基于截齿截割红外热像的采煤机煤岩界面识别研究

为实现采煤机截割过程中煤岩界面的有效动态识别,测试和提取不同煤岩比例条件下截齿截割的红外热图像,分析截齿表面温度场分布规律与截割闪温特征,得到不同煤岩比例条件下截齿截割温度特征数据库,建立基于最小模糊度优化的采煤机煤岩界面动态识别模型。试验结果表明:截齿在截割不同比例煤岩试件时,齿尖均产生突兀的瞬时闪温区,岩石比例越大,其闪温值越高。该系统可实现煤岩界面的在线、精确动态识别,可为提高采煤机的截割效率和实现滚筒智能调高控制提供重要的技术手段和理论依据。     

基于模糊判据的煤岩性状截割硬度识别

针对现有煤岩性状识别方法不能满足采煤机滚筒实现自动调高技术的需要,提出了基于模糊判据的煤岩性状截割硬度识别研究方法,克服了识别煤岩性状截割硬度依赖滚筒振动信号或截割电机信号等单一传感器信息判据的不全面、不可靠等问题,利用多传感器信息融合的模糊集合隶属函数,根据摇臂振动信号两层小波包分解各个频段能量特征向量和采煤机感知煤岩硬度关系公式,采用加权平均法求解隶属度作为煤岩性状截割硬度因子判别煤岩性状的依据,定义表征煤岩性状的截割硬度因子q,其数值计算通过求解煤岩性状模糊集隶属度μQ(u)获得。煤矿井下实测数据表明煤岩性状截割硬度模糊集合的方法更贴近实际采掘煤岩工况,为实现滚筒自动识别煤岩性状控制摇臂自动调高奠定模糊理论基础。     

基于截齿振动及温度特性的煤岩识别研究

为实现采煤机截割过程中煤岩界面的精准识别,选取截割过程中截齿的振动信号和红外热像信号作为煤岩识别的特征信号,针对截割过程中截齿x、y、z三个方向的振动加速度信号、振动频谱图、齿尖红外闪温值和温度-频数图像进行实时采集,研究截齿振动信号、红外热像信号与不同煤岩比例试件之间的变化规律。研究结果表明:随着试件中岩石比例的增大,截齿振动加速度均值逐渐上升,频谱图对应的均方根值逐渐增大;截割试件过程中截齿齿尖产生点状闪温区,截割全岩试件时最高闪温值与高温区范围远大于截割全煤试件,温度-频数图像中最高温度所对应的频数逐渐上升。BP(Back-Propagation)神经网络的识别结果和测试样本的实际煤岩比例相符,能够对截割试件的煤岩比例进行准确识别,研究结果可为实现煤岩界面的精准识别提供重要的方法和手段。     

基于采煤机摇臂销轴多应变数据融合的煤岩识别方法

煤岩识别是实现采煤机滚筒高度自动调节的关键技术,可靠的煤岩识别系统在提高生产效益、减轻设备磨损、保障工人安全等方面具有突出的优点。目前煤岩界面主要依据人工或者单一传感器监测进行识别,所以识别的结果不准确,具有一定的误差;因此,提出一种基于数据融合理论的多传感器煤岩识别方法;该方法以煤岩在硬度上的差异为基础,以采煤机摇臂销轴为研究对象,在摇臂与连接架销轴处布置4个经过等效强度处理的销轴传感器,采集采煤机截割不同硬度煤壁与岩壁时销轴的应变数据,对采集到的数据通过加权融合理论进行系数分配、融合,获得多传感数据融合的组合判据,利用组合判据对煤岩分界面进行识别。实验结果表明,销轴传感器采集到的应变数据在截割煤和岩时波动较大,且割煤应变数据和割岩应变数据有重叠部分,很难精准的实现煤岩界面的识别;通过数据融合方法处理后的应变数据波动较小;利用拟合公式对应变数据标定,得到销轴传感器所受的载荷值:截割岩时销轴受力范围为24. 766～25. 467 kN,截割煤时销轴受力范围为23. 493～24. 348 kN;与单一传感器测量相比,差异明显,没有重合部分;因此,可以采用这种方法在实际的生产工作中标定截割煤和岩时销轴受力的期望值范围,以此期望值范围的差异作为采煤机煤岩界面识别的依据。     

