“综采装备智能化”专题_中国煤炭行业知识服务平台

“综采装备智能化”专题

煤矿智能化是适应现代工业技术革命发展趋势、保障国家能源安全、实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，经过改革开放四十年的创新发展，我国煤矿实现了从普通机械化、综合机械化到自动化的跨越，并开始向智能化迈进，为我国经济社会发展提供了可靠的能源保障，然而我国煤矿智能化发展尚处于初级阶段，存在研发滞后企业发展需求、技术标准与规范缺失、技术装备保障不足、研发平台不健全、高端人才匮乏等问题，因此，应理清发展思路，创新发展模式，加快推进煤矿智能化技术与装备标准体系建设，持续深入开展煤矿智能化基础理论与技术短板攻关，加强产学研用的协同创新，推动煤矿智能化人才队伍建设，提高煤矿智能化建设的综合保障能力。

行业视野: 智能化
类别; 135个
关键词; 97位
专家; 31篇
论文; 49571IP
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矿山设备全生命周期信息集成与工况判别算法研究

作者(Author)：于嘉成, 王刚, 刘卫东, 宁永杰, 蒋晗晗

摘要：针对矿山设备的全生命周期数据集成和设备大量监测数据信息挖掘问题，提出一种基于矿山物联网平台的设备全生命周期信息集成与工况判别算法。通过基于“逻辑设备-逻辑节点-数据类和数据属性”的分层模型结构完成数据的基本划分，采用松耦合方式完成基于矿山物联网平台的设备的全生命周期数据集成。最后，结合异常检测算法，提出了一种基于状态的设备监测数据判别算法，完成设备的工况判别。试验测试结果表明：结合从矿山物联网平台采集的设备运行检修阶段信息，利用Python语言完成用户接口构建，验证了集成方法的可行性，并以通风机设备为例验证了工况判别算法的有效性。

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煤炭科学技术

2019年第04期

1103

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基于巨磁阻效应的采煤机摇臂角度传感器设计研究

作者(Author)：李曼, 王志鹏

摘要：为解决采煤机自动高调中缺乏有效检测手段的问题，在分析采煤机摇臂结构和工作原理的基础上，提出了适合采煤机实际工况的摇臂角度测量方法，并设计了基于巨磁阻效应的角度传感器。传感器通过在摇臂销轴处安装摇杆-旋转机械部件以获取摇臂位置，并将其摆动转换为磁场旋转运动；采用集成巨磁阻（IGMR）芯片TLE5012B作为磁感应元件，单片机STM32F103C8T6为核心控制单元，实现角度信号的采集、转换、处理、显示、WiFi和RS485方式传输等。试验结果表明：基于巨磁阻效应的采煤机摇臂角度传感器在采煤机摇臂摆动范围内具有良好线性关系，非线性度为0.13%，最大绝对误差为0.23°，最大相对误差为0.20%,可实现较高精度的角度测量。

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煤炭科学技术

2019年第04期

861

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基于PSO优化NP-FSVM的煤矸光电智能分选技术研究

作者(Author)：郭永存, 于中山, 卢熠昌

摘要：为提高分选的稳定性和准确率，提出一种多特征融合的基于粒子群算法优化的法平面型隶属度函数模糊支持向量机(PSO-NP-FSVM)煤矸石分选方法。介绍了X射线探测识别煤矸石技术的基本原理与工作流程。对采集到的X射线图像经中值滤波去噪预处理后，分别提取灰度特征下的灰度均值、灰度方差，以及基于灰度共生矩阵的纹理特征下的能量、相关性、对比度和熵共计6个特征向量，并对选择的特征进行融合。利用法平面型隶属度函数能有效剔除孤立样本的优点，结合粒子群算法对模糊支持向量机分类器模型的主要参数进行优化，提出经优化改进后的PSO-NP-FSVM分类算法，采用相同的训练样本，与PSO-FSVM分类器模型进行仿真对比分析。最后，分别采用PSO-NP-FSVM、PSO-FSVM算法与单一灰度或纹理特征进行识别的方法建立分类器模型，并通过交叉验证的方法进行对比试验。试验研究结果表明：PSO-NP-FSVM算法经56次的迭代，参数达到最优，PSO-FSVM算法参数寻优需迭代63次；PSO-NP-FSVM算法的适应度函数值较小。通过多特征融合的PSO对NP-FSVM进行优化的分选方法，煤矸石的分选准确率达到93.8 %，其准确率和稳定性较普通PSO-FSVM分类器模型与单一特征识别方法，均有所提高。X射线探测的光电智能分选技术是未来煤矸石分选发展的重要趋势，此方法可改善在分选过程中因煤矸厚度的影响，导致识别准确率降低的缺陷。

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煤炭科学技术

2019年第04期

979

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基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究

