可设计出截割比能耗较低、切削面积较大的SL1000型采煤机工作机构。经验证,该软件可快速实现采煤机工作机构的设计,实现了高产、高效、低能耗的目标,缩短了采煤机滚筒的设计时间,提高了采煤机滚筒的设计能力和工作性能。     

岩巷掘进机截割机构动载荷识别装置设计

针对现有超重型岩巷掘进机自动截割能力差、稳定性差以及截割动载荷实时识别难度大等问题,结合巷道开采的特点,设计了一种基于RBF神经网络的岩巷掘进机截割机构动载荷识别装置,详细介绍了该识别装置的硬件和软件设计。该装置以工控机为分析中心,通过对截割电动机电流和截割头振动的实时监测,利用多传感器融合技术和RBF神经网络方法进行信号处理和智能分析,实现截割岩石动载荷特征提取及识别,以达到对不同硬度岩石的有效区别。     

基于红外热像检测的截齿煤岩截割特性与闪温分析

为实现采煤机截割过程中煤岩界面的精确动态识别,对采煤机截齿截割煤岩过程中的红外热像特性以及瞬态闪温差异进行研究,建立采煤机截齿煤岩截割试验台,分析得到截齿截割煤、岩过程中的温度演化规律及闪温特征.研究结果表明,截齿截割煤、岩过程中在齿尖一侧均产生突兀的点状闪温区,截岩时高温区范围与闪温瞬态峰值明显大于截煤过程,其二者峰值差与采煤机牵引速度及滚筒转速成正比,且煤岩硬度差异越大,截齿温度场峰值差越明显.研究结果为实现煤岩界面动态识别提供了重要的理论及数值依据.     

截割头载荷对掘进机机身偏向角的影响规律分析

为研究悬臂式掘进机截割过程中截割头载荷对机身偏向角的影响规律,建立了掘进机机身偏向角动力学模型,根据模型求解的输入问题,提出了一种截割头载荷计算方法,并通过仿真计算得到截割头载荷与驱动油缸压力及悬臂截割位置之间的关系。对掘进机截割过程中机身偏向角的变化进行了仿真分析,得到了不同工况下和不同悬臂截割位置时截割头载荷对掘进机机身偏向角的影响规律:横向截割工况下,机身偏向角随截割头载荷的增大而增大,且在悬臂水平摆角为14°时达到最大值;纵向截割工况下,机身偏向角随截割头载荷的增大而减小,且悬臂垂直摆角越大,机身偏向角越小。     

割岩截齿的应力分布及其载荷的仿真研究

针对掘进机截割岩石时截齿损坏严重、直接影响掘进机截割的经济效益和推广应用的实际,为了探究截齿损坏的原因,解决割岩截齿强度的问题,提出了一种考虑硬质合金头柔性体截齿割岩的分析方法,根据等向硬化理论、关联流动法则、能量耗散的破坏准则,建立了岩石及其截槽的三维模型和截齿的硬质合金头、齿体的三维模型,通过显式动力学分析模块ABAQUS/explicit,仿真得到了截齿及其齿体、硬质合金头的应力云图和截齿的截割阻力、牵引阻力和侧向阻力曲线.研究证明,齿体与合金头结合部的应力集中是产生合金头脱落的主要原因,幅值最大的截割阻力将导致截齿的磨损、折断,而波动最大的侧向阻力是引起截齿横向疲劳断裂的根本原因.实践证明,可为截齿的强度设计提供了科学依据.     

悬臂式掘进机截割机构振动特性研究

悬臂式掘进机工作中常会遇到煤层硬度突然变大,使截割机构发生异常,甚至导致截齿断裂、减速器齿轮受损、截割电机转子不平衡等故障,为了实现对掘进机截割机构运行状态的远程监控,在分析掘进机截割机构工作原理及重要部件频率特征的基础上,提出了采用Hilbert-Huang分析方法的掘进机截割机构异常振动特性研究,在MATLAB中进行了仿真,得到了截齿断裂、减速器齿轮断齿、截割电机转子不平衡状态下振动信号的频谱特征和能量特征,为实现掘进机截割机构运行状态的远程监控奠定了基础.     

基于采煤机摇臂销轴载荷数据卡尔曼最优估计的煤岩识别方法

采煤机的煤岩识别技术是实现智能控制的基础,现有煤岩识别方法对现场环境及检测设备要求较高,实际综采工作面难以满足所需的必要条件。针对上述问题,提出了一种基于采煤机摇臂销轴载荷数据卡尔曼最优估计的煤岩识别方法,在不增加外部附属仪器设备的基础上,采用摇臂销轴传感器替换现有销轴感知煤岩载荷,可较好地适应环境。通过测定位于摇臂与连接架连接处摇臂销轴传感器的应变数据,采用卡尔曼最优估计算法对载荷数据进行降噪处理,使采煤机在截割煤岩等不同工况下的载荷区间相互分开,通过判断实时载荷处于的区间实现煤岩识别。构建随机载荷信号,利用卡尔曼最优估计算法、最小均方（LMS）自适应估计算法、变步长LMS自适应估计算法对相同信号进行降噪处理,结果验证了卡尔曼最优估计算法对载荷信号降噪处理的可行性与优越性。在某综采实验平台上进行煤岩识别验证,以空载、截割煤壁、截割岩石3个阶段对煤壁侧上端摇臂销轴沿采煤机牵引方向的载荷进行分析,结果表明：载荷数据未经卡尔曼最优估计算法处理之前,截割煤壁与截割岩石状态下的载荷区间存在重合部分,无法准确完成煤岩识别;载荷数据经过卡尔曼最优估计算法处理后,空载、截割煤壁、截割岩石3种工况下的...     

