“煤矿机电设备智能监控技术与应用”专题

来源：《工矿自动化》2021年第7期

【编者按】目前，智能开采已是煤矿生产模式变革的共识，其以少人/无人开采为目标，以设备安全可靠运行为前提，催生了一系列设备状态监测、诊断与控制的新技术。为进一步总结、凝练我国煤矿机电设备智能监控技术与应用的最新进展，《工矿自动化》特邀西安科技大学张旭辉教授担任客座主编，樊红卫副教授、毛清华副教授、周李兵高级工程师担任客座副主编，于2021年第7期策划出版“煤矿机电设备智能监控技术与应用”专题。在专题刊出之际，衷心感谢各位专家学者的大力支持！

行业视野: 安全
类别; 62个
关键词; 50位
专家; 10篇
论文; 2882IP
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悬臂式掘进机截割头位姿视觉测量系统改进

作者(Author)：张旭辉, 谢楠, 张超, 杨文娟, 张楷鑫, 周创

摘要：基于红外LED特征的悬臂式掘进机截割头位姿视觉测量系统中，外参标定稳定性和红外LED光斑中心提取精确性对截割头位姿检测精度具有重要影响。现有外参标定方法需依靠经验将截割臂摆至正中位置(未知)，标定结果存在较大波动。针对该问题，提出了一种基于多点固定的外参标定方法，该方法控制掘进机截割臂分别摆动到左上角、右上角、左下角、右下角4个已知极限位置并采集标靶图像，计算外参矩阵值，可有效提高外参标定稳定性。现有的灰度质心法采用像素的灰度值作为权重来计算光斑质心，精度只能到像素级，仅粗略满足实际应用需求。针对该问题，提出采用亚像素级边缘检测算法改进光斑中心提取方法：首先采用灰度质心法进行光斑中心粗提取，然后采用亚像素级边缘检测算法求出亚像素级边缘坐标，最后使用最小二乘法拟合光斑中心，实现光斑中心精确提取。实验结果表明：改进光斑中心提取方法将标靶LED灯间距最大测量误差从3.2mm缩小为1mm，提高了检测精度；基于多点固定的外参标定方法所获得的外参数矩阵比较稳定，平移矩阵中位移的最大变化幅度为15mm，旋转矩阵中角度的最大变化幅度为1°；视觉测量系统改进前对截割头摆角的测量误差范围为［-1.2°,1.7°］，改进后截割头水平摆角误差范围为［-0.5°,0.5°］，垂直摆角误差范围为［-0.6°,0.6°］，说明改进方法有效提高了截割头摆角的检测精度。

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2021年第07期

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变速工况下采煤机行星齿轮传动系统故障诊断

作者(Author)：毛清华, 张勇强, 赵晓勇, 张旭辉, 樊红卫, 张飞

摘要：采煤机截割煤层时，牵引部行星齿轮传动系统处于变速工况，且行星齿轮传动系统结构复杂，导致振动信号存在多种调制现象，影响行星齿轮传动系统故障特征提取。针对上述问题，将阶次分析技术与包络谱相结合，提出了一种基于包络阶次谱分析的采煤机行星齿轮传动系统故障诊断方法。首先对行星齿轮传动系统的非平稳时域振动信号进行Hilbert包络分析，然后将非平稳时域包络信号进行计算阶次跟踪处理，转换为等角度的角域信号，最后对等角度角域信号进行快速傅里叶变换，得到信号的包络阶次谱。对该方法进行了仿真分析及基于动力传动故障诊断综合试验台的变速工况下行星齿轮传动系统故障诊断试验，结果表明：对于变速工况下的振动调制信号，阶次分析难以提取特征阶次，而包络阶次谱分析方法可有效提取其特征阶次，并实现了行星齿轮传动系统故障准确诊断。

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2021年第07期

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基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法

作者(Author)：杨金衡, 宋单阳, 田慕琴, 宋建成, 许春雨

摘要：基于惯导的采煤机定位方法存在误差累计、姿态角及位置漂移等固有缺陷，虽然引入误差补偿技术和多传感器组合定位技术可在一定程度上减小误差，但效果有限。针对上述问题，提出了一种基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法。实时同步采集安装在采煤机上的2套惯导系统的加速度和姿态角，以惯导系统的位置作为状态量，惯导系统之间的距离和夹角为观测量，建立了双惯导定位模型，以克服单惯导定位误差累计的缺点。然而，双惯导系统输出存在较大差异时会导致双惯导定位模型出现状态突变，降低定位模型准确度，因此采用自适应卡尔曼滤波算法，通过计算基于残差的卡方检验值评估双惯导定位模型是否发生状态突变，并采用三段模糊判别函数动态调整过程噪声的协方差矩阵，以降低状态突变对定位精度的影响。仿真和实验结果表明，自适应卡尔曼滤波相比扩展卡尔曼滤波的抗干扰能力更强，有效减小了状态突变时的估计误差；基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法的定位误差比单惯导的定位误差在各方向上均有所减小。

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2021年第07期

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采煤机运行状态数据分布式实时预测模型

作者(Author)：张俭让, 刘睿卿, 李学文, 王智鹏, 史振东

摘要：针对采煤机大量运行状态数据不能得到及时处理的问题，研究了基于Storm的采煤机运行状态数据分布式实时预测模型。结合采煤机实际运行状态数据，通过Hadoop分布式存储数据库模拟采煤机运行状态实时数据流；通过Storm分布式实时大数据处理框架处理大量采煤机运行状态时间序列数据，采用门控循环单元(GRU)作为预测模型，实现对采煤机运行状态数据的实时预测；结合各类数据的阈值设定，实现故障预警。以某矿综采工作面MG400930-WD电牵引采煤机的数据为例，取截割部电动机电流、截割部电动机温度、牵引部电动机电流、牵引部电动机转速、调高泵工作压力、调高泵工作转速、冷却水压、变频器电流8种监测数据作为实验数据，对预测模型进行训练和测试，结果表明：预测模型收敛速度较快，且拟合优度达到0.9以上；除冷却水压外，其余数据的预警准确率均达到95%以上；处理速度快，整个预警过程共10s左右，可满足应用要求。

