基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统

针对矿井巷道自动掘进的需求,为矿用悬臂式掘进机构建了一套机身位姿实时检测系统。该系统以十字激光器与激光标靶为信息来源,通过对标靶上十字光线成像特征的分析,建立了掘进机机身位姿空间解算模型。该模型利用机身与十字激光面的空间关系,使用空间矩阵变换方法,得到机身相对于巷道的三轴倾角以及在巷道断面上的偏离位移,实现了掘进机机身位姿的自动实时检测。最终,在实验室条件下,搭建了机身位姿自动检测试验平台,模拟掘进机在巷道内的姿态,试验结果表明:测量范围在2~100 m时,系统的角度测量误差在0.5°范围内,位移的检测误差小于20 mm,能够满足巷道施工过程中掘进机机身位姿自动、精确、实时测量的要求。     

悬臂式掘进机机身及截割头位姿视觉测量系统研究

针对煤矿井下悬臂式掘进机机身及截割头位姿测量难题,提出一种基于激光束和红外光斑特征的悬臂式掘进机机身及截割头位姿视觉测量系统。在掘进工作面的巷道顶部安装3个激光指向仪,通过固定安装在掘进机机身上的防爆相机对激光束图像进行采集,利用改进的随机Hough变换对激光束进行直线检测,通过建立的基于两点三线的掘进机位姿解算模型得到掘进机机身在巷道坐标下的位姿。同时,通过防爆相机对截割部所安装的红外标靶图像进行采集,利用高斯曲面拟合算法对光斑进行中心定位,通过建立的基于对偶四元数的掘进机截割头位姿解算模型得到截割头在机身坐标系下的位姿,结合得到的机身坐标系与巷道坐标系间的转换关系,得到巷道坐标系下的截割头中心点位姿。最终,在实验室搭建了掘进机机身及截割头位姿视觉测量平台,并在该平台上模拟掘进机的实际工况位姿,结果表明,该方法测得的掘进机截割头中心点在巷道坐标系下的姿态测量误差在0.5°范围以内,位置测量误差在40 mm以内,可以满足掘进机机身及截割头位姿自动、准确、实时测量的要求。     

基于ADAMS仿真的悬臂式掘进机截割过程机身位姿变化分析

基于ADAMS仿真对掘进机截割过程中机身位姿变化进行分析。利用Solid Works建立掘进机整机三维实体模型,然后导入ADAMS中建立虚拟样机模型,对截割头施加载荷进行仿真,得到掘进机截割过程中机身位姿变化规律。悬臂式掘进机截割过程机身位姿变化规律能够为掘进机机身位姿纠偏和自适应截割提供重要的理论依据。     

悬臂式掘进机视觉导航与定向掘进控制技术

煤矿巷道掘进装备位姿测量是国内外目前研究的热点,不同的巷道快速掘进系统均面临定向导航难题。为解决煤矿井下悬臂式掘进机自动定向掘进控制难题,提出一种基于视觉导航的悬臂式掘进机自动定向掘进控制方法,利用单目视觉测量技术,以巷道中激光指向仪的激光点和激光束为特征构建基于门形结构的掘进机机身位姿视觉测量模型,通过空间矩阵变换解算巷道中机身位姿。根据悬臂式掘进机运动特点确定掘进机纠偏控制策略,基于悬臂式掘进机运动学建立掘进机定向掘进运动控制模型,采用backstepping方法,选取合适的Lyapunov函数设计掘进机轨迹跟踪控制器,有效解决掘进机轨迹跟踪控制问题。实验结果表明:悬臂式掘进机机身位姿视觉测量方法可有效实现井下工作环境中悬臂式掘进机机身的位姿测量,得到掘进机机身位置测量误差在±40 mm以内,姿态角角度测量误差在±0.3°以内;轨迹跟踪控制器可实现悬臂式掘进机的自动定向掘进功能,其运动控制精度在±20 mm以内,满足巷道施工的精度要求。该方法中工业相机固定安装于掘进装备机身,且利用激光指向仪点-线特征构建门型三线模型作为位姿测量基准,与相关研究对比,具有不易脱靶、标靶移动少等优点。     

