王庄煤矿掘进工作面瓦斯治理实践

在煤矿的安全生产过程中,掘进工作面的瓦斯是矿井瓦斯的重要来源,加强掘进工作面的瓦斯治理,对保障矿井的安全生产具有十分重要的现实意义.     

成都无缝钢管厂批量生产矿井液压支架用无缝钢管

<正> 液压支架是矿井工作面用来支护和控制顶板,防止顶板崩落,保证矿工在井下安全作业,实现机械化综合开采的一种新型支护设备。1980年以前,我国制造液压支架所用的无缝钢管均从西德、日本等国进口。为加速能源开发,成都无缝钢管厂1975年开始对液压支架管进行试生产,到1982年已按川 Q344—82标准,批量生产27SiMnφ127—φ129×8—50mm矿井液压支架用无缝钢管1600吨,1983     

大断面巷道高预应力桁架支护技术

采用理论分析、模拟试验等手段,研究高预应力桁架与锚杆支护之间的相互作用关系及巷道围岩应力分布,分析两种支护对顶板稳定性的作用,合理确定支护参数,并结合王庄煤矿5109工作面运巷地质状况,进行了支护参数设计、矿压监测,实现了巷道支护目的,从而达到提高矿井集约生产的目的.     

基于NB-IoT和云平台的瓦斯浓度监测与预警系统的研究

瓦斯浓度是石油化工、煤矿开采作业中危害生产安全的重要因素,因此必须通过科学的手段实现瓦斯浓度快速、精确的检测。以煤矿井下瓦斯浓度监测为研究对象,探讨光纤气体传感器的工作原理,并基于光纤气体传感器进行井下瓦斯浓度监测系统设计。经过模拟实验和实测检验,验证了所设计的系统灵敏度高、响应速度快,适用于恶劣工况下的气体浓度检测。     

一种大口径管道内爬行机器人的设计

在石油化工、管道建设等行业,管道内爬行机器人得到了迅速的发展应用。针对大口径油气长输管道的特点,对内爬行机器人进行工况分析,设计一种由压缩空气作为动力驱动的、适应管径1 422 mm的内爬行管口组对机器人。该机器人采用遥控操作控制方式,可以实现前进、后退、紧急停车、涨紧对口等动作,采用大扭矩气动马达双侧四轮驱动,爬坡能力强,可以适用于大坡度施工工况。通过功能扩展还可以实现管道内监测、设备检修等功能。介绍了管道内爬行机器人的机械结构、控制流程、控制原理等内容。该机器人具有扩展性能强、爬行能力好、安全环保、操作控制简单等优势。     

矿井瓦斯电闭锁问题的解决方案

通过巧妙利用BGP系列矿用隔爆型高压真空配电装置的绝缘监视保护功能,有效地解决了矿井瓦斯电闭锁问题,有力地保障了矿井的安全生产.     

探讨4171S工作面上隅角瓦斯的处理方法

如何确保综采工作面生产安全,是煤矿生产重要工作内容之一。本文探讨了4171S工作面在回采过程中,对于上隅角瓦斯处理采取的各种方法,最终有效的控制了瓦斯,防止瓦斯事故的发生,为低瓦斯矿井控制瓦斯总结了经验。     

基于移动终端的工业机器人远程监测与故障诊断系统设计

针对传统故障诊断方法在数据查询上灵活性差、效率低、可扩展性差、故障报警信息形式单一等问题,开发一种以移动终端为平台的远程监测与故障诊断系统。该系统通过Internet实时采集工业机器人的运行数据并上传到服务器端。利用智能手机可以随时随地查看工业机器人工作状态,实现远程数据监控和故障报警。结果表明：该系统增强了现场数据查询的灵活性,提高了故障诊断的准确性和现场故障处理的及时性。     

基于机器视觉的机器人作业目标定位

为了满足生产制造过程中物料无序分拣的需要,设计基于机器视觉的机器人作业目标定位系统。利用Qt开发人机交互界面,实现图像采集处理、通信和机器人运动控制功能。对图像进行阈值分割等处理,得到理想工作区域。通过机器人视觉系统标定实现相机像素坐标和机器人基坐标之间的转换,得到机器人坐标系下的工件位姿识别。在机器人目标抓取平台上随机摆放一定数量的工件进行数据采样,结果表明：系统准确度以及速度具有优势。     

焊缝磁粉检测图像自动分拣系统的设计与应用

定期对球罐等承压设备的焊缝进行磁粉检测是保障其安全的重要措施,发展基于爬壁机器人的磁粉检测系统是球罐自动检测作业的重要方向。爬壁检测机器人携带有视觉传感器,可实时采集磁粉检测结果。故,磁粉检测图像的快速自动缺陷分析是实现爬壁检测机器人的重要研究基础。通过图像像素分析法,对视觉传感器收集的实时图像进行自动识别,并将图像快速自动分拣归类到无缺陷、有缺陷及可疑图像等3个文件夹,以协助磁粉检测人员快速识别焊缝缺陷。     

基于视觉扫描生成巡检任务的机器人巡检方法

目前工业场景巡检机器人的巡检点设置是人员手动设置的。考虑到现场环境复杂,通常巡检点的数量庞大,设置任务耗费大量人力和时间,且一旦巡检点的设备改变,还得人工增加或删除巡检点,提出基于自动视觉扫描生成巡检任务的机器人巡检方法,利用机器人扫描环境的视频流,将所有图片送入到YOLOv4目标检测网络进行解析和筛选,并运用SIFT匹配方式去掉重复目标,可以自动生成复杂现场设备的巡检点。在隧道电缆的机器人巡检项目中应用此方法,相比于人工设置方式,提高效率90%以上。     