基于声发射与D-S证据理论的截齿磨损状态识别

为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的智能化监测,采用声发射信号采集装置对截割4种不同比例煤岩试件的信号进行采集,应用3层小波包分解及重构技术对信号进行处理,并提取特征值作为样本空间,利用D-S证据理论方法对截齿磨损程度进行智能识别。结果表明:12.5～25.0 kHz频段和37.5～50.0 kHz频段内能量集中,且能量随截齿磨损程度的增加而减小,因此选取上述2个频段能量占总能量的比值作为特征值,在4种工况的证据体联合作用下,截齿磨损状态智能识别精度达到约90%。此方法可为准确掌握截齿磨损状态,确定截齿更换周期,提高采煤机的截割效率,实现井下智能化开采提供基础。     

采煤机截割状态与煤岩识别的关联载荷特征模型

针对采煤工作面煤层的厚度变化、含夹矸和包裹体的不确定性,以及复杂煤岩占比和岩层位置辨识的差异,致使采煤机在截割过程中会产生无效调整截割高度的情况,影响其可靠性和智能化技术水平。截割煤岩载荷特征及其关联截割状态的模型可以预测、修正和决策采煤机截割行为,提升采煤机智能化程度。借鉴多信息实时修正记忆截割与煤层三维地质信息建模等方法,提出了采煤机自主调高-调速二元协同控制模式及截割状态关联特征模型,考虑煤岩赋存条件以及滚筒相对煤岩层的位置和工作参数,划分滚筒截割过程为顺转截割、逆转截割、向和逆自由面截割以及截割顶底板和夹矸等截割状态,分析截齿截割煤岩的过程与状态,构建了向和逆自由面截割状态特征量的数学模型和截割顶底板位置与占比的识别定量载荷关联特征模型,给出了截齿垂直、平行于层理方向截割力的累计占比计算方法,通过旋转截割实验验证截割煤岩载荷特征模型的准确性。根据截割顶、底板、夹矸岩层前后载荷变化导致的截割电机电流变化规律与调高液压缸两腔压力的关联性变化规律,结合截割状态的关联载荷特征模型,修正与预测截割状态和岩层位置,确定了修正采煤机调高调速行为协调控制的截割状态特征参量。研究表明:向自由面截割煤岩断裂位置大于逆自由面的,向自由面易于破碎煤岩,且截割载荷与比能耗均小;分别获取截齿截割顶底板载荷增量与方向角,载荷增量均与岩层厚度呈正相关性,但截割顶底板方向存在明显差异;随截割夹矸岩层厚度增加,截齿截割载荷增大,且截割载荷与夹矸位置呈抛物线关系;给出截齿垂直和平行层理截割力特征值占比的度量,反映截割顶板易于截割底板的特征;截齿向自由面截割煤岩理论和实验的截割阻力功特征值、断裂位置和断裂崩落线与截割点垂线夹角的平均误差分别为3.10%,3.37%和8.07%,验证了截割煤岩状态特征量数学模型的正确性。该研究通过给出融合载荷特征的截割状态修正与煤岩状态识别的理论基础描述,为进一步精准实现智能化采煤机调高-调速二元协调控制提供了借鉴。     

基于采煤机摇臂惰轮轴受力分析的综合煤岩识别方法

提高采煤自动化、无人化程度的关键在于提高采煤机对煤炭和岩石的识别能力,在记忆截割的基础上,采用灰色预测理论,提出了1种基于滚筒采煤机摇臂惰轮轴受力分析的综合煤岩识别方法,通过实时检测采煤机在截割不同介质时的惰轮轴受力,并根据惰轮轴受力建立采煤机截割路线智能预测系统,实时修正截割路线,提高了采煤机的追踪适应能力。该方法在中煤张家口煤机厂实验平台上进行截割实验验证,结果表明：采煤机割岩时受力比割煤时平均受力大19.45%,能够很好的对煤岩界面进行识别。     

