针对煤矿井下"三机"自动化中的采煤机定位精度较低的问题,根据采煤机工作环境恶劣、空间封闭、干扰较多的特点,提出了一种基于捷联惯性导航(SINS)的采煤机位姿定位方法。该方法利用捷联惯性导航系统中的三轴加速度计和三轴陀螺仪实时测量采煤机的加速度和角速度信息,并根据四元数捷联惯导位姿解算方法解算出采煤机的实时位置和姿态信息,得到精确的采煤机运动轨迹,实现对采煤机的实时体定位。对定位平台进行仿真和利用综采工作面"三机"实验装置搭建采煤机捷联惯导定位实验平台进行实验,结果表明,采煤机捷联惯导定位系统能够准确跟踪基准轨迹,采煤机沿工作面方向运行20 m,位置姿态跟踪误差分别为0.5 m和0.7°,满足煤矿采煤机定位精度要求,该系统能够实现采煤机的实时精确定位。

以某一型号的钻式采煤机为研究对象,介绍了其主要构成及工作原理,不同于传统的电机驱动及控制钻式采煤机,该设计采用全液压系统驱动及控制,最后将电机驱动与液压驱动的钻式采煤机性能做对比。结果表明,相对于传统电驱动钻式采煤机,液压采煤机大大提高了采煤的工作效率。

为了满足采煤机定位的实时性、自主性和精确性要求,设计了基于捷联惯导的采煤机定位系统。该系统采用LSM330芯片和GS1011模块构成惯导终端;将该惯导终端固定在采煤机上可测出采煤机的三轴加速度和三轴角速度,并将处理后的数据通过WiFi上传到井上监控中心;选用四元数法作为姿态更新算法,简单易行,计算量小。实验结果表明,该系统能准确捕捉目标的运动姿态,具有较高的定位精度和较强的实时性。

煤矿工作环境复杂,对采煤机的精确定位难度较大。传统的惯导定位器定位时误差较大,且随着时间积累无法消除,影响定位精度。利用卡尔曼滤波算法对惯导定位器获得的数据进行处理,通过不断修正系统设定状态参数与实际状态参数之间的误差,实现对采煤机的精确定位。分析扩展卡尔曼算法的特点和优势,并将其应用到惯导定位器中,对采煤机进行仿真实验,对比滤波前后的系统定位精度,滤波后误差消除效果明显,值得进一步研究。

采煤机作为目前我国煤矿主要开采设备,其安全性及稳定性使工作人员具有良好的工作环境及高效的开采效率,因此,采煤机的故障诊断及预测系统对于采煤过程的安全防护变得至关重要。模糊算法具有预测精度高、稳定性好等特点。结合模糊算法对采煤机的故障诊断预测系统进行模型建立,拓展模糊算法在我国煤炭产业中的应用范围。

论文以采煤机故障诊断预测为对象展开探究,在分析常见采煤机故障诊断方法的基础上,结合专家诊断系统、模糊数学、神经网络三者优点对采煤机液压系统故障展开针对性分析,以期能够为广大同行提供些许借鉴之处。

通过对采煤机及液压支架液压系统故障的分析,指出液压油的合理使用是保证采煤机和液压支架工作效能的一个重要前提,并说明采煤机和液压支架所用液压油的类型、性能要求及使用时的注意事项。

神经网络在采煤机故障诊断中的运用.doc

人工智人-家居设计-采煤机用智能干式多片制动器的研制.pdf

针对采煤机在煤炭开采过程中需要实时监测的数据种类较多的问题,设计了一种基于Lab VIEW的采煤机多通道数据采集系统,系统由数据采集端和上位机软件组成,数据采集端用于采集16通道的模拟量传感器数据输入,可对采煤机电机电流、扭矩、牵引速度、牵引方向和故障等内部参数以及采煤机位置和摇臂倾角等外部参数进行采集,数据发送到上位机软件进行处理、存储和实时显示。