智能洗地机器人区域遍历覆盖策略的研究

围绕实现洗地清洁服务机器人智能化技术展开研究,借助多传感器融合系统实现洗地机器人的自主智能清扫工作。对智能洗地机器人的区域覆盖策略进行研究,提出改进式迂回遍历覆盖算法。借助Robot BASIC软件对智能洗地机器人区域覆盖算法进行仿真,以验证其合理性。通过设计智能洗地机器人来完成无人智能清扫路面的工作,从而实现了清洁的自动化与智能化。     

自主导航巡逻机器人的行走系统研究

研制了巡逻机器人的行走系统，包括导航系统和双电机驱动系统和控制系统。首先介绍了巡逻机器人的导航系统，包括循线子系统和超声波测障子系统，然后研究了机器人的驱动系统，包括转速检测子系统和驱动电路子系统，最后介绍了行走系统的控制系统结构。根据实验结果证明系统性能良好。     

脉冲双丝焊接机器人在装载机动臂上的应用

介绍了装载机动臂使用焊接机器人的策划过程及效果。对动臂的四角圆弧矩形焊缝在三维空间的焊接进行试验,验证焊接机器人的智能软件对不规则曲线焊缝能够实现船形连续多层焊接,能够通过寻位和焊缝跟踪功能满足外形尺寸精度不高的结构件的焊接;根据装载机动臂焊缝尺寸大、连续性好的特点,采用脉冲、双丝、船形、连续、多层焊的焊接技术方案,提高焊接效率;采用双变位器的技术方案,焊接机器人能够连续工作,提高了设备利用率。通过全面批量应用,证明所采用的焊接机器人系统工艺适应性强、焊接稳定性好、焊接效率高。     

基于ZMQ通信架构的巡检机器人离网控制系统

目前工业场景巡检机器人的控制系统大都基于ROS框架。虽然该框架具有很大的开发便利性，但其在运行过程中还是有很大的局限性：通信中断无法重连、低可用性、平台环境强依赖、网络要求高等。提出一种基于ZMQ通信机制的分布式机器人控制系统，通信组件使用ZMQ网络库，并运用分布式思想构建多个机器人业务系统的节点，达到高可用的机器人控制系统。实验结果表明：相比于ROS系统方式，基于ZMQ通信的分布式架构的脱机控制系统具有稳定可靠、网络可重连机制、基本无第三方库依赖等优点，解决了开发、部署使用过程中的问题，可以有效提高巡检机器人的可靠性与稳定性。     

计算机与PLC通信技术在煤矿探测与救援机器人中的应用

机器人内部各个控制模块之间的通信、下位机PLC模块与上位机PC之间的通信是机器人智能控制中的重要环节。以某大学研制的煤矿探测与救援机器人为平台,介绍下位机中多个PLC的通信过程及下位机与上位机通信的实现,重点阐述了采用Visual C++6.0开发串行通信程序来实现PC与PLC实时通信的过程。通过PC对机器人的通信控制实验证明,这种通信方式简单有效、实时性较强。     

基于多机器人的智能生产线仿真设计

以柔性智能制造生产线为研究对象,介绍一种利用ABB机器人虚拟软件设计出的虚拟系统方案。该系统是由3台机器人、4台数控机床及多种设备组成的智能制造生产线仿真系统,该生产线的3台机器人与设备之间能协调运作,可按产品加工工艺,依次进行加工、打磨、清洗、检测、装箱动作,实现无人化生产。创建了各设备的机械装置和Smart组件,以实现系统与组件之间I/O信号连接,编写了机器人运行程序,并规划其运行路线,最终实现仿真系统的运行。该虚拟系统与实际生产同步,以真实的汽车端盖零件为加工实例,为设计者提供了理论依据和试验平台,缩短了现场调试时间,降低了生产线设计、调试和改进的成本,并可用于指导现场生产。     

焊接机器人轨迹跟踪研究现状

各类传感器和智能控制方法极大促进了机器人在焊缝跟踪中的应用,不仅提高了焊缝跟踪的精度,同时提高了焊接效率和保证了焊接质量。简述了机器人焊缝跟踪系统的结构,详述了焊缝跟踪过程中各类传感器的工作原理及其特点;阐述了图像处理技术在机器人焊缝轨迹跟踪过程中的研究进展,并对图像的预处理、图像分割与边缘检测和特征提取等研究方法进行了分析。最后,总结了智能控制方法在焊缝跟踪中研究进展及不同形状的焊缝跟踪情况。     

基于弧焊智能化的探索

弧焊智能化是对电弧焊接各环节进行智能化,传统的示教加再现的焊接机器人已无法满足要求,必须构建智能化弧焊机器人系统.对工业机器人控制、机器人视觉、六维力矩传感、激光2D/3D焊缝传感、高频逆变弧焊电源、机器人弧压调高技术、机器人弧焊工艺技术方面进行了研究.     

基于人体动态行为的智能跟随轮式机器人研究

为实现对人体的自动跟随,设计一种基于人体动态行为的智能轮式机器人。以STM32F103CET6作为核心处理器,采用四轮驱动方式,结合多种感应器使其具备智能跟随避障、无线遥控等功能,通过角度传感器获取手持控制器的角度信息,利用超声波测距传感器获取手持控制器与机器人之间的距离,从而得出手持控制器与机器人之间的具体方位信息,获取人体动态行为,采用PID控制算法控制机器人四轮速度,实现机器人对手持控制器的距离和角度的精准跟随。跟随试验结果表明:此系统稳定性强,跟随平均绝对误差为3.9 cm,能够准确灵活地跟随目标移动。