煤矿搜救机器人最优路径规划算法

针对煤矿搜救机器人路径规划过程中因受障碍区间的干扰导致全局最优路径难以确定的问题,提出了基于梯度-坐标轮换法的煤矿搜救机器人最优路径规划算法。机器人首先按照梯度-坐标轮换法运动,然后根据已有的运动路径进行局部路径优化,并对所规划的局部最优路径进行可行性判断,直到路径中不存在障碍区间为止。仿真结果表明,该算法能够使煤矿搜救机器人在避开障碍的前提下,准确地规划出从出发点到目标点的全局最优路径,从而提高机器人运动路径规划的合理性和高效性。     

基于三维点云的带式输送机跑偏及堆煤监测方法

输送带跑偏和堆煤是煤矿带式输送机常见故障。传统的接触式输送带跑偏或堆煤检测方法在耐用性、灵敏度、可靠性等方面无法满足煤矿安全生产要求,而基于图像处理方法的检测效果受图像颜色信息影响较大,易产生误识别问题。提出了一种基于三维点云的带式输送机跑偏及堆煤监测方法,采用线激光双目相机采集输送带表面的三维点云数据,通过分析处理点云数据对输送带跑偏和堆煤进行实时监测。在输送带跑偏监测方面,采用欧氏聚类和随机采样一致性算法滤除多余点云数据,提取输送带边沿数据点,并采用均中心表征值表征输送带跑偏程度,以减小输送带宽度方向形状变化对监测的影响。在堆煤监测方面,通过处理点云数据得到煤流等效高度来表征煤流高度和宽度信息,实时评估堆煤程度。搭建了带式输送机跑偏及堆煤监测系统试验台,试验结果表明：输送带速度为0.5～3.0 m/s时,输送带边沿点检测误差为-2.84～1.26 mm,最大误差仅为2.84 mm,说明该系统能可靠实现跑偏故障监测功能,并能准确预测跑偏趋势;在输送带上堆积煤炭样本（质量为14～41 kg,以1 kg为增量）,当煤炭质量在14～24 kg及28～41 kg范围内,堆煤检测结果均正确,在...     

电牵引采煤机摇臂故障诊断系统的研制

根据电牵引采煤机摇臂故障诊断系统要求,对电牵引采煤机摇臂故障诊断系统的硬件进行设计。基于Lab VIEW软件平台,开发了采煤机摇臂信号监测分析软件,完成了电牵引采煤机摇臂故障诊断系统的研制。该系统可实现采煤机摇臂各类传感器信号的实时监测、振动分析、诊断分析等功能,可有效评估当前电牵引采煤机的工作状态,提高电牵引采煤机的运行可靠性。