对“谈谈热电偶检定冷端温度的修正公式”一文的意见

本刊1980年第三期在“建议”栏里发表了“谈谈热电偶检定时冷端温度的修正公式”一文后,收到很多读者的来稿,对该文提出异议,一致认为作者对《0～1300℃工业用热电偶检定规程》的理解是不正确的,从而引出了错误的结果。我们同意这种看法。为了肯定上述规程的正确性以保证该规程的贯彻执行,我们从二十多篇来稿中选择一篇予以发表。文章以理论与实验数据作了验证,证明规程中的修正公式是正确的,在热电偶检定工作中,不应使用“改进公式”与“K值表”。     

浅析1550nm长距离传输系统设计的几个关键因素

1550nm传输系统对比于1310nm传输系统具有传输距离长、系统指标优良等优点,适用于有线电视的长距离传输,可较好地解决有线电视的市县联网问题。本文拟根据1550nm传输系统的特点,分析影响系统指标的几个关键因素。     

轴承振动信号特征提取及故障诊断研究

为了快速准确地识别轴承故障,研究了轴承振动信号时域特征和小波包能量特征提取方法,通过实验分析最终选择的轴承故障特征为无量纲时域特征和小波包能量特征,并采用"一对多"支持向量机分类算法对轴承的正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障四类数据进行了故障诊断实验,诊断准确率为96%。     

改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别

针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法（Soft-NMS）的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明：本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压...     

矿用带式输送机智能监测系统研究

针对矿用带式输送机运行过程中存在的托辊、滚筒等关键部件与输送带摩擦发热,钢丝绳芯输送带内部损伤与撕裂,运行功耗大等问题,设计了一种矿用带式输送机智能监测系统。该系统包括基于弱磁检测法的钢丝绳芯输送带损伤监测系统、基于红外热成像温度检测法的带式输送机关键部件故障诊断与预警系统和基于视觉检测法的煤流监测、异物监测、胶带撕裂监测及人员安全监测系统,详细介绍了各系统的实现原理。对钢丝绳芯输送带内部损伤识别及带式输送机关键部件故障诊断预警进行了实验验证,结果表明该系统对钢丝绳芯输送带损伤识别的准确率约为98%,且可准确识别带式输送机关键部件故障并发出预警。     

煤矿旋转机械在线故障诊断及预警系统设计

针对现有煤矿机械在线监测与诊断技术未实现故障特征在线提取及故障类型自动识别的问题,设计了一种基于LabVIEW的煤矿旋转机械故障在线诊断及预警系统。该系统采用频谱分析、功率谱分析、包络谱分析、倒频谱分析等方法分析振动信号,得到旋转机械运行过程中各部件的特征参数,与故障类型数据库里的特征参数进行对比,实现故障诊断。设计了精细诊断和粗略诊断2种故障诊断模式,通过互锁的方式将2种模式关联起来,若旋转机械各主要部件结构参数已知,可选用精细诊断模式,否则选用粗略诊断模式。通过模拟旋转机械转子不平衡故障验证系统性能,结果表明,该系统能够准确识别故障并发出提示,且操作简单、可靠性高。     

电力光缆网分布式综合量测统一平台开发研究

电力光纤通信作为电力系统的重要组成部分,其本身的可靠运行对整个电力系统安全稳定的生产运行有着重大的意义。与公用通信网络网相比,电力通信网络的可靠性要求更高。电力光缆通常与输配电线路共用同一线廊,如OPGW和OPPC中的光缆直接反映出线路的温度,应力等。结合影响电力光缆网的各种关键因素,介绍了主要监测参量的坚持原理,结合不同场景分析不同的监测方式,以综合监测平台为主线,提供了分布式综合量测平台开发的工程建设和开发思路,对监测结果进行归一化处理,并开发系统原型,在南方电网试点成功应用。     

采掘装备绿色设计与评价技术研究

针对采掘装备设计存在过于依靠经验、人工计算偏差大而导致设计质量差、设计周期长等问题,以矿山采掘装备绿色设计为切入点,围绕需求分析、绿色设计、评价三大环节分析了采掘装备绿色设计总体方案,从设计绿色化、制造工艺绿色化、激光熔覆修复再制造技术、掘进系统智能化及状态监测与故障诊断五方面分析了采掘装备绿色设计关键技术。以采煤机为例,对其进行绿色设计分析,从资源、人机、能源、环境、经济、技术六大属性出发,构建了采煤机绿色设计评价指标体系,建立了采煤机绿色设计信息数据库。在设计阶段考虑采掘装备的绿色性,可提高采掘装备的生产质量,对推进煤炭行业绿色设计资源的共建共享及增强行业绿色化设计的示范作用具有重要意义。     

基于小波包分解和PSO-BPNN的滚动轴承故障诊断

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。     

基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制研究

针对在煤矿井下高粉尘、低照度环境中,掘进机器人定位与控制精度不高的问题,设计了一种基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制系统。利用安装在快速掘进机器人上的防爆相机,对后方的激光指向仪进行图像采集,通过以太网将采集的图像信息传输给防爆计算机;利用防爆计算机对图像进行预处理,根据位姿解算模型解算出快速掘进机器人位姿;将解算出的位姿信息与巷道设计轴线信息进行比较,计算出快速掘进机器人位姿与巷道设计轴线间的位姿偏差;根据位姿偏差的类型与大小,采用不同的控制策略计算出修正后的控制量,并输出控制指令;控制指令控制电磁比例阀的阀芯移动,实现对伸缩油缸的控制,根据各区域伸缩油缸的伸缩量不同,对快速掘进机器人进行位姿调整,实现纠偏控制。实验结果表明:位姿视觉测量精度为X方向平均偏差21.334mm,Y方向平均偏差34.154mm,偏航角平均偏差为0.493°;纠偏控制精度在X方向小于30mm,满足实际工况要求。