基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法

针对现有接触式液压支架护帮板状态监测方法在矿井雾尘环境下应用存在故障率高、测量结果容易受机身倾斜等因素影响等问题,提出了一种基于图像识别的液压支架护帮板收回状态监测方法。该方法利用雾尘图像清晰化算法与机器视觉测量方法对液压支架护帮板的收回角度进行监测,通过测量护帮板角度来确定液压支架护帮板的收回状态。首先采用改进的暗通道先验算法与导向滤波多尺度Retinex算法对采集的图像进行去雾处理,对经去雾处理的图像进行小波融合,着重恢复雾尘图像的边缘细节信息;然后利用机器视觉测量方法对融合图像的感兴趣区域(ROI)进行提取、二值化、水平和垂直投影处理,提取骨架、骨架像素点,拟合生成直线,由已标定好的CCD相机进行坐标变换,输出护帮板真实角度,进而判断护帮板是否收回。实验结果表明,该方法实现了煤矿井下雾尘图像的清晰化处理,保留了图像细节,且测量精确度高,综合误差小于2°,满足对护帮板的监测要求。     

车用摆销链式CVT速比控制参数优化策略研究

速比控制是变速器控制领域的关键技术之一。通过分析摆销链式CVT的结构及工作原理,采用模糊PID控制方法对汽车行驶循环工况进行仿真;搭建CVT传动系统数学模型和速比模糊控制器子模型,基于Simulink/Cruise联合仿真软件平台对模糊控制进行仿真研究;最后,引入遗传算法对速比控制器控制规则进行参数优化,分别对汽车起步工况和循环工况速比跟踪控制策略进行验证。结果表明,基于遗传算法的速比模糊控制对目标速比的跟随效果及误差变化均优于传统的模糊PID控制方法,可满足摆销链式CVT速比控制的要求。     

混合动力挖掘机回转制动控制及仿真试验研究

针对混合动力技术的挖掘机回转控制系统制动超调等问题,建立挖掘机回转装置模型,采用模糊PID控制算法,通过Matlab/AMESim联合仿真软件平台进行验证,并基于矿用混合动力挖掘机进行实测。结果表明,所采用的控制策略能够满足其回转制动的性能要求,并具有良好的节能效果,分析结果为促进混动挖掘机回转作业系统的设计与评价提供了一定的借鉴意义。     

基于PSO的混动挖掘机回转系统轨迹优化策略

针对混合动力挖掘机回转系统运行能耗高、效率低的问题,通过工况分析确定电机驱动回转系统的方案,建立混合动力挖掘机电驱回转系统多目标优化模型。提出一种基于PSO的混合动力挖掘机回转系统运行轨迹优化策略,基于粒子群优化算法对挖掘机回转系统运行轨迹优化模型进行离线求解。试验采集数据得到回转系统运行轨迹曲线,并在Simulink中验证电驱回转系统的动力性能。结果表明,混合动力挖掘机电驱回转系统优化策略可以充分改善挖掘机回转系统性能指标,为其他具有回转系统的工程机械与车辆提供一定的工程应用技术支持。