采煤机截割状态与煤岩识别的关联载荷特征模型

针对采煤工作面煤层的厚度变化、含夹矸和包裹体的不确定性,以及复杂煤岩占比和岩层位置辨识的差异,致使采煤机在截割过程中会产生无效调整截割高度的情况,影响其可靠性和智能化技术水平。截割煤岩载荷特征及其关联截割状态的模型可以预测、修正和决策采煤机截割行为,提升采煤机智能化程度。借鉴多信息实时修正记忆截割与煤层三维地质信息建模等方法,提出了采煤机自主调高-调速二元协同控制模式及截割状态关联特征模型,考虑煤岩赋存条件以及滚筒相对煤岩层的位置和工作参数,划分滚筒截割过程为顺转截割、逆转截割、向和逆自由面截割以及截割顶底板和夹矸等截割状态,分析截齿截割煤岩的过程与状态,构建了向和逆自由面截割状态特征量的数学模型和截割顶底板位置与占比的识别定量载荷关联特征模型,给出了截齿垂直、平行于层理方向截割力的累计占比计算方法,通过旋转截割实验验证截割煤岩载荷特征模型的准确性。根据截割顶、底板、夹矸岩层前后载荷变化导致的截割电机电流变化规律与调高液压缸两腔压力的关联性变化规律,结合截割状态的关联载荷特征模型,修正与预测截割状态和岩层位置,确定了修正采煤机调高调速行为协调控制的截割状态特征参量。研究表明:向自由面截割煤岩断裂位置大于逆自由面的,向自由面易于破碎煤岩,且截割载荷与比能耗均小;分别获取截齿截割顶底板载荷增量与方向角,载荷增量均与岩层厚度呈正相关性,但截割顶底板方向存在明显差异;随截割夹矸岩层厚度增加,截齿截割载荷增大,且截割载荷与夹矸位置呈抛物线关系;给出截齿垂直和平行层理截割力特征值占比的度量,反映截割顶板易于截割底板的特征;截齿向自由面截割煤岩理论和实验的截割阻力功特征值、断裂位置和断裂崩落线与截割点垂线夹角的平均误差分别为3.10%,3.37%和8.07%,验证了截割煤岩状态特征量数学模型的正确性。该研究通过给出融合载荷特征的截割状态修正与煤岩状态识别的理论基础描述,为进一步精准实现智能化采煤机调高-调速二元协调控制提供了借鉴。     

采煤机截齿截割破岩能力分析研究

采煤机在煤矿生产中应用广泛,采煤机割煤的过程实质上就是截齿截割煤岩的过程。以镐形截齿为例分析了截齿截割煤岩体的过程,以及截割过程中截齿的受力情况。从截齿的磨损、截齿安装角度、截割厚度和截割速度角度方面分析影响截割性能的因素,发现合适的截齿安装角度、合理的截割厚度和截割深度是影响破岩效率的关键因素,较大的截割速度虽然会提高生产效率,但会加大截割阻力,加快截齿磨损。     

基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别

为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的实时在线监测,采用声发射传感器对不同磨损程度截齿截割时的声发射信号进行采集,采用小波包分析方法分析声发射信号不同频带能量的变化规律,建立能量值的样本空间,构建基于SOM神经网络的截齿磨损识别模型,实现对截齿不同磨损状态的在线监测。通过随机测试实验对截齿磨损状态识别模型进行验证,结果表明,基于小波包分析与SOM神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,测试样本识别精度约95%。研究结果为准确识别截齿的磨损状态、提高采煤机的工作效率提供一种重要的技术手段。     

煤岩界面识别物理模拟测试系统研究

采煤机滚筒在截割煤岩的过程中,随着截割介质的变化,滚筒的截割状态也发生变化,监测这些参数变化,可实现截割过程煤岩界面识别。建立了采煤机煤岩界面识别物理模拟系统,包括介质模拟和采煤机牵引-截割机构的模拟,研制了试验控制系统。     

