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。     

煤矿综采工作面液压支架直线度监测方法的研究

针对煤矿井下综采工作面液压支架直线度较差、调整困难且容易引起设备故障等问题,本文提出了一种双闭环控制的直线度检测方法。该方法采用激光传感器和位移传感器相结合的方式采集液压支架的直线度,当液压支架出现偏斜时,通过模糊PID控制算法感知基准支架和周围支架的相对位置,并自动校正当前运动支架。仿真结果表明,应用模糊PID控制算法后,各推移油缸的直线误差不超过15.6 mm,验证了方案设计的合理性,大大提高了煤矿综采工作面液压支架的支护作业安全性。     

综采工作面直线度控制系统研究

分析了实现综采工作面直线度控制的主要方法,介绍了工作面直线度控制的工作原理,并采用激光对位传感器等设计了工作面直线度控制系统,实现了工作面液压支架的直线度控制。井下原理性实验结果表明,该系统能够有效地控制沿工作面走向的支架之间的相对位置,直线度控制精度达到30mm,能够满足工作面直线度控制要求。     

液压支架直线度检测机器人激光定位矩阵研究

针对煤矿井下无人工作面液压支架直线度检测问题,提出了液压支架姿态及直线度检测模型,重点对液压支架直线度检测机器人的激光定位矩阵进行了研究,阐述了激光定位矩阵的软硬件设计方案。通过分析实验结果,得出结论:对于采用直径12mm的光敏电阻制作的激光定位矩阵,当光斑直径为9~30mm时,其检测误差随光斑直径的增大而减小,最大检测误差为7.6mm;综合考虑检测精度和有效检测范围,选择最佳光斑直径为12~18mm;影响激光定位矩阵检测精度的因素主要包括系统误差和随机误差,可通过减小光敏电阻直径、在光敏电阻前增加小阻值电阻等方式来降低检测误差。     

基于多传感器数据融合的液压支架高度测量方法

针对综采工作面液压支架高度测量困难和测量结果不准确等问题,以两柱掩护式液压支架为例,推导了利用倾角传感器所测液压支架姿态角度计算液压支架高度的表达式。为减小倾角传感器角度测量误差造成的液压支架高度测量累积误差,提出了一种基于多传感器数据融合的液压支架高度测量方法,即利用分批估计算法和自适应加权算法将分别通过掩护梁和前连杆处倾角传感器所测角度计算得到的液压支架高度数据进行融合。实验结果表明,该方法对于623.2mm高液压支架样机的高度测量误差不大于0.3mm,与单一倾角传感器测高相比,精度提高了1mm。     

提升容器横向偏移惯性测量法的误差分析与校正

针对超深矿井提升装备需要增加提升容器横向偏移测量的问题,根据其小量程、高精度、抗干扰的测量要求,提出一种基于MEMS传感器的惯性测量方法.采用惯性测距原理进行横向偏移测量,分析了倾斜角、随机误差和速度残值三种主要误差源,提出了对应的动态均值、阈值设置和速度残值校正与补偿三种校正方法,结合提升容器的运行特点消除累积误差,并在液压移动平台上进行实验.结果表明:误差校正方法可有效抑制误差,横移测量精度在5 mm以内,惯性测量方法是一种超深矿井提升容器横向偏移测量的有效方法.     

磁控位移传感器设计与开发

液压支架是综采工作面的主要设备,其推移位置的准确性决定着采煤工作是否能够正常进行。通常液压支架的推移由推移油缸来完成。为了准确测量其推移位置,本文设计并开发了一种用于液压支架推移油缸的磁控位移传感器。基于磁环控制测量杆内干簧管通断的原理,就可以将位移转变成电压信号。改变磁环的位置,相对应的干簧管导通,输出电压随之改变。传感器量程为100cm,相对误差为0.8%,线性度约为0.0958%,输出电压波动范围为±0.001V。实验室和现场试验结果表明：磁控位移传感器运行稳定,测量精度高,满足了综采工作面液压支架位移的测量要求。     

基于虚拟现实与数字孪生技术的综采工作面直线度求解

直线度问题是综采工作面智能化建设的卡脖子问题之一,解决该问题的关键在于刮板输送机或者液压支架群的位姿获取。目前针对综采工作面直线度的研究大多是对液压支架和刮板输送机的直线度分别进行讨论,存在成本高、实现困难等问题。针对该问题,基于虚拟现实（VR）与数字孪生（DT）技术对综采工作面直线度求解方法进行探索,将液压支架、浮动连接机构、刮板输送机看作一个系统来进行整体考虑,搭建了综采工作面直线度求解框架,主要分为机理解析、模型构建、融合推演、重构监测、预测控制5个步骤。指出综采支运装备相对位置关系分析的关键在于连接液压支架底座与刮板输送机的浮动连接机构,根据浮动连接机构的运动特性将其简化为机器人模型,进行正逆向运动解析;依据真实的煤层环境,在Unity3D中建立基于关节的综采支运装备运动仿真模型,构建VR场景,实现虚实映射;通过非接触式视觉传感器、虚拟传感器、虚实融合等技术,融合传感器及点云信息进行支运装备位姿推演;利用虚实交互技术,联合真实物理场景构建DT系统,实现综采工作面虚拟监测;在虚拟场景中对保证直线度所需的推移行程进行预测,并将其反馈至物理场景中进行直线度控制。     

受汽车无人驾驶启发的液压支架智能协同控制

针对综采工作面液压支架控制精度低、协同性差、推移不齐等问题,借鉴汽车无人驾驶技术,提出了一种液压支架智能协同控制方法。将综采工作面每台液压支架看作是一辆“汽车”,该“汽车”靠移架动作向前行驶,靠底调、侧护板调整行驶方向,液压支架群组就像排成一排的“汽车”按照一定顺序前行,并保持排列队形。每台液压支架都有固定的目标行程,并受左右侧支架的位置约束,能够关注前方采煤机运行情况,兼顾邻架的状况,从而实现液压支架智能协同控制。该方法从液压支架精准推移控制、平行移架控制、护帮板控制、自动跟机闭环控制等方面探讨了液压支架智能协同控制,为解决综采工作面液压支架控制问题提供了一个思路。     

液压支架姿态角度测量系统

针对采用单一角度传感器实现综采工作面液压支架姿态角度监测时测量结果不准确的问题,提出了一种基于倾角传感器和陀螺仪的液压支架姿态角度测量系统。该系统采用SVT626T型倾角传感器和ML7100型三轴陀螺仪测量倾角和轴向偏转角度,并以俯仰角为例,用卡尔曼滤波对2种传感器测量的角度进行数据融合。Matlab仿真及实验结果表明,该系统有效解决了倾角传感器因顶梁变加速运动导致的测量误差和陀螺仪因长时间测量导致的漂移和误差累积问题,提高了顶梁姿态角度测量精度。