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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... 相似文献
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针对工作面末采期间回撤通道矿压显现剧烈的问题,通过现场监测、数值模拟,研究了塔拉壕煤矿3101工作面回撤通道区域应力演化规律及围岩塑性破坏特征,结果表明:(1)在末采期间,工作面超前回撤通道20 m范围内影响剧烈,围岩失稳严重;(2)在工作面距主回撤通道20 m到贯通期间,主回撤通道区域应力分布从"非对称双峰值"状态逐步加强,最终演化为"对称单峰"状态,辅回撤通道区域应力场数值增加,状态基本不变;(3)末采期间,主回撤通道围岩塑性区逐步扩展,辅回撤通道围岩塑性区变化不明显。因此,基于顶帮协同控制的原则,提出预防性的主回撤通道补强支护方案,并配合末采期间围岩稳定性控制措施,现场应用效果良好。 相似文献
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为了解决高强度综放开采条件下的工作面卸压瓦斯治理问题,本文以王家岭矿12302综放工作面为研究对象,采用微震监测技术对工作面推进过程中产生的微震事件进行监测记录,配合工作面瓦斯涌出量监测,对工作面在推进过程中上覆岩层的破断情况和裂隙演化进行了分析,得出了微震事件发生与瓦斯涌出定量的表征关系,然后对工作面高位钻孔布置参数进行了调整,并对调整后的钻孔抽采效果进行了检验。研究结果表明:12302工作面周期来压步距在21 m左右,采动覆岩裂隙带主要分布在采空区顶板两侧,高度在55 m左右。工作面瓦斯涌出量和微震事件的频次呈线性相关,拟合公式为y=4.82+0.003 7x,可以根据此公式和监测所得的微震事件频次来预测工作面的瓦斯涌出量。调整布置参数后的高位钻孔瓦斯平均抽采浓度为7.9%和抽采纯量为1.16 m3/min,表明抽采效果较好。 相似文献