瑞利随机分布下滚筒截割载荷重构算法与数值模拟

为了获得滚筒截割载荷特性曲线,对截齿与滚筒的受力进行了分析研究,得到了截齿轴向阻力与滚筒截割载荷的数值关系,运用自制的多截齿旋转截割煤岩实验设备,进行了截齿截割煤岩实验,得到了截齿三向力曲线,建立了滚筒截割载荷随机载荷曲线重构模型,给出了载荷重构算法,利用测试数据对滚筒截割载荷进行了数值模拟,得到了滚筒截割载荷重构载荷谱。研究结果表明:实验条件下煤岩崩落周期约为0.04 s,滚筒截割载荷数值上大于滚筒上各截齿同一时刻各截割阻力之和;滚筒截割载荷与参与截割的截齿截割阻力峰值、随机分布状态、截齿位置角、煤岩崩落周期及各截齿作用位置有关;所提算法与修正离散正则化算法比较,计算速度提高了约70倍,少样本数据下,该算法精度优于修正离散正则化算法,但重构数据只在重构点处具有真实性;使用改进的FFT算法进行重构曲线数值拟合,与FFT算法相比,计算量减小为原来的1/16,计算速度提高了约27倍,拟合优度相同,均为0.94,拟合曲线在总体趋势上比较平滑,呈现月牙形,与截割厚度变化规律一致,波形特征比较容易辨识,特征值便于判断和提取。研究结果为截齿三向力与滚筒截割载荷的关联提供依据,同时为滚筒截割载荷重构及数值拟合提供高效便捷的算法。     

煤矿井下采煤机截割特性的优化

晋圣亿欣煤业井下所使用的MG300/730 WD型采煤机在使用过程中存在着截割作业振动大、截齿磨损严重的缺陷。为克服这个问题，对不同截割滚筒与采煤机的匹配性进行了研究。结果表明：新的错齿分布的截割滚筒显著提升了采煤机运行过程中的稳定性，降低了截齿磨损，提升了截齿的使用寿命，采煤机截割作业时的截割阻力矩波动比优化前降低了66.7%，截割功率波动比优化前降低了58.3%，截齿使用寿命提升了37%。     

基于PNN神经网络的掘进机截齿磨损程度识别研究

针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对PNN神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度的精确识别。结果表明:基于PNN神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,识别准确率和预测准确率约为93.3%和95.0%,与BP神经网络方法相比分别提高了3.3%和15.0%。因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。     

采煤机工作面截割试验分析

由于当前针对采煤机的有关研究中,缺乏来自工作面现场的截割载荷研究。因而从分析螺旋滚筒主要截割载荷的角度,对具有记忆截割功能的采煤机在人工示教截割试验阶段拾取的截割电流和牵引转矩信号及螺旋滚筒主要截割载荷进行了分析。对采煤机螺旋滚筒截割含有不同煤岩界面煤层时载荷特征地分析表明：采煤机截割力响应信号的均值特征能真实反映截割介质的本质差别;采煤机实际工作过程中,在各典型截割工况下,螺旋滚筒截割力响应信号服从正态分布,且在正常截割工况下,截割力响应信号的方差最小,即截割力响应信号的波动最小;滚筒高度和截割状态持续时间可用于滚筒截割状态的精确识别;截割功率约占总消耗功率的70%。     

运动学参数对滚筒截割夹矸煤岩应力影响规律

由于夹矸煤岩赋存条件的复杂性及滚筒截割煤岩过程载荷的非线性,得到滚筒截割煤岩的应力信息非常困难,因此很难从可靠性方面对运动学参数进行匹配。以煤岩截割机理和有限元理论为基础,利用LS-DYNA建立螺旋滚筒截割夹矸煤岩的耦合模型,分别对不同工况进行截割过程的动态模拟,以获取煤岩体、滚筒截齿相关组件的最大应力信息。采用曲面拟合技术分析滚筒转速及牵引速度对煤岩体、滚筒截齿相关组件最大应力的影响规律,建立了相关零件应力关于滚筒转速及牵引速度的规律方程。以采煤机生产率、截割比能耗为目标建立了采煤机滚筒运动学参数的优化方程,并得到了滚筒转速与牵引速度的最佳匹配值,研究表明:当滚筒转速为61. 63 r/min,牵引速度为4. 776 m/min时,采煤机生产率可达190. 64 t/h,截割比能耗仅为0. 868 9 kW·h/m3。截齿合金头、齿体、齿座、叶片的应力分别为:1 339. 4,887. 5,454. 7,105. 2 MPa,岩石和煤体最大应力分别为:59. 15,8. 799 MPa。     

