机电设备故障诊断方法研究现状与发展趋势

回顾了机电设备故障诊断技术的发展历程,从基于解析模型、系统信号处理和知识的故障诊断方法总结了设备故障诊断方法的研究现状,探讨了其存在的问题和不足,指出了其发展趋势、研究方向及热点问题.     

基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台

目前煤矸预分选仍多为人工完成,劳动强度大、分拣效率低,且存在安全隐患,利用煤矸分拣机器人代替人工完成煤矸预分选是保障工人健康和安全、提高作业效率的有效途径。然而现有的煤矸分拣机器人在弱光照强度、煤矸表面覆盖煤粉等情况下的效果较差,针对上述问题,提出了基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台。该实验平台通过工业相机采集煤矸图像,利用ResNet18-YOLOv3深度学习算法对图像中的煤矸进行识别,采用TCP通信将矸石的位置信息提供给煤矸分拣模块进行轨迹规划,控制机械臂对矸石进行夹取,完成矸石分拣作业。采用Halcon标定法对实验平台进行手眼标定,从而实现相机像素坐标与机械臂空间坐标的转换;对实验平台进行了定位误差标定,对于尺寸均为50 mm以上的煤矸样本,定位误差不大于9 mm。实验结果表明,该实验平台在强光照条件下的煤矸识别准确率达99%,在弱光照条件下的煤矸识别准确率为95%,在煤粉附着条件下的煤矸识别准确率不低于82%,且煤矸分拣准确率为82%。     

本安型数据记录仪的研制

本安型数据记录仪器具有防爆、防尘、防水、多通道数据采集、存储容量大、便携等特点,不仅能够应用在煤矿,为煤矿机械设备的状态监测和故障诊断提供测试仪器基础,而且也能够在其他如矿山、石化等有爆炸性混合气体存在的行业中使用。     

综采工作面远程状态监测与故障诊断研究现状与发展趋势

 本文分析了综采工作面远程状态监测与故障诊断的实现模式研究现状,指出了各项技术的优缺点,结合状态监测和故障诊断覆盖范围的讨论,提出了未来的研究重点和发展趋势。     

注水站的微机最优控制系统

根据油田注水站的具体情况,改进了注水机组中电磁阀控制电路;结合注水站最优控制的原理,编制了完善的优化控制软件;采用两级计算机的监督计算机控制,构建了一个注水站计算机骅控制系统,实现了注水站的最优控制,达到 不系统效率、降低能耗的目的。软件系统功能实用、界面友好、操作方便。该秕 大庆油不站中投运两年多,运行良好,注水效率明显提高,注水功耗下降,取得了很好的经济效益。     

渣浆泵轴承故障诊断应用研究

介绍了L型渣浆泵轴承组件的结构特点,利用简易诊断和精密诊断相结合的方法对其轴承进行了故障诊断研究,并通过现场应用实例证明了该方法对滚动轴承故障诊断的有效性和准确性。     

UPLC-MS/MS法分析柴胡郁金香颗粒中9个药效成分在抑郁症大鼠体内的药代动力学研究

采用超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)法分析柴胡郁金香颗粒中柴胡皂苷a、柴胡皂苷c、柴胡皂苷d、甘草次酸、甘草苷、异甘草素、甘草素、芒柄花素、甘草酸等9个药效成分在抑郁症大鼠灌胃给药后血浆中的含量变化，并计算药代动力学参数。以乙腈沉淀血浆蛋白，选用Thermo Hypersi 1 GOLD Aq C18色谱柱（2.1 mm×100 mm×1.9 μm）分离，乙腈-0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱，采用电喷雾离子源（ESI），多反应监测（MRM）模式进行质谱检测，DAS 3.1.6软件计算药代动力学参数。结果表明，9个成分在大鼠血浆中呈良好的线性关系，方法学考察符合要求。随着时间的增加，大鼠体内9个成分的含量呈规律性变化，达峰时间Tmax、半衰期t1/2、药时曲线下面积AUC(0-t)、平均驻留时间MRT(0-t)分别为0.27〜4.06 h、3.51〜7.76 h、70.06〜1 280.4 μg·h/L、7.13〜11.48 h。除甘草次酸外，其余成分在大鼠胃肠道吸收较快，其中6个成分产生了第2个吸收峰；9个成分在体内的消除速度均较快，药物安全性良好。本方法快速、灵敏、准确，适用于柴胡郁金香颗粒中9个成分在抑郁症大鼠体内的药代动力学研究。     

热电偶传感器温控系统误差研究

热电偶是工业生产中温度控制系统常用的测量部件,其冷端补偿、动态响应测量与瞬态测温性能是目前业界的研究热点。实际生产中,热电偶使用不当会导致系统温度的超调和滞后,从而产生温度控制误差,严重影响产品的质量。该文构建基于热电偶的温度控制系统,阐述其内部结构和工作原理,研究温控器使用及冷端补偿对温场控制系统的影响,分析因温控器设置不当、温控器使用环境不当、补偿导线反接、补偿导线用错所造成的误差形式及解决办法,通过干燥箱实验验证使用K型铠装热电偶会使系统温度控制产生超温和滞后现象,误差最大可达17℃,提出采用PID (proportion integration differentiation)算法改进温度控制系统的措施,为工业生产中的温度控制提供借鉴。     

深部综掘巷道机器人化超前支护方案与最佳支护时机研究

综掘工作面为顶板垮落、片帮等事故多发区,且随着煤炭开采深度的增加,安全问题更为 严峻,严重威胁着煤矿工人的人身安全。 超前支护是事故预防和安全保障的有效途径之一。 基 于自主设计的机器人化自移式支锚联合机组,提出了综掘巷道超前支护方案和支护时机的概念, 阐述了支护机器人的结构与工作原理。 以旗山矿地质条件为例,建立了巷道围岩－超前支架力学 耦合模型,采用数值模拟分析了不同支护时机下巷道围岩变形与支架受力情况。 结果表明:顶板 下沉10~15mm时,巷道围岩承载能力较强,平衡后顶板最大下沉量最小,约29.64mm,超前支 架顶部受力最小,约0.13Mpa,有利于超前支架的设计与巷道安全支护,为最佳支护时机。 总结 了综掘巷道最佳支护时机的确定方法,为利用巷道围岩的自承载能力、减小巷道围岩变形、降低 巷道支护成本、提高巷道支护效率和安全性提供了思路。     

基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制

掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展了许多研究,但仍存在许多亟待解决的问题。超前支架的支撑力自适应围岩压力变化可充分利用巷道围岩的自承载能力,避免巷道围岩出现破裂、碎裂等现象。介绍了一种自移式超前支架的结构,分析了该支架支撑力液压控制系统,建立了该控制系统的数学模型,研究了该系统在无控制算法、传统PID控制和神经网络PID控制等情况下的系统性能;根据旗山矿的地质条件建立了围岩-超前支架力学耦合模型,利用FLAC3D软件仿真拟合得到了巷道围岩压力变化曲线;并以此曲线为输入,模拟研究了在传统PID控制和神经PID控制两种算法时超前支架支撑力对巷道围岩压力变化的自适应变化规律。研究结果表明,与传统PID控制相比,采用神经网络PID控制算法后,支架支撑力控制系统调节时间约为2 s,缩短了16倍,超调量约为6%,动态性能得到了改善;自适应围岩压力跟踪误差为0.005 5,改善了6.8倍,证明了神经网络PID控制策略能够对支架支撑力进行控制且其控制效果比传统PID控制效果有较大优势。