目前井下危险气体巡检机器人大多采用升降机构或固定探头的形式进行气体环境感知，对机器人的行驶灵活性产生了影响，且受机器人本体机构的限制，大多数巡检机器人只能检测到传感器安装范围内的局部气体环境信息，缺乏针对巷道任意截面空间内的气体浓度检测。针对以上问题，设计了一种基于气体扩散模型的煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统。该系统以气体扩散理论为基础，结合煤矿巷道气体环境特点，引入巷道壁帮围岩、风速、气体扩散系数对煤矿巷道气体扩散模型的影响，采用虚拟像源法和遗传算法优化BP神经网络智能算法建立了巷道气体扩散优化模型。通过传感器检测系统获取巡检机器人在行进过程中任意点的气体浓度等环境信息，代入气体扩散优化模型求解最优气体扩散系数，通过输入巷道某点坐标位置，可计算求解相应点的气体浓度分布情况，随着机器人的移动，可获取其路径中不同巷道截面上气体浓度分布数据。实验结果表明，该系统能够解算出符合检测误差要求的巷道任意截面上任意点的气体浓度，并实现动态实时检测；克服了传统煤矿巷道气体检测方法的局限性。利用巡检机器人取代人工巡检作业，为煤矿井下气体智能检测提供了一种新思路与新方法。

煤矿救援机器人地图构建与路径规划研究

西安煤炭研究院开发的煤矿地理信息系统是建立在GIS 平台上的专业煤矿地理信息系统。系统采用北京超图地理信息技术有限公司的全组件式地理信息系统软件SuperMap Objects 进行开发。由于SuperMap Objects 数据组织灵活，支持多种空间数据集成，系统结构和功能都具有较强的扩展性，因此，基于该平台开发的系统能够很快地根据用户的实际情况进行配置，系统的数据和功能也可以根据实际需要方便地进行定制。

附答案的煤矿安全生产管理人员考试题.zip

为了实现控制煤矿井下电磁波无线随钻测井仪器,设计并实现了一套煤矿井下电磁波无线随钻测井软件。该软件包括控制软件和随钻监测软件两部分,具有系统自检、数据采集、钻进轨迹偏差计算、电磁波电阻率计算、钻头与顶底板关系判断等数据处理功能。采用MVC对软件的系统构架进行设计。描述了各模块的设计流程,并用C#语言完成软件的开发。实际应用表明该软件现场操作方便可实现随钻测井的实时监测管理。该软件的成功开发,提升了中国煤矿井下随钻测井的能力与技术水平。

逃生训练是煤矿工人岗前培训的重要内容。为解决煤炭行业传统安全培训中存在的不足,设计了一套井下逃生自救的训练系统。该系统结合井下逃生训练的基本原则,在Unity3D引擎上采用ARPG游戏的方式进行总体设计和功能实现。介绍了井下逃生的基本原则,并对训练系统的结构设计和功能模块进行了描述。分组实验表明,该系统能够提高矿工逃生能力。采用严肃游戏的方式对煤矿工人进行井下逃生训练是一种安全有效的培训方式。

为实现煤矿坑道钻机钻进时搬迁便捷、作业安全、配套设备高度集成化,研制了煤矿坑道钻机用BLY 260/9型履带式泥浆泵车。泵车采用整体履带式结构,将钻机配套用附属装置集成到有动力、可自主行走的履带平台上。在晋煤集团成庄矿和寺河矿的现场试验表明,泥浆泵车配套坑道钻机尤其是定向钻机,技术方案先进可靠,瓦斯抽采钻孔施工效果良好,为煤矿坑道钻机的设备配置提供了一种有效的解决方法。

介绍了一种基于MCGS的带式输送机监控系统,系统主要完成井下带式输送机煤炭运输情况的实时监控,对带式输送机出现各种故障进行报警,并对不同故障采取不同措施,有效提高生产效率,提高煤炭产量,该系统可广泛应用于各大中型煤矿企业。

利用E2V公司的IR22GJ红外瓦斯检测模块及CC2430芯片设计了煤矿新型红外瓦斯传感器电路。结合井下气体测量环境和红外光的瓦斯传感器测量原理，利用单片机的外围电路和硬件架构、C语言及汇编语言编写系统程序，研究设计了红外瓦斯传感器系统。最后搭建了气体测量环境，完成了红外吸收型瓦斯浓度检测系统的实验及测试。

针对现有煤矿旋转机械滚动轴承故障诊断方法存在信号有效特征提取不完全、故障诊断精度不高及效率低等问题，提出了一种基于小波包分解和粒子群优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法包括信号特征提取和故障类型识别两部分：在信号特征提取部分，对采集的滚动轴承振动信号进行小波包分解，得到各子频带能量及信号总能量，经归一化处理后获得表征滚动轴承状态的特征向量；在故障类型识别部分，通过粒子群优化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，以加速网络收敛速度，避免陷入局部极小值。实验结果表明，该方法提高了滚动轴承故障诊断效率和准确率。