新型采煤机截割振动信号采集与识别系统设计

煤岩截割振动信号分析的煤岩界面识别中,振动信号难以与采煤机实时工况信息进行关联存储,存在煤岩识别运算量大等问题。针对此类问题,设计了一种新型采煤机截割振动信号采集与识别系统。重点介绍了该系统的设计原理和软、硬件设计等。工业测试结果表明,该系统通过对数据采集及预处理算法进行优化,可多通道、高精度、高速率采集和实时处理数据,可满足采煤机滚筒自动调高实时性的要求。该系统已获得矿用产品安全标志证及防爆合格证。     

不同工况对含夹矸煤岩截齿磨损深度影响模拟研究

为了研究不同工况对截齿截割含夹矸煤岩的磨损深度影响规律，建立截齿-夹矸煤岩耦合的有限元模型，模拟含夹矸煤岩截齿截割过程，探究截齿应力分布、温度分布与磨损深度的关联程度，采用正交试验法分析转速、牵引速度和安装角对截齿磨损深度的影响规律。研究结果表明：在模拟试验参数范围内，截齿应力分布和温度分布影响截齿磨损深度的大小，且截齿应力、温度与截齿磨损深度呈正相关性；相比于不含夹矸煤岩，含夹矸煤岩截齿应力、温度和磨损深度更大；随着截齿牵引速度的增加，截齿齿尖前刀面磨损深度呈增大趋势；随着截齿转速的增加，截齿齿尖前刀面磨损深度呈减小趋势；随着安装角的增大，磨损深度呈先减小后增大的趋势。研究结果可以有效提高采煤机截割性能及效率。     

基于应变传感器的采煤机截齿受力检测系统研究

针对采煤机截齿在割煤过程中,截齿由于受到大的压应力、剪切力和动载荷,无法实现采煤机高效割煤等问题,提出了一种基于应变传感器的采煤机截齿受力检测方法。该方法是通过截齿粘贴应变片的方式对采煤机割煤过程中截齿受力进行实时检测,实时显示截齿受力变化曲线,试验结果表明:在采煤机割煤时截齿受力变化曲线能够真实反应截齿受力,所选截齿1-1 X向力最大值为0.70 k N;Y向力最大值为1.72 k N;Z向力最大值为4.16 k N;截齿1力矩0.59 k N·m。考虑误差和相关随机因素的影响,试验结果接近相关理论计算值,能够实现截齿受力检测。该研究可对采煤机截齿磨损程度及失效状态能够实现预判断,及时发现和更换失效截齿、提高采煤机截割头的工作效率和使用寿命。     

基于信号检测和算法分析的煤岩识别方法研究

针对不同硬度煤岩识别精度低的问题,基于煤岩截割试验并结合卡尔曼滤波算法和随机森林算法,提出了一种煤岩识别方法,利用截割装置对相似模拟试验中的1种煤层和5种不同硬度的煤岩组合体进行截割,采集6种截割工况的三相电机的三相电流特征信号和模拟截割滚筒与煤岩体接触面的红外热成像温度特征信号。结果表明：随着煤岩体硬度的增大,三相电流和红外热成像温度的峰值增大;截割同一种煤岩体时,三相电流和红外热成像温度会随着模拟截割滚筒与岩层接触面积的增大而增大。采用卡尔曼滤波算法对原始样本处理,再通过随机森林算法对原始样本和经过卡尔曼滤波算法处理后的样本进行分类对比。经过两种算法处理后正确预测的样本数量从1238个增加到1430个,煤岩识别精度从84.17%提高到99.38%。研究成果可为采煤机智能化精准割煤提供参考。