综采工作面采煤机定位技术研究现状及展望

通过介绍国内外综采工作面采煤机定位技术发展现状,分析了采煤机常规定位技术、采煤机捷联惯导定位技术、采煤机捷联惯导定位误差补偿技术、基于捷联惯导和其他方法的采煤机组合定位技术的特点,指出研究捷联惯导的定位解算策略、探寻无线传感器网络与捷联惯导的紧耦合融合策略、研究复杂振动及多径效应下采煤机空间定位技术是采煤机定位技术的发展趋势。     

基于捷联惯导的采煤机定位系统研究

为了满足采煤机定位的实时性、自主性和精确性要求,设计了基于捷联惯导的采煤机定位系统。该系统采用LSM330芯片和GS1011模块构成惯导终端;将该惯导终端固定在采煤机上可测出采煤机的三轴加速度和三轴角速度,并将处理后的数据通过WiFi上传到井上监控中心;选用四元数法作为姿态更新算法,简单易行,计算量小。实验结果表明,该系统能准确捕捉目标的运动姿态,具有较高的定位精度和较强的实时性。     

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。     

掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法

针对基于全站仪的掘进机定位方法因井下粉尘过大等导致光路被遮挡而无法进行定位、基于捷联惯导的掘进机定位方法累计误差随时间推移逐渐增大的问题,提出一种掘进机全站仪与捷联惯导组合定位方法。首先,采用全站仪测量掘进机位置参数,采用捷联惯导测量掘进机位姿参数并进行解算;然后,将捷联惯导测量的掘进机所在位置经纬度转换为西安80坐标系下的坐标值,实现与全站仪测量坐标系的统一;最后,采用卡尔曼滤波方法将全站仪与捷联惯导测量数据进行融合,获取掘进机位姿数据。试验结果表明该方法具有较高的定位精度:x方向的定位误差最大值为0.029 1m,最小值为0.010 0m,平均值为0.019 93m;y方向的定位误差最大值为0.029 5m,最小值为0.011 0m,平均值为0.018 26m。     

基于捷联惯导系统的采煤机定位与姿态调整

针对现有采煤机定位与姿态调整方法准确性较差的问题,在地面有缓慢坡度变化的情况下,对基于捷联惯导系统的采煤机定位与姿态调整方法进行了研究。首先介绍了采煤机定位技术,即由捷联惯导系统获取采煤机运动参数信息,采用欧拉角法对数据进行处理,进而完成采煤机位姿解算及实时定位;然后以采煤机截割高度调整为例,介绍了基于捷联惯导系统的采煤机姿态调整方法,重点推导了采煤机在不同截割工况下,采煤机截割高度与机身倾角之间的关系式;最后采用采煤机模型进行采煤机定位与截割高度调整实验,结果表明基于捷联惯导系统的采煤机定位与姿态调整方法可有效提高采煤机的定位与姿态调整精度。     

基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法研究

针对现有煤矿井下移动机器人定位方法存在定位难、精度低的问题,提出了一种基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法。该方法利用卡尔曼滤波对捷联惯导进行初始对准,以此确定定位的初始坐标,得到初始姿态转换矩阵;利用捷联惯导独立完成机器人位置解算,同时利用里程计输出的速度信息与捷联惯导输出的实时姿态转换矩阵进行航位推算解算,再次得到机器人的位置信息;为了减少累积误差对捷联惯导的影响,使用里程计和捷联惯导构成航位推算系统,采用Sage-Husa自适应滤波设计组合定位算法,选择误差作为系统状态,经过滤波计算和校正,可获得机器人的精确位置信息。实验结果表明,该方法可实现机器人实时定位,有效减少捷联惯导累积误差的影响;定位精度较高,机器人在Y向运动4.3m,Z向运动0.25m后,Y向定位误差为0.25m,Z向定位误差为0.005m。     

基于卡尔曼滤波算法的采煤机惯导定位方法

针对现有采煤机定位方法存在误差较大、精确性不高等问题,提出了基于卡尔曼滤波算法的采煤机惯导定位方法。该方法将采煤机的惯导定位结果与综采工作面控制系统中心计算机设定的采煤机理想轨迹相结合,经过卡尔曼滤波获取采煤机位置的最优估计,得到最终的定位结果。仿真结果表明,该方法可克服惯导定位误差随时间累积的缺点,具有较高的定位精度。     

基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法

基于惯导的采煤机定位方法存在误差累计、姿态角及位置漂移等固有缺陷,虽然引入误差补偿技术和多传感器组合定位技术可在一定程度上减小误差,但效果有限。针对上述问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法。实时同步采集安装在采煤机上的2套惯导系统的加速度和姿态角,以惯导系统的位置作为状态量,惯导系统之间的距离和夹角为观测量,建立了双惯导定位模型,以克服单惯导定位误差累计的缺点。然而,双惯导系统输出存在较大差异时会导致双惯导定位模型出现状态突变,降低定位模型准确度,因此采用自适应卡尔曼滤波算法,通过计算基于残差的卡方检验值评估双惯导定位模型是否发生状态突变,并采用三段模糊判别函数动态调整过程噪声的协方差矩阵,以降低状态突变对定位精度的影响。仿真和实验结果表明,自适应卡尔曼滤波相比扩展卡尔曼滤波的抗干扰能力更强,有效减小了状态突变时的估计误差;基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法的定位误差比单惯导的定位误差在各方向上均有所减小。     

基于模糊AKF地磁辅助导航的采煤机定位方法

针对惯导在采煤机定位时产生累积误差以及实时定位精度低等问题,提出了基于模糊自适应卡尔曼滤波(AKF)惯性地磁辅助惯性导航的采煤机动态定位方法.通过迭代最近等值点(ICCP)算法将惯导与地磁辅助技术组合,并引入模糊自适应的卡尔曼滤波方法,实现了在线自适应调整测量噪声方差阵.通过对采煤机进行定位仿真分析,结果表明:可克服惯导定位误差随时间累积的缺点,实现了采煤机实时高精度定位.     

采煤机捷联惯导系统杆臂效应误差补偿方法研究

针对杆臂效应误差力学补偿方法无法实时求出角加速度信息的问题,在分析采煤机捷联惯导定位系统杆臂效应产生原因的基础上,提出了一种改进的杆臂效应误差补偿方法。该方法利用导航坐标系下不同时刻重力加速度分量相同的原理求出杆臂长度;然后利用角速度求出载体坐标系相对于导航坐标系的角加速度;最后通过杆臂效应误差公式求出测量加速度的误差,从而对加速度输出进行补偿。仿真结果表明,该补偿方法能够有效提高采煤机捷联惯导定位系统的精度,能有效补偿采煤机的位置误差,消除累积误差的影响,相对于补偿前采煤机x方向和y方向的定位精度分别提高了5.1%和23.6%。