全自动剥锌机阴极板运载装置的负载摆动抑制研究

阴极板运载装置是全自动剥锌机系统的关键设备,用于阴极板在自动剥锌系统与天车之间进行双向输送。本文以国内某冶炼厂为例,结合车间内全自动剥锌设备的主体结构和阴极板运载装置的结构与技术参数,进行了运载装置负载运动时的阴极板摆动抑制研究。通过分步制动的方式,抑制了阴极板在运载装置快速制动时的大幅度摆动,解决了阴极板在放置时因摆动而极易发生掉落的问题,以及运载装置在快速制动的情况下无法精准定位的问题。经过现场试验,运载装置的制动时间减少了32.2%,制动距离减少了33.3%,阴极板的摆动基本消除。     

大极板锌电积工艺及其生产自动化

锌电积是湿法炼锌的重要工序,其工艺和装备水平很大程度上代表了湿法炼锌行业的技术发展水平。国内电锌行业传统上多采用小极板、人工剥锌,自动化程度低、操作环境差。近几年,随着多个新建项目陆续采用大极板锌电积、自动剥锌技术,工程应用持续发展,先后采用了自动出装槽、锌片"不落地"、大极板国产化、整体电解槽等技术和设备。大极板锌电积、自动剥锌的应用和推广对提高自动化水平、降低劳动强度、减少劳动定员、节约土地资源、改善车间环境等具有重要意义。未来,大极板锌电积技术的推广前景将十分广阔,国内应加快对国产剥锌设备的应用,同时,锌电积技术将朝着极板面积和车间规模的进一步大型化方向发展。     

锌电解自动剥板机在云南某冶炼厂的应用

大极板锌电积生产工艺与现有小极板电积工艺相比,具有电耗低、自动化水平高、操作环境好等优点,代表湿法炼锌工艺的发展方向。重点介绍了自动剥板系统在云南某冶炼厂的使用情况,以及进口与国产设备实际使用中的优缺点:进口设备在前端电解工艺参数较好的时候,剥离效率较高,而国产设备对前端电解工艺适应性好,自动化程度、可靠性更强。     

阴极板刷板设备的结构设计和传动计算

阴极板刷板设备由刷洗装置、阴极板传输链及刷洗水路组成。刷洗装置用于对已剥离锌片的阴极板表面进行刷洗,阴极板传输链用于步进传输阴极板,刷洗水路用于对阴极板表面进行冲洗。通过对阴极板刷板设备的结构进行设计,将刷辊同步开合与齿形带传动相结合,实现阴极板刷辊的同步开合及阴极板的平稳升降。该阴极板刷板设备已在剥锌刷洗生产线上投入生产应用,取得了良好应用效果。     

基于深度学习的锌电解厂阴极板剥锌残留物识别方法研究

锌电解厂工业生产中阴极板经剥锌机剥片后有时会有残留物,需要及时识别并清除,否则会影响阴极板的后续处理。目前主要通过人工肉眼观察来进行识别并从流程中剔除,由于每个工人的经验、技术水平和责任心不一样,难以保证人工识别的准确性和及时性,从而容易造成不合格阴极板误入电解流程。针对此问题本文提出了一种基于改进YOLOv5算法的阴极板残留物机器视觉识别方法。利用本方法对从工业中采集的锌阴极板图像数据样本进行了残留物识别试验和测试。结果表明,基于改进YOLOv5算法对不合格板的平均识别精度达到95.2%,比原始YOLOv5算法精度提高了6.8%,其识别精度能够满足实际应用中锌阴极板残留物的实时检测的要求。     

基于Simulink的大极板预剥刀剥离过程分析

介绍了大极板自动化剥锌预剥离机的结构组成。建立力学模型重点分析小凿刀进入锌片后的剥离过程,并通过Simulink仿真分析剥离驱动力随刀具角度的变化规律。最后,对仿真结果进行分析,并提出了下一步研究方向。     

基于改进YOLOv3的锌阴极板残留物图像识别方法

为识别剥锌机锌阴极板的残留物,研究了一种基于深度学习的阴极板残留物图像识别方法。在YOLOv3单阶段图像检测模型的基础上,将原始网络结构Darknet53替换成具有深度可分离卷积的Xception网络结构来提升检测模型的特征提取能力,通过改进候选框生成策略来减轻训练过程中正负样本不平衡。实验从训练过程损失曲线以及识别准确率分别对比了改进结构与原始结构的识别效果。结果表明,基于改进YOLOv3的方法提升了检测模型的泛化能力,对阴极板残留物的识别准确度高达95%,较原始的YOLOv3模型提升了3%。     