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2021年第07期

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基于知识图谱的采煤机智能维护知识库构建

作者(Author)：王岩, 曹现刚, 张旭辉, 樊红卫, 段雍, 霍小泉

摘要：为了满足采煤机元部件级故障源精确定位需求，提升综采工作面开采效率和安全可控性，将知识图谱技术引入采煤机故障检修知识的动态建模、形式化存储及智能交互过程，构建了基于知识图谱的采煤机智能维护知识库。从采煤机的硬件拓扑、故障检修、传感监测等方面，规范了相关术语与命名结构；定义并抽取了采煤机智能维护知识图谱的实体、关系与属性，建立了包含整机、部件、子部件、元件和零件5类实体的硬件拓扑网络子图，包含故障类型、位置、现象、原因、解决方法5类实体的故障检修网络子图，包含传感器、监测位置2类实体的传感监测网络子图；通过实体消岐与共指消解过程合并硬件拓扑、故障检修和传感监测3个网络子图，从而形成采煤机智能维护知识网络图，并通过对网络节点之间的相互作用关系进行形式化描述来表达智能维护知识；采用Neo4j，Py2neo等技术，搭建了一个可实现动态交互的采煤机智能维护知识库原型系统，初步实现了故障信息检索、技术指导等功能。

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2021年第07期

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基于多道线性激光的带式输送机纵向撕裂检测

作者(Author)：徐辉, 刘丽静, 沈科, 邹盛

摘要：煤矿井下环境昏暗、潮湿、粉尘大，采集的监控视频图像模糊，导致输送带纵向撕裂识别难度大，且现有研究成果仅关注有无纵向撕裂，未涉及撕裂损伤定位及趋势跟踪。提出一种基于多道线性激光的带式输送机纵向撕裂检测方法：采用矿用本安型结构光发射器向输送带表面投射多道线性激光、矿用本安型工业相机拍摄线性激光条纹图像，通过提取激光条纹中心线并分析其特征，判断单帧图像是否存在纵向撕裂损伤，存在损伤时搜索损伤边界点并计算损伤宽度、深度特征值；融合多帧图像检测结果及速度传感器数据，计算完整纵向撕裂损伤长度、平均宽度、平均深度；通过检测输送带上的标志物位置定位撕裂损伤纵向位置，求取损伤起点在输送带上的位宽占比定位横向位置，并基于纵向位置实现损伤趋势跟踪。设置输送带纵向撕裂损伤长度分别为0.73，0.95m，平均宽度为0.01m，平均深度为0.008m，采样速率为25帧/s，对该方法进行测试，结果表明该方法能够准确检测带式输送机有无纵向撕裂，损伤长度计算误差平均值为0.06m，损伤平均宽度、平均深度计算误差平均值为0.001m，纵向定位误差不超过0.1m，并可准确判断纵向撕裂发展趋势。

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2021年第07期

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矿用带式输送机托辊运行状态监测系统

作者(Author)：姜阔胜, 毛中元, 谢有浩, 卞士军, 周远远, 郭帅, 胡坤

摘要：以人工巡检和振动信号诊断为主的带式输送机托辊故障监测无法保证高可靠性和实时性，因此采用电力线载波通信方式传输带式输送机托辊运行数据；传统的电力线载波通信是侵入式的，且需要定期更换电池。针对上述问题，提出了一种基于自供电和非侵入式电力线载波通信的矿用带式输送机托辊运行状态监测系统。该系统由发送端、接收端和127V照明电力线组成。发送端安装于带式输送机托辊处，采用FPGA作为核心控制器，对托辊运行时产生的音频信号进行采集并调制成高频信号，通过电感耦合器将高频信号耦合入照明电力线中，实现非侵入式电力线载波通信；接收端安装于地面控制室，实现照明电力线中信号的解耦、解调、还原；对采集的原始音频信号和还原的音频信号进行皮尔逊相关系数分析，确认还原的音频信号的准确性后进行倒谱分析，从而判断托辊故障。实验结果表明，该系统能准确诊断带式输送机托辊故障。

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2021年第07期

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用于带式输送机自检托辊的能量收集器设计

作者(Author)：孙亮, 周公博, 王惟, 何贞志, 李婷婷

摘要：带式输送机自检托辊将无线传感器节点安装在托辊内部，用于采集并无线传输温度与振动信号，为煤矿带式输送机托辊健康检测提供了一种新的思路。针对密闭托辊内无线传感器节点的能量供给问题，设计了一种基于Halbach永磁体阵列的能量收集器。介绍了能量收集器的结构设计，根据无线传感器节点实际能耗及能量管理电路效率分析了供能需求；采用COMSOLMultiphysics5.5对能量收集器进行有限元分析，验证了Halbach永磁体阵列用于小型旋转体能量收集器时较常规永磁体阵列具有明显优势，并分析了气隙厚度、永磁体厚度、转子速度对能量收集器发电性能的影响，得出通过减小气隙厚度、增大永磁体厚度、提高转子速度等方式可有效提高能量收集器感应电压的结论；基于能量收集器供能需求分析、安装空间要求及有限元分析结果，优化了能量收集器参数，并制作了样机进行试验，结果表明：在5r/s托辊转速下，能量收集器感应电压有效值为4.77V，最大功率为171.33mW，功率密度为6.78mW/cm3，满足无线传感器节点能耗需求(165.722mW)。

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2021年第07期

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