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采煤机的煤岩识别技术是实现智能控制的基础,现有煤岩识别方法对现场环境及检测设备要求较高,实际综采工作面难以满足所需的必要条件。针对上述问题,提出了一种基于采煤机摇臂销轴载荷数据卡尔曼最优估计的煤岩识别方法,在不增加外部附属仪器设备的基础上,采用摇臂销轴传感器替换现有销轴感知煤岩载荷,可较好地适应环境。通过测定位于摇臂与连接架连接处摇臂销轴传感器的应变数据,采用卡尔曼最优估计算法对载荷数据进行降噪处理,使采煤机在截割煤岩等不同工况下的载荷区间相互分开,通过判断实时载荷处于的区间实现煤岩识别。构建随机载荷信号,利用卡尔曼最优估计算法、最小均方(LMS)自适应估计算法、变步长LMS自适应估计算法对相同信号进行降噪处理,结果验证了卡尔曼最优估计算法对载荷信号降噪处理的可行性与优越性。在某综采实验平台上进行煤岩识别验证,以空载、截割煤壁、截割岩石3个阶段对煤壁侧上端摇臂销轴沿采煤机牵引方向的载荷进行分析,结果表明:载荷数据未经卡尔曼最优估计算法处理之前,截割煤壁与截割岩石状态下的载荷区间存在重合部分,无法准确完成煤岩识别;载荷数据经过卡尔曼最优估计算法处理后,空载、截割煤壁、截割岩石3种工况下的... 相似文献
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针对工作面末采期间回撤通道矿压显现剧烈的问题,通过现场监测、数值模拟,研究了塔拉壕煤矿3101工作面回撤通道区域应力演化规律及围岩塑性破坏特征,结果表明:(1)在末采期间,工作面超前回撤通道20 m范围内影响剧烈,围岩失稳严重;(2)在工作面距主回撤通道20 m到贯通期间,主回撤通道区域应力分布从"非对称双峰值"状态逐步加强,最终演化为"对称单峰"状态,辅回撤通道区域应力场数值增加,状态基本不变;(3)末采期间,主回撤通道围岩塑性区逐步扩展,辅回撤通道围岩塑性区变化不明显。因此,基于顶帮协同控制的原则,提出预防性的主回撤通道补强支护方案,并配合末采期间围岩稳定性控制措施,现场应用效果良好。 相似文献