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题名煤矸分拣机器人的煤矸动态称重方法
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作者
曹现刚
刘依哲
吴旭东
王鹏
张烨
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机构
西安科技大学机械工程学院
陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第6期8-14,54,共8页
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基金
陕西省重点研发项目(2024GX-YBXM-524)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-362)
陕西省教育厅自然科学研究项目(23JK0548)。
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文摘
基于图像识别的煤矸分拣机器人是煤矸分拣领域的研究热点。针对实际复杂工况下煤矸图像易受灰尘附着、光照变化、水渍粘黏、煤泥水覆盖等因素影响而导致煤矸识别准确率低的问题,提出了一种融合拉力传感器和加速度传感器的煤矸动态称重方法,以实现煤矸二次识别。通过分析煤矸分拣机器人机械臂高速运动过程中三轴加速度对拉力传感器的影响机理,建立了基于三轴加速度补偿的煤矸动态称重模型;进一步引入四分位距(IQR)算法构建异常值剔除机制,以抑制动态称重模型中的随机噪声。搭建了煤矸分拣机器人的煤矸动态称重实验平台进行实验,结果表明:未融合三轴加速度补偿时称重误差达66.43%,引入z轴和x,y轴加速度补偿后误差分别降至12.97%,8.69%,加入IQR算法后的煤矸动态称重模型的称重误差进一步降至4.69%,较未融合三轴加速度补偿和IQR算法时降低了61.74%;该模型能对密度差异大于0.35 g/cm3的煤和矸石实施二次识别,有效解决了实际复杂工况下煤矸识别准确率过低的问题。
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关键词
煤矸分拣机器人
煤矸动态称重
煤矸二次识别
加速度补偿
四分位距算法
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Keywords
coal-gangue sorting robot
dynamic weighing of coal and gangue
secondary recognition for coal and gangue
acceleration compensation
interquartile range algorithm
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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