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《工矿自动化》2020年度优秀论文

来源：工矿自动化

《工矿自动化》编辑部综合考虑论文的创新性（审稿专家评审意见）、规范性（责任编辑推荐）和读者关注度（中国知网被引频次和下载量），从2020年度发表的234篇论文中评选出30篇优秀论文。

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  • 基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断

    作者(Author)： 张梅, 许桃, 孙辉煌, 孟祥宇

    摘要：为解决目前矿井提升机故障诊断方法效率低、准确性差等问题，提出了一种基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对传感器实时采集的提升机运行参数进行去噪预处理、多源信息融合，保证数据的准确性；然后将处理后的数据输入矿井提升机故障树，采用三角模糊数表示提升机底事件发生概率，得到底事件模糊概率；最后将模糊故障树映射为贝叶斯网络进行可靠性分析，将底事件模糊概率作为先验概率，计算叶节点发生概率，进而获得根节点的后验概率、概率重要度和关键重要度，从而快速确定故障类型和故障点。实例分析结果验证了该方法的可行性。
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    工矿自动化
    2020年第11期
    434
    127
  • 液氮循环致裂技术强化煤层气抽采的研究与应用展望

    作者(Author)： 翟成, 徐吉钊

    摘要：水力压裂技术在强化煤层致裂、提高煤层气抽采效率方面广泛应用，但存在耗水量大、压裂液易污染环境等问题，难以在富含煤层气的缺水地区应用。基于常规液氮压裂技术，通过改变液氮单次注入方式，提出了液氮循环致裂技术，并对该技术用于强化煤层气抽采进行了展望。该技术采用液氮循环注入方式，使得液氮持续充填不断扩展的裂隙空间，形成复杂的裂隙网络。其致裂煤岩机理为循环累积损伤、低温致裂及气体致裂三者耦合作用机制：① 在液氮循环注入过程中，不同类型组配颗粒间出现不同程度的变形响应，不断累积的颗粒间损伤在一定程度上劣化煤体局部区域的抗压强度，导致新生裂隙的衍生及原生孔隙扩容。② 液氮对煤岩的冷冲击导致煤岩内部结构发生断裂，产生大量微裂隙，并使其随着液氮循环注入不断扩展和导通，同时液氮的低温作用导致的水冰相变过程能进一步破坏煤岩内部结构。③ 液氮汽化产生的高压气体使得煤岩体积重复性地扩展-收缩，进一步促使裂隙发育和导通。液氮循环致裂技术以液氮为压裂介质，极大缓解了对水资源的依赖，对环境无污染，可用于煤层气抽采等领域。
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    工矿自动化
    2020年第10期
    421
    240
  • 煤矿坑道智能化钻探技术发展框架分析

    作者(Author)： 李泉新, 刘飞, 方俊

    摘要：坑道智能化钻探的显著特征在于智能钻具的研发与应用和钻探数据的获取与分析，但现阶段我国煤矿坑道智能化钻探的研究基础较为薄弱，坑道智能化钻探缺乏科学化、精细化的技术手段，且缺乏系统性发展框架。针对该问题，阐述了我国煤矿坑道智能化钻探技术研究现状，从自动化钻机、导向钻进技术、孔内多参数获取、智能分析决策等方面总结了煤矿坑道智能化钻探发展成果与不足；在此基础上提出了煤矿坑道智能化钻探技术发展框架，指出应围绕精准导向系统、数据测量系统、数据传输系统、智能决策系统和自动控制系统，打造从孔底到孔口、从井下到地面的一体化坑道智能化钻探平台，构建“参数测量-〖智能决策-控制执行”坑道钻进过程闭环控制系统：通过数据传输系统将孔底随钻测量参数实时传输至地面远程数据支持中心，采用人工智能算法对地质参数、几何参数和工程参数进行协同分析，并实时更新三维可视化地质模型，制定钻进工艺参数和钻孔轨迹智能调控策略，控制井下智能钻机工作。
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    工矿自动化
    2020年第10期
    600
    285
  • 矿用智能巡检机器人关键技术研究

