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...     

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%。     

基于振动特性分析的采煤机煤岩识别控制系统

针对采煤机截割过程中的煤岩识别及滚筒自动调高控制问题,提出并设计了一种基于振动特性分析的采煤机煤岩识别控制系统。该系统采用传感器检测采煤机滚筒在截割煤岩过程中3个方向的振动信号,采用PLC进行振动信号的分析和处理,得到采煤机滚筒在截割煤岩过程中的振动特性规律,由此建立采煤机滚筒调高控制规则表,并通过反馈信号偏差在线查表和控制信号输出的闭环控制方法实现采煤机滚筒的自动调高控制。相似模拟截割试验结果表明,该系统能够较好地实现煤岩界面识别和滚筒自动调高控制,具有良好的动态性能。     

基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法

针对采煤机在工作过程中易受不同工况条件的影响导致滚筒调高精度低的问题,提出了一种基于工况触发的采煤机滚筒截割高度模板生成方法。对采煤机历史传感器数据进行预处理和特征提取,选择影响滚筒高度调节的截割电动机电流、截割电动机温度、俯仰角、横滚角、牵引速度5维特征数据,构建用于生成滚筒截割高度模板的补偿回声状态网络（C-ESN）模型;建立工况触发机制,将采煤机传感器实时数据输入C-ESN模型,以测试误差为判断准则,识别当前采煤机的工况为正常区域、三角煤区域或异常工况;最后,C-ESN模型生成相应的滚筒截割高度模板。当三角煤区域和正常区域测试误差都大于阈值时,采用迁移学习方法对测试误差小的截割高度模板参数进行修正,以保证异常工况下截割高度模板的精度。基于现场采煤机实际数据的实验结果表明：左右滚筒截割高度模板与实际截割高度相比,在正常区域的最大误差分别为11.47,9.96 cm,在三角煤区域最大误差分别为12.91,7.94 cm,能够满足工程实际要求;与传统回声状态网络和径向基函数网络模型相比,C-ESN模型的精度在正常区域分别提升了54%和57%,在三角煤区域分别提升了10%和69%。     

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.     

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。     

基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取

针对掘进机动载荷识别难度大的问题,提出了基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取方法。对采集的振动信号进行小波包分解,重构底层各频带节点系数,进而构造时频矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,并基于Fisher判据,利用基于散度矩阵的类可分性准则,选择对不同截割岩壁硬度较为敏感的奇异值作为振动信号的特征量,并利用散度矩阵准则值来解决无法定量衡量各阶奇异值对截割硬度敏感程度的问题。与小波包频带能量法提取的特征向量进行比较,结果表明,对于掘进机水平截割、垂直截割和纵向钻进3种工况下的振动信号,基于奇异值分解法提取的特征向量都具有更好的类可分性。     

采煤机滚筒工作性能优化研究

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM-MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.467 7 kW·h/m³...     

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。     

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。     

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。     

基于相关系数的磁墨字符信号识别算法

通过研究当前国内磁码的识别方法,提出了一种基于相关系数的磁墨字符信号快速识别算法。该算法是以支票磁码信号为识别目标,以统计分析方法,确立了检测阈值,运用Matlab软件将采集到的整张支票的磁码长信号进行一系列的预处理及信号分离,把分离出的单个磁墨字符信号与每个标准磁墨字符信号求相关,以相关系数作为待识别磁码与标准磁码的相似性度量标准,以最大相关系数所对应的标准磁墨字符符号作为最终识别结果,实现整个磁码信号的识别。对大量的实验结果进行统计分析得出,该识别算法运算速度快、实时性好,识别精度达99.9%以上。     

基于BP神经网络的电除尘火花放电识别

针对高压静电除尘中会发生火花放电现象,降低除尘效率、损坏设备的问题,提出了根据火花放电造成的声音进行火花识别的方法,利用MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）数字麦克风采集声音信号,分析了火花放电声音的短时能量、短时过零率、线性预测倒谱系数和梅尔频率倒谱系数（MFCC）.建立BP神经网络识别系统,选用不同特征向量进行实验.研究结果表明：使用MFCC系数结合短时能量和短时过零率能提高识别率,对纯净样本的识别率高达96%,且用火花放电瞬间两帧数据作为火花样本进行BP神经网络训练能大幅度提高识别系统的鲁棒性,对非纯净样本的识别率高达95%.     