掘进机截割臂摆速自动控制方法研究

由于掘进巷道煤岩时有硬度急剧变化现象,人工操控难以及时有效改变掘进机截割臂摆速,会严重影响截割头截齿与截割电动机的使用寿命。针对该问题,在分析截割臂摆速v、截割电动机电流I和煤岩硬度f之间的关系的基础上,提出了基于PID技术的截割臂摆速自动控制方法,即将截割电动机额定电流与实际电流之差值(I0-I)作为输入变量,通过比例单元、积分单元和微分单元的线性组合,对控制电液比例阀阀口开度的电流I1进行控制,从而控制截割臂摆速;依据煤炭行业标准MT/T971—2005,提出了5%的控制精度标准。该控制方法达到了替代人工操控、有效保护截齿和截割电动机,并同时使得截割电动机始终满载恒功率工作的目的。     

螺旋滚筒截割顶板工况的数值模拟

根据截齿截割机理和有限元理论,利用ANSYS/LS-DYNA软件建立了螺旋滚筒截割顶板的煤岩耦合模型,得到截割过程中螺旋滚筒受到的冲击载荷,并验证其载荷的可靠性;通过对螺旋滚筒的动力学分析,找出其在工作过程中的应力分布规律。研究表明:螺旋滚筒的最大应力主要集中在合金头的齿尖局部接触区域、齿柄头部的轴肩处以及截齿齿座根部,当滚筒转速相同时,煤岩受到的应力增加幅度随牵引速度的增加先增大随后逐渐减小;若牵引速度不变时,煤岩受到的应力减小幅度随滚筒转速增大而逐渐变小。分析结果为薄煤层采煤机螺旋滚筒的结构设计及其截割性能的提高提供了重要参考。     

采煤机作业夹矸煤层性质对截齿受力的影响

采煤机是煤矿综采的重要设备,截齿是直接作用于煤岩的部件,在截割过程中受煤岩的影响较大。我国的煤层分布大多含有一定的夹矸层,夹矸分布的位置及厚度对采煤机截齿产生的截割力具有较大的影响。针对夹矸煤层性质不同截齿的受力变化,采用MATLAB进行建模计算。结果表明,夹矸在硬煤及软煤中均以中间位置时产生的截割力最大,且夹矸的厚度越大,则较大的截割力作用时间越长。     

基于模糊控制的连续采煤机恒功率截割方法

由于煤矿井下工况复杂,连续采煤机中的截割电动机负载随机变化,导致截割电动机常常因为过载而停机。现有连续采煤机恒功率截割方法只能对较小范围的截割电动机电流实现优化,无法实现自适应调节,不能有效解决电动机过载现象。针对上述问题,提出了一种基于模糊控制的连续采煤机恒功率截割方法,通过建立截割电动机电流和行走电动机速度的模糊控制器实现行走电动机速度的自适应调节:以截割电动机实际电流与额定电流的差值和差值变化率为输入变量,行走电动机速度调节比例值为输出变量,当截割电动机电流不正常时,采用模糊控制方法调节行走电动机速度,使截割电动机电流处于额定范围,从而实现恒功率截割。验证结果表明,与线性曲线法相比,采用模糊控制后,截割电动机最大电流仅超过额定电流的9%,截割电动机电流过载次数明显减少,较好地实现了连续采煤机的恒功率截割。     

基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动信号识别

在基于煤岩截割振动信号分析的煤岩界面识别过程中,针对常规时频域分析方法对噪声敏感、振动信号能量变化适应性差等问题,提出一种基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动信号识别方法。通过分析振动传感器采集的采煤机不同负载状况下的截割振动信号,得出结论:与采煤机割岩状态相比,割煤状态下得到的振动信号与空载状态下的标准信号的倒谱距离更大;割岩状态下振动信号的倒谱距离呈明显的周期性,且周期为滚筒旋转1周的时间,而割煤状态下的振动信号无此特征。工业试验结果表明,该方法在煤岩硬度差大于10 MPa时,识别准确率达75%。     

基于LVQ神经网络的截齿磨损程度识别研究

为实现截齿磨损程度的快速准确识别,本文提出了一种基于LVQ神经网络的截齿磨损程度的多特征信号识别方法,并利用自制截齿截割实验台对相同截割条件下的不同磨损程度截齿进行截割实验,提取截割的电流信号、红外信号,建立截齿磨损识别模型,研究表明：新截齿B相电流峰值为1117mA,随磨损程度的加剧而逐渐增大,严重磨损截齿值为1183mA,最大峰值差为66mA;新截齿齿尖最大闪温值为25.52℃,随截齿磨损程度加剧逐渐降低,严重磨损截齿值为18.96℃,最大温度差为6.56℃。基于LVQ神经网络的截齿识别平均最大正确率均可以达到100%,与BP神经网络方法相比提高了12.86%,因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。