悬臂式掘进机行走轨迹及偏差感知方法

悬臂式掘进机机身位姿参数的实时精准感知是煤矿巷道定向掘进,乃至综掘工作面智能化、无人化建设的关键环节,在综掘工作面复杂工况下目前还不能真正实现掘进机机身位姿实时、自主、精准感知。提出了一种悬臂式掘进机行走轨迹及偏差感知方法,旨在实时确定掘进机机身的方位偏差,为掘进机定向掘进提供纠偏基准参数。在以往研究的基础上,搭建了基于激光偏距感知、捷联惯导、二维里程计的掘进机行走轨迹及偏差感知系统,分析了掘进机机身方位偏差与巷道定向掘进的关系,制定了基于此系统的掘进机自主定向掘进策略;基于捷联式惯性导航系统在综掘工作面的适用改进推导了其初始粗对准和姿态更新算法,确立了掘进机航向角与偏角的联系;研制的二维里程计可同时测量掘进机横向和纵向里程增量,推导了基于二维里程和偏角的航位推算算法,得到了掘进机实时位置坐标。研发了掘进机位姿参数可视化交互式远程显示系统,搭建了包括掘进机井下、井上可视化远程控制平台、全站仪在内的掘进机行走轨迹及偏差感知精度验证实验系统。工业性实验结果表明所提方法实现了掘进机机身偏角、偏距(横坐标)、纵坐标的精准感知,验证了所提方法的可行性及优越性,满足巷道掘进对于掘进机机身定位定向要求。     

基于BP神经网络的掘进机行进轨迹跟踪控制研究

根据井下掘进机行进特点,建立了掘进机履带式行走位姿偏差模型|以履带移动线速度和转向角速度作为路径跟踪控制输入量,利用李雅普诺夫稳定原则和反演法设计并简化了路径跟踪调度的控制律。利用BP神经网络实现对控制律中关键系数的动态优化更新,以实时补偿机身位姿相对于所设计轨迹的跟踪偏差。仿真结果表明,提出的基于BP神经网络的掘进机行进纠偏控制模型结构简单易实现,机身位姿偏差均能在有限的跟踪步骤内收敛为零且转速调整过程平稳,证明本模型控制下的轨迹跟踪效果良好。     

井下掘进机行进纠偏调度规划与控制研究

根据井下掘进机行进特点制定机身纠偏路径规划,建立掘进机履带式行走位姿偏差模 型;以履带移动线速度和转向角速度作为路径跟踪控制输入量,基于滑模控制器理论设计控制律 以确保位姿偏差的收敛性;利用李雅普诺夫稳定原则证明了路径跟踪控制的稳定性;以某结构尺 寸的掘进机为对象,对多种典型偏航情况进行了机身的纠偏调度仿真。 结果表明,基于位姿偏差 的路径跟踪控制能在有限的调度周期内实现机身纠偏,掘进机的纠偏路径规划和路径跟踪调度 方案整体合理可行,可为深入研究煤巷自动掘进提供良好基础。     

基于iGPS的悬臂式掘进机位姿测定系统研究

煤矿掘进作业中,常常会出现巷道基准轴线与掘进机位姿测量不一致的情况。为了解决掘进作业中掘进机的位姿自动测定的问题,文章结合悬臂式掘进机的结构和工作方式,提出一种iGPS的悬臂式掘进机位姿测定系统,计算出了系统产生的误差:机身位姿误差约为0.01745m,控制系统误差小于0.15m。最后,在系统造价、环境适用性和安全性能3个方面论述了系统的可行性。     

基于iGPS的掘进机单站多点分时机身位姿测量方法

为实现掘进机机身位姿的高精度自主测量,提出了基于iGPS的掘进机单站多点分时机身位姿测量方法,并对其可行性进行分析,研究了其测量误差分布规律。分析了目前各种掘进机机身位姿测量方法及iGPS的应用方式,推导出掘进机的位姿计算参数。系统阐述了此测量方法的组成及工作原理,依据其工作原理及掘进机工作特点,建立接收器位置坐标的解算模型,通过Matlab进行仿真,得出了在不同测量距离下接收器各个轴向坐标测量误差的变化规律,结果表明：接收器各个轴向坐标测量误差随着测距的不断增大而增大,且y轴方向的测量误差增长速率大于x,z轴方向;随着测量次数的增多,测量误差有所减小,当测距为40 m,测量次数为200时,y轴方向的最大测量误差为0.070 m。将仿真结果与国家煤矿井巷工程验收标准值进行对比得出,应用此方法测量得出的最大测量误差值小于国家标准的规定值,能够满足掘进机的位姿测量要求。     

基于惯性导航技术的掘进机位姿测量系统研究

为实现掘进机位姿无人化、高精度的自主测量功能,提出了基于惯性导航技术的掘进机位姿测量系统并对其可行性进行分析研究。根据掘进机实际工况,提出了掘进机空间位姿参数,建立了位姿测量系统的数学模型,应用MATLAB进行仿真分析研究,得出了掘进机空间位姿参数在不同掘进进尺及掘进时间情况下的变化规律。