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1941年 | 1篇 |
煤矿钻机智能施工过程中自动判识当前工序的难度较大,针对该问题提出了一种包含钻机运行过程层次建模、工序执行概率推理的工序判识方法。首先,以层次分析法对钻机运行过程中不同粒度对象间耦合过程进行描述和建模,揭示了钻机各工序执行过程中设备、功能与系统间的交互特征。其次,在上述研究基础上引入贝叶斯概率推理方法,建立工序执行概率推理模型,分析了钻机运行过程中不同粒度对象属性与各工序状态间的因果关系。随后,将采集到的传感数据进行处理并作为实时证据提供给工序判识模型,推理获得各工序的当前执行概率。最后,以ZDY23000LDK钻机运行过程中液压压力值、动力头转速及移动速度作为输入信息,利用提出的工序判识方法,推理出当前执行工序编号,实验结果显示针对上扣工序、钻进工序和起拔工序的识别准确率分别达到85.3%、81.2%和87.1%,从而证明所提工序判识方法是切实可行的。上述研究工作提供了钻机运行过程的层次解耦方法及钻机不同粒度对象间交互过程的分析方法,为后续钻机智能控制方法研究及先进智能地质装备研发提供了技术支撑。
相似文献针对钻机在复杂施工环境下所面临的劳动强度大以及安全风险高等问题,采用电子电路技术、测量传感技术、远程控制技术、视频监测技术以及大数据技术,研制出一套适用于煤矿自动化钻机的远程监控系统。该系统以ZDY4500LFK型煤矿用钻机为主体,实现了视距内控制、井下集控以及地面远程监控3种控制模式,并构建了云端自动化钻机管控平台。具体而言,视距内监控模式通过遥控器、控制器及配套传感器,实现了对井下视觉范围内钻机的精确操作;井下集控模式则集成了集控舱、隔爆兼本安型计算机、本安显示器、隔爆兼本安型交换机、本安摄像头以及本安操控箱等设备,实现了对井下危险钻场的钻机远距离安全监控;地面监控模式则通过地面操控台、地面服务器、显示器、交换机以及AI智能分析盒子等设备,为自动化钻机的地面远程监控提供了有力支持。此外,云端自动化钻机管控平台则主要用于自动化钻机群运行状态和施工状态的数据统计与分析。研制的远程控制系统应用于ZDY4500LFK、ZDY6500LDK型钻机,并实现了视距内遥控、井下集控以及地面远距离控制等多种控制方式的稳定运行。现场试验和测试研究结果表明:(1)钻机视距内遥控系统遥控器按键丰富、控制器具有CAN、RS485等丰富的接口,手机升级便捷方便,可广泛应用于钻机电控化升级和改造。(2)远程集中控制系统可以实现10 km距离的远程控制,控制响应时间小于200 ms。视频、参数采集数据响应及时无卡滞,可以满足井下钻机远程监控的需求。(3)地面远程监控系统可以实现地面钻机远程监控并具有AI识别功能,可实现人员闯入预警和停机功能。(4)自动化钻机管控平台经过功能、压力、并行、访问测试,功能正常,响应及时,系统无崩溃,可用于自动化钻机数据和工况的统计分析。该控制系统的应用在保证钻孔施工安全的同时也为煤矿钻机实现少人化、智能化、信息化提供了借鉴。
相似文献针对煤矿非全断面巷道条件下掘进机器人移机难度大、效率低下等问题,分析了煤矿井下非结构化环境特征及掘进机器人运动特性,提出了基于深度强化学习的掘进机器人机身路径规划方法。利用深度相机将巷道环境实时重建,在虚拟环境中建立掘进机器人与巷道环境的碰撞检测模型,并使用层次包围盒法进行虚拟环境碰撞检测,形成巷道边界受限下的避障策略。考虑到掘进机器人形体大小且路径规划过程目标单一,在传统SAC算法的基础上引入后见经验回放技术,提出HER-SAC算法,该算法通过环境初始目标得到的轨迹扩展目标子集,以增加训练样本、提高训练速度。在此基础上,基于奖惩机制建立智能体,根据掘进机器人运动特性定义其状态空间与动作空间,在同一场景下分别使用3种算法对智能体进行训练,综合平均奖励值、最高奖励值、达到最高奖励值的步数以及鲁棒性4项性能指标进行对比分析。为进一步验证所提方法的可靠性,采用虚实结合的方式,通过调整目标位置设置2种实验场景进行掘进机器人的路径规划,并将传统SAC算法和HER-SAC算法的路径结果进行对比。结果表明:相较于PPO算法和SAC算法,HER-SAC算法收敛速度更快、综合性能达到最优;在2种实验场景下,HER-SAC算法相比传统SAC算法规划出的路径更加平滑、路径长度更短、路径终点与目标位置的误差在3.53 cm以内,能够有效地完成移机路径规划任务。该方法为煤矿掘进机器人的自主移机控制奠定了理论基础,为煤矿掘进设备自动化提供了新方法。
相似文献针对井下低照度环境下采煤机截割部边缘检测任务中存在的边缘缺失、细节模糊等问题,提出一种基于分数阶微分的边缘检测Lif算法。首先采用更大的检测模板尺寸,根据Grünwald-Letnikov分数阶定义构造最初的分数阶掩膜算子;然后根据Pascal三角形理论确定掩膜算子上各位置的权重系数,并将掩膜算子扩展到4个不同方向;最后将得到的掩膜算子与图像进行卷积,利用图像的局部特征信息对每个方向的微分结果进行后处理。结果表明:(1) 在进行多个不同场景的井下低照度图像上的实验时,Lif算法可以更全面地获取图像中不同方向上的边缘信息,在处理低照度图像时具备更强的抗噪性能,并且提取的边缘线条比其余边缘检测算法更加清晰、完整,保留了更多的纹理细节信息。(2) 在客观指标评价的对比上,与基于分数阶灰色系统模型的边缘检测算法以及改进的分数阶Sobel边缘检测算法相比,Lif算法在Entropy指标上分别提高了43%、11%,AG指标上分别提高了23%、23%,SSIM指标上分别提高了152%、6%。表明Lif算法在进行采煤机截割部的边缘检测任务时更具优势,研究对井下设备工作运行时的安全性和可靠性提升具有重要意义。
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