作者(Author)：曹现刚, 费佳浩, 王鹏, 李宁, 苏玲玲

摘要：为了实现煤和矸石的自动化和智能化分选，降低煤炭洗选的投资和生产成本，提高煤炭质量，针对国内外目前煤炭分选方式存在的资源浪费、环境污染，分选效率较低和成本较高等问题，提出了一种多动态目标多机械臂协同的煤矸分拣方案，依据国内煤矿的煤矸分选现状和迭煤厂的工况，设计了一种适应于狭小工作空间和速度较快手拣矸输送带的煤矸分拣机器人，该机器人构建了一种基于深度学习的煤矸快速识别方法，通过实时采集煤和矸石流的图像数据，利用训练好的卷积神经网络模型自动提取煤矸图像特征，给出准确的识别信息，并通过双目立体视觉技术对已识别的矸石进行三维信息提取。由于机器人分拣目标为动态目标，对分拣运动进行了规划，采用三自由度桁架式机械臂进行分拣，提出多机械臂协同的煤矸分拣策略。试验结果表明：基于多机械臂协同的煤矸分拣机器人能够有效改善煤矸分选方法，对煤矸混合物进行快速识别和定位，煤矸混合样本下的目标识别准确率可达76.92%；采用多臂协同方案能够提升煤矸分拣效率，最终实现对煤矸快速分拣。

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煤炭科学技术

2019年第04期

1658

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煤矿无轨胶轮车智能调度管理技术研究与应用

作者(Author)：刘宏杰, 张慧, 张喜麟, 韩雷

摘要：针对煤矿无轨胶轮车辅助运输系统在提升矿井生产效率的同时，给煤矿带来的无轨胶轮车无序运行、高能耗及环境污染、运输安全等问题，提出了采用多系统融合技术将煤矿井下无轨胶轮车运行相关有效数据充分筛选，研究采用高精度定位技术实现车辆30 cm高精度定位，通过交通信号、视频图像、位置信息等关联数据采集分析处理和车辆运行流程全数字化管控，实现井下无轨胶轮车日常运行网上及移动端申请、车辆运行无人化自动调配、车辆数据统计分析、人员乘用及物料运输车辆全面数字化、智能化管控。结果表明：通过无轨胶轮车辅助运输系统的全数字化管控的研究及应用，大幅提升了煤矿井下无轨胶轮车辅助运输效能，提高统一指挥调度和信息共享水平，实现煤矿无轨胶轮车调度管理的智能化。

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煤炭科学技术

2019年第03期

698

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德国工业4.0与中国煤机装备智能制造的发展

作者(Author)：王国法, 杜毅博

摘要：综述了工业革命发展背景和世界主要国家智能制造发展战略，指出以信息物理融合系统为核心的技术创新推动了全球制造产业变革。随着人口红利消失，知识红利凸显，制造业转型升级成为大势所趋。阐述了智能制造内涵、特征、智能制造关键技术与其核心内容。智能制造的基本属性是实现对于信息的深度自感知，实现精准控制的自执行，并在此基础上实现智能优化自决策。智能制造以数据为核心，以实现万物互联为特征，其关键技术包括人工智能技术、工业机器人技术、大数据技术、云计算技术、物联网技术以及整体的信息化系统。论文还对德国工业4.0、布局与发展现状进行介绍，指出德国工业4.0的战略举措是将传统工业与信息化进行深度融合，将不同行业进行跨界合作，将创新科技与产业相结合，实现经济产业红海与蓝海的对接。之后分析了我国煤机装备智能制造的发展现状，介绍了智能焊接、柔性数字化车间等我国煤机装备智能制造关键技术的重要进展。在分析我国煤机装备制造业特点的基础上，指出了发展煤机智能制造的关键任务包括：产品与数据的标准化模块化；建设智能制造系统和工艺创新；建设智能制造信息化系统和基础网络活动；推进管理精益化及服务产业化；打造智能制造人才培养体系。最后提出了我国煤机装备制造业企业转型升级实现数字化，网络化智能化，发展智能制造的策略和路径。

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煤炭科学技术

2019年第03期

12285

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基于方波电压注入的刮板机重载启动控制策略研究

作者(Author)：张建公

摘要：针对煤矿刮板机传统启动方法启动速度慢、启动转矩控制不精确与启动耗能大等问题，研究了一种基于无滤波器载波信号分离的高频方波电压注入法的刮板机启动方法，通过引入永磁电动机转子位置与转速的观测器，能够实现启动转矩的精确控制，实现快速与平稳启动; 无滤波器载波信号分离策略可以避免传统方法信号分离过程中滤波器的使用，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明: 基于高频电压注入的刮板机重载启动方法与传统的I/F启动方式相比，启动时间减少约52.3%，启动电流减小约75.0%，有效改善了刮板机启动性能。

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煤炭科学技术

2019年第02期

304

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煤矿带式输送机火灾光纤传感检测技术研究

作者(Author)：程永新

摘要：为监测煤矿长距离带式输送机长时间连续运行所造成的火灾隐患，提出一种基于后向拉曼散射及光时域反射原理的光纤温度传感方法,对带式输送机沿线进行火情监测与预警。理论分析该方法在带式输送机沿线的温度检测原理及沿线的定位原理，并融合使用累加平均以及小波降噪的数据处理方法，有效地改善了所采集信号的信噪比以及温度测量的实时性。结果表明：此光纤传感检测方法实现了沿线10 km范围内温度的分布式监测，温度响应时间小于3 s，定位精度不大于2 m，且可测温度最高可达190 ℃。因此，合理铺设光纤并使用光纤传感测量系统可以及时有效地提供煤矿带式输送机沿线的火情，为煤矿生产安全提供保障。

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煤炭科学技术

2019年第02期

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567

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