    作者(Author)： 潘祥生, 陈晓晶

    摘要：介绍了矿用智能巡检机器人研究现状，针对目前矿用智能巡检机器人的特点，从移动平台、定位与导航、图像识别、自主充电、后台管理及诊断等方面详细分析了矿用智能巡检机器人的关键技术：移动平台是矿用智能巡检机器人的重要组成部分，不同的移动平台工作方式不同，应根据巡检场所的环境特点选择轮式、履带式或者轨道式移动平台，平台设计时还需考虑防爆、防潮、防振、防尘等问题；定位与导航技术是矿用智能巡检机器人实现智能化和完全自主移动最关键的技术，从目前井下使用情况来看，轮式和履带式矿用智能巡检机器人定位与导航可采用激光雷达+SLAM技术，轨道式矿用智能巡检机器人由于巡检线路固定，定位与导航适合采用RFID技术；图像识别技术是矿用智能巡检机器人使用比较普遍的一项重要技术，通过拍摄设备图像，判别设备运行状况，根据矿用智能巡检机器人结构及组网方式不同，图像识别的数据处理分为后台处理和就地处理；自主充电技术是矿用智能巡检机器人长期自主工作后补充电能的重要手段，在电池设计时不仅要考虑增大电池容量，还要考虑电池的自主充电能力，才能实现机器人无人值守智能化巡检，体积小、质量轻、储量大的电池本安化是目前研究的难点；矿用智能巡检机器人在巡检过程中会采集到大量数据，其必须具备后台管理和数据分析诊断功能，但目前矿用智能巡检机器人受供电、网络传输技术等因素的影响，无法对采集的数据进行实时处理或上传，需要进一步研制出更加高效的后台管理及在线故障诊断系统。指出了数据分析智能化、移动平台轻量化、功能模块化、巡检定位精确化是矿用智能巡检机器人的发展趋势，为矿用智能巡检机器人关键技术的进一步研究提供参考。
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    工矿自动化
    2020年第10期
    431
    512
  • 基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制研究

    作者(Author)： 张旭辉1, 周创, 张超, 谢楠, 张楷鑫, 刘博兴

    摘要：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21.334 mm，Y方向平均偏差34.154mm，航向角平均偏差为0.493°；纠偏控制精度在X方向小于30 mm，满足实际工况要求。
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    工矿自动化
    2020年第09期
    729
    226
  • 煤矿智能化与矿用5G

    作者(Author)： 孙继平

    摘要：针对煤矿井下电气防爆、无线传输衰减大等特点，分析了矿用5G技术和适用范围：矿用5G宜采用本质安全型防爆；用于控制的矿用5G应具有较强的抗干扰能力；采煤工作面和掘进工作面地面远程控制宜选用矿用5G；煤矿井下车辆无人驾驶地面远程控制宜选用矿用5G；没有针对矿井移动通信特点研发的矿用5G性价比低于矿用WiFi移动通信系统；严禁用矿用5G移动通信系统替代矿用有线调度通信系统；没有针对煤矿安全监控特点研发的矿用5G不能替代煤矿安全监控系统；没有针对矿井动目标精确定位特点研发的矿用5G定位精度低于矿用UWB精确定位系统；450～6 000 MHz频率范围的矿用5G传输速率低于矿用WiFi6；没有针对煤矿井下固定设备监控特点研发的矿用5G可靠性低于矿用有线监控系统。指出了亟需针对煤矿井下安全生产特点，研发矿用5G，而不仅仅是对现有地面5G产品进行防爆改造。
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    工矿自动化
    2020年第08期
    2705
    1088
  • 重介质选煤过程先进控制：研究进展及展望

    作者(Author)： 张凌智, 代伟, 马小平

    摘要：基于传统控制方法的重介质选煤过程自动控制存在能耗高、灰分含量波动大等问题，而先进控制能够改善过程动态性能，使系统运行接近最优状态。首先介绍了重介质选煤工艺流程，分析了重介质选煤过程的多时间尺度、多速率特性，并基于重介质选煤过程强非线性、多变量耦合、时变性、多干扰等因素，分析了重介质选煤过程先进控制在数学建模、运行指标跟踪控制、稳定性、关键参量精确感知等方面的难点；然后从重介质选煤过程建模、重介质悬浮液密度控制、精煤灰分控制等方面，综述了重介质选煤过程先进控制的研究进展；最后展望了重介质选煤过程先进控制未来的研究方向：基于大数据的重介质选煤可视化平台建设,面向重介质选煤过程的知识和数据混合驱动的智能优化与控制,产品质量与效率预测方法研究,重介质选煤虚拟实验平台搭建。
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    工矿自动化
    2020年第08期
    370
    341
  • 基于小波包分解和PSO-BPNN的滚动轴承故障诊断

    作者(Author)： 鞠晨, 张超, 樊红卫, 张旭辉, 杨一晴, 严杨

    摘要：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。
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    工矿自动化
    2020年第08期
    434
    257
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