大极板电积硫酸锌溶液深度净化工艺研究

本文针对锌大极板电积工艺对硫酸锌溶液成分的苛刻要求,对硫酸锌溶液深度净化工艺进行了研究。研究结果表明,在加入添加剂的情况下,采用二段净化工艺可将硫酸锌溶液中Cu、Cd、Co浓度净化至0.2mg/L,Ni降至0.1mg/L以下,有效地控制了Cd、Co的复溶,提高了铜镉渣中镉的品位,该试验研究结果可为大极板锌电积技术在国内的进一步推广应用提供技术支持。     

基于增量式编码器的运板小车定位控制系统设计

研究剥锌机运板小车定位控制系统,利用增量编码器提供的位置信号和速度信号,采用双闭环控制,实现运板小车的速度控制和精确定位,解决了小车因惯性或打滑原因,导致定位精度差,设备无法自动运行的问题。 现场实践证明,该控制系统运行稳定可靠,极大地提高了剥锌机的运行效率。     

单神经元控制器的设计及应用

国产剥锌机调板小车采用阀控非对称液压缸作为执行机构,带来的压力突跳、系统振动和动态不对称性等问题影响了小车的动态性能,造成极板晃动。在分析比例阀控非对称液压缸数学模型的基础上,以单神经元为控制器,设计了其学习算法,并对比例阀控非对称液压缸单神经元控制系统进行仿真分析。相比传统PID控制器,单神经元控制器在改善系统超调量、稳态时间等方面优势较大,明显改善了系统不对称性,满足了调板小车极板运行过程对平稳性的要求,具有一定的应用价值。     

基于内聚力模型的阴极板剥锌过程仿真分析

以自动剥锌机构为研究对象,建立内聚力模型,描述剥锌过程中的裂纹损伤与演化。通过有限元分析,得到了锌片剥片过程锌片的力学特性,以及剥刀运行时间、剥刀运行距离与剥刀载荷之间的关系,为锌片铲切式剥离过程的优化提供了理论支撑。研究可为铲切式剥锌设备的设计提供理论参考和技术支持,具有重要的工程实际意义。     

矿车自动调度及管理系统简介

矿车自动调度及管理系统是将卫星定位技术、计算、通讯和数据采集技术应用于采矿运输过程全部的生产、管理信息系统。它适用于各种露天开采的矿山和大型采掘运输联合作业的工程。通过计算机对装、运、卸的全过程控制与管理，实现对铲装设备、运输设备、卸车地点、运输路线和物料资源得到合理配置，达到提高采矿综合生产能力的目的。     

钻杆外飞边车削加工自动上、下料系统的设计

结合生产现场原布局,综合考虑钻杆外形特点、操作空间、工作方式以及场地条件,设计了一种钻杆外飞边车削加工自动上、下料系统,并对上料装置、运输装置和下料装置的机械结构进行了详细设计。该系统的应用可以减轻工人的劳动强度,实现钻杆上、下料操作过程的自动化管控。     

长管料车削加工自动上下料系统设计研究

在分析某公司长管料车削加工工艺的基础上,根据管料搬运工作的实际需求、管料自身的参数以及现场空间条件,选择刚性自动化上下料生产设备来代替人工搬运操作,分别对管料上料分离装置、输送装置以及逐层下料装置的机械结构展开设计。利用AMESim仿真软件对上料分离装置中的上料油缸建立了控制系统仿真模型,并对上料油缸液压系统进行了工作特性分析。该自动上下料系统可以使管料从管料堆中单根分离,自动进入数控车床的指定位置加工,再自动将管料放置下料箱,整个上下料过程实现自动化管控。     

平煤股份十三矿主井装卸载能力提高的研究及应用

针对十三矿装卸载系统存在的装卸载速度慢、容易黏煤、不能称重易多装、手动操控及故障率高的现状,组织开展了定重自动化装载、曲轨自动卸载的改造,有效地解决了多年来由于系统缺陷造成的各类装载事故的发生,真正实现了提升过程的自动化。