复杂煤层条件下采煤机破煤过程的可靠性研究

以有限元理论与刚柔耦合多体动力学为基础,利用ANSYS/LS-DYNA软件建立了复杂煤层条件下螺旋滚筒的煤岩耦合模型,得到了不同工况下螺旋滚筒受到的冲击载荷以及煤岩的塑性变形分布规律;并找出了截齿在工作过程中的应力分布规律。基于LS-DYNA提取的滚筒载荷文本,通过ADAMS软件对采煤机整机刚柔耦合虚拟样机模型进行动力学仿真分析,发现了采煤机壳体与行星架的应力分布。结合神经网络技术,以不同工况下采煤机关键零件的等效应力值作为神经网络训练样本,获得在关键零件应力值最小时的采煤机牵引速度的最优值。分析结果为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。     

基于LMD和GNN-Adaboost的滚动轴承故障严重程度识别

提出一种基于局部均值分解（Local Mean Decomposition,LMD）和遗传神经网络自适应增强（Genetic Neural Network Adaptive Boosting,GNN-Adaboost）的滚动轴承损伤程度识别方法。通过LMD方法将轴承振动信号分解为若干个瞬时频率有物理意义的乘积函数（Production Function,PF）,对能反映信号主要特征的PF提取能量矩,结合原始振动信号的时域特征参数（方差、偏度、峭度）,组成故障严重程度识别特征参数矩阵。将基于LMD方法的特征参数矩阵作为GNN-Adaboost方法的输入向量,对不同载荷与转速工况下的轴承进行故障严重程度识别。结果表明,基于LMD和GNN-Adaboost的方法能够有效提高轴承故障严重程度识别准确率,对滚动轴承等关键旋转部件的故障识别与定位具有重要意义。     

基于延迟观测器的采煤机自动调高策略研究

针对采煤机调高系统中信号存在的输出延迟问题,对系统控制精度造成的影响,提出基于输出延迟观测器的滑模控制策略.通过分析采煤机自动调高系统的工作原理,建立采煤机滚筒高度和调高油缸数学模型,得到了采煤机滚筒高度和系统空间状态方程,设计了输出延迟观测器,分析了不同延迟时间内的观测误差,采用滑模控制器实现了采煤机滚筒高度的自动调节.仿真结果表明,将延迟观测器与滑模控制相结合,不仅解决了信号输出存在的延迟问题,而且相对于无延迟观测器的控制系统,跟踪误差小、控制效果理想.     

基于乘积HMM的双模态语音识别方法

针对噪声环境中的语音识别,提出一种用于双模态语音识别的乘积隐马尔可夫模型(HMM)。在独立训练音频HMM和视频HMM的基础上,建立二维训练模型,表征音频流和视频流之间的异步特性。引入权重系数,根据不同噪声环境自适应调整音频流与视频流的权重。实验结果证明,与其他双模态语音识别方法相比,该方法的识别性能更高。     

基于声纹识别的变压器工况检测方法及验证系统

通过对大型电力变压器（电抗器）声纹信号采集、处理与特征分析,提出了一种基于声纹识别技术的变压器工况检测方法及验证系统,实现对变压器工作状态的判断检测。首先,通过声纹采集传感器实地采集获取73组变压器音频,共约1800 min;其次,分别运用分段、分帧、加窗音频预处理方法对所采集的变压器声纹进行去噪处理;再次,综合运用能量特征、频率特征、梅尔频率倒谱系数、频率压缩方法提取变压器声纹特征并进行有效融合;最后,针对变压器工况声音由稳定工作状况发出的声音与不稳定的瞬时杂音加性叠加问题,提出一种基于余弦相似度算法实现声纹叠加的分离检测,同时建立一套变压器工况检测与验证分析系统。     

On-line computer recognition of proposed standard ANSI(USASI) handprinted characters

A robust real-time system for recognition of handprinted characters of the upper case English alphabet is described. The basic system is suited to implementation on small computers and has been designed to accept characters conforming to the stroke types and sequences suggested by a proposed ANSI(USASI) standard. Experiments with 2340 samples from 10 untrained subjects yielded an overall character recognition accuracy of 98.3%. The system is quite robust with respect to size and stylistic variations. The robustness and real-time operation of the system are largely attributed to the preprocessing and stroke identification techniques developed, which include a new two-stage syntactic classifier for the identification of curvilinear strokes.