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题名基于惯性测量单元的刮板输送机形态监测
被引量：3
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作者
魏东
李祖旭
司垒
谭超
王忠宾
梁斌
肖俊鹏
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机构
中国矿业大学机电工程学院
内蒙古扎鲁特旗扎哈淖尔煤业有限公司
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第8期37-52,80,共17页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022QN1043)。
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文摘
刮板输送机作为综采工作面的核心运输装备,准确感知其形态是提升其带载能力、缓解传动冲击、改善综采工作面直线度的重要前提。目前常用的刮板输送机形态间接测量方法难以准确表征其形态,导致测量模型误差较大。针对该问题,采用惯性测量单元直接测量刮板输送机中部槽原始位姿信息,实现刮板输送机形态数据的准确获取。采用融合Heursure阈值规则和新阈值函数的小波阈值去噪方法滤除中部槽运动加速度信号中的噪声干扰,在此基础上分析了中部槽运动特征,设计了基于随机森林的中部槽运动状态识别模型,根据运动状态识别结果采用不同的策略更新中部槽位置,减小了随时间累计的IMU数据误差,提升了IMU位置解算精度。设计了改进哈里斯鹰优化(HHO)算法优化无迹卡尔曼滤波(UKF)进行中部槽姿态解算,通过实验验证了该方法解算的姿态角满足中部槽姿态测量要求。搭建了刮板输送机形态监测实验平台,对基于运动状态识别和改进HHO优化UKF的刮板输送机形态解算方法进行实验验证,结果表明:刮板输送机进行单次推溜且步距为250 mm时,由10节中部槽组成的刮板输送机在底板水平工况下,X,Y轴方向上位移的最大累计误差分别为6.4,8.4 mm,Z轴方向上位移始终保持不变,俯仰角、横滚角和航向角的最大累计误差分别为-0.148,-0.035,0.457°;在底板起伏工况下,X,Y,Z轴方向上位移的最大累计误差分别为6.6,11.5,6.9 mm,俯仰角、横滚角和航向角的最大累计误差分别为-0.540,-0.157,0.817°。该方法可有效抑制累计误差,降低测量误差,实现刮板输送机形态的准确感知。
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关键词
刮板输送机
形态监测
惯性测量单元
位姿解算
运动状态识别
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Keywords
scraper conveyor
shape monitoring
inertial measurement unit
pose calculation
motion state recognition
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分类号
TD634.2
[矿业工程—矿山机电]
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题名基于图像和激光点云融合的智能采面煤岩识别
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作者
司垒
王忠宾
李嘉豪
魏东
梁斌
肖俊鹏
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机构
中国矿业大学机电工程学院
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
北大核心
2023年第2期254-262,407,共10页
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基金
国家自然科学基金面上资助项目(52074271,52174152)
江苏省自然科学基金面上资助项目(BK20211245)
+2 种基金
中国博士后科学基金特别资助项目(2020T130696)
江苏省科协青年科技人才托举工程资助项目
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
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文摘
为了提高采煤工作面的智能化水平,提出了基于图像和激光点云融合的煤岩识别方法。首先,利用三维重建构建了蕴含煤岩颜色信息及截割纹理特征的图像点云;其次,提出了基于改进迭代最近点(iterative closest point,简称ICP)算法的煤岩点云配准方法,提高了点对间的搜索速度和配准精度;然后,设计了基于改进区域生长算法的煤岩识别方法,通过仿真分析验证了改进措施的有效性;最后,搭建了采煤机煤岩截割实验系统,并对相关改进算法进行了实验对比分析。结果表明,所提方法的点云数据分割效果最好,煤岩识别准确率达92.95%。在煤矿井下采煤工作面进行了现场测试,进一步证明了所提煤岩识别方法的可行性和实用性。
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关键词
煤岩识别
图像点云
激光点云
点云配准
点云分割
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Keywords
coal-rock recognition
image point cloud
laser point cloud
point cloud registration
point cloud segmentation
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分类号
TH6
[机械工程]
TD42
[机械工程—机械制造及自动化]
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