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低照度尘雾下煤、异物及输送带早期损伤多尺度目标智能检测方法 被引量：3
1
作者 樊红卫 刘金鹏 +5 位作者 曹现刚 张超 张旭辉 李曼 马宏伟 毛清华 《煤炭学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期1259-1270,共12页
煤炭开采过程中矸石等异物不可避免将混入煤块中,且铁器等容易对输送带造成损伤,煤矿运输系统的智能化需要对矸石等异物和输送带损伤等进行一体化视觉检测。针对井下低照度、光照不均及尘雾等因素导致监测图像不清晰以及带面早期损伤小... 煤炭开采过程中矸石等异物不可避免将混入煤块中,且铁器等容易对输送带造成损伤,煤矿运输系统的智能化需要对矸石等异物和输送带损伤等进行一体化视觉检测。针对井下低照度、光照不均及尘雾等因素导致监测图像不清晰以及带面早期损伤小目标检测难题,提出一种低照度尘雾环境下煤炭、异物及带面早期损伤的多尺度目标智能检测方法。首先通过限制对比度自适应直方图均衡化对低照度尘雾图像进行预处理以增强图像对比度;接着通过增加浅层检测层凸显带面早期损伤小目标位置和形状等细节信息,提升带面早期损伤检测性能,且在不影响检测精度前提下去掉部分检测层及相应特征提取模块以缩小模型;然后针对主干网络特征提取能力不足问题,使用PartialConv与Res2Net构建新的P_Res2Block多尺度特征表征模块,并将其替换主干网络中C3模块的Bottleneck,得到一种新的P_RC3轻量级多尺度特征提取模块,以增加模型的感受野,提升对小目标的关注度;最后在主干网络和特征融合网络中引入轻量级高效通道注意力机制来提升通道利用率和带面早期损伤检测精度。实验结果表明,在自主构造的低照度尘雾图像数据集上,相比原始YOLOv5s,所提方法的带面早期损伤检测精度AP0.5提高了10.00%,最终精度达到91.30%,模型参数量、计算量和模型大小分别降低了34.85%、6.33%、29.86%,证明改进方法可在降低模型复杂度情况下很好地解决低照度尘雾环境下小目标检测难题。 展开更多
关键词 煤矿图像识别 煤炭与异物检测 输送带表面早期损伤 注意力机制 多尺度特征提取
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煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护研究综述 被引量：5
2
作者 曹现刚 段雍 +8 位作者 王国法 赵江滨 任怀伟 赵福媛 杨鑫 张鑫媛 樊红卫 薛旭升 李曼 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期694-714,共21页
近年来,随着煤矿智能化技术快速发展,煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护技术作为实现煤矿设备运行健康状态智能感知、智能识别和维护决策,保障煤矿设备高效可靠运行的重要手段,相关研究受到了广泛关注。然而,目前煤矿仍然以事后维... 近年来,随着煤矿智能化技术快速发展,煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护技术作为实现煤矿设备运行健康状态智能感知、智能识别和维护决策,保障煤矿设备高效可靠运行的重要手段,相关研究受到了广泛关注。然而,目前煤矿仍然以事后维修、预防维修等方式为主,难以满足煤矿设备的高可靠性需求。基于此,综述了煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护的研究进展以推动其在煤矿的应用,阐释了煤矿设备全寿命周期的健康管理与智能维护内涵,给出了煤矿设备健康管理与智能维护总框架。从煤矿设备大数据管理方法、健康状态评估方法、剩余使用寿命预测方法、智能维护决策方法4个方面分析了煤矿设备健康管理与智能维护方法研究现状。在煤矿设备大数据管理方面,总结了煤矿设备多源信息感知、大数据清洗、大数据集成及存储方法的最新研究成果,深入分析对比了相关方法的应用情况,指出了现阶段煤矿设备大数据管理存在的挑战。在煤矿设备健康状态评估方面,从煤矿设备监测信号特征提取、健康状态等级划分、健康状态评估模型构建3个方面出发探讨了煤矿设备健康状态评估关键方法最新发展现状,对比分析了不同方法的优缺点,总结了该领域面临的难题。在煤矿设备剩余使用寿命预测方面,分析了统计模型方法、物理模型方法和数据驱动方法在煤矿设备剩余使用寿命预测上的优缺点,指出了煤矿设备剩余使用寿命方法存在的问题。在煤矿设备智能维护决策方面,明确了煤矿设备预测性维护决策主要步骤,对比分析了煤矿设备智能维护方法最新研究成果及其优缺点,归纳了现阶段煤矿设备智能维护方法研究的不足。结合煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护面临的挑战及发展要求,从煤矿设备大数据管理方法、时变工况下设备健康评估方法、多因素影响下设备剩余使用寿命方法、煤矿设备多目标智能维护决策方法、健康管理与智能维护算法集成及系统开发等方面对煤矿设备健康管理与智能维护提出了展望,指明了煤矿设备健康管理与智能维护关键理论、方法的研究方向,为提升煤矿设备健康管理及智能维护水平,促进煤炭工业转型升级和高质量发展提供依据。 展开更多
关键词 煤矿设备 大数据管理 健康状态评估 剩余使用寿命预测 智能维护决策
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煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法 被引量：2
3
作者 毛清华 翟姣 +2 位作者 胡鑫 苏毅楠 薛旭升 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1347-1361,共15页
为解决煤矿综采工作面人员尺度多变、危险区域动态变化等因素导致人员入侵危险区域时,视频AI识别准确率不高的问题,提出一种RSCA-YOLOv8s与危险区域自动划分的煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法。针对综采工作面人员识别准确... 为解决煤矿综采工作面人员尺度多变、危险区域动态变化等因素导致人员入侵危险区域时,视频AI识别准确率不高的问题,提出一种RSCA-YOLOv8s与危险区域自动划分的煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法。针对综采工作面人员识别准确率低问题,在YOLOv8s模型基础上引入RFAConv-SE(Squeeze-and-Excitation with Receptive-Field Attention Convolution)与CCNet(Criss-Cross Attention Network)注意力模块提高复杂背景图像中模型对全局及上下文信息的捕获能力,C2f模块融合Res2Net网络提高模型的多尺度和小目标人员特征提取能力,通过改进的SPCASFF(Adaptive Structure Feature Fusion with Sub-Pixel Convolution layer)模块提升模型对多尺度人员特征的自适应融合能力。针对综采工作面摄像头跟随液压支架动态变化导致危险区域在视场范围内动态变化的问题,提出一种基于护帮板、挡煤板标志性目标关键特征点提取的危险区域自动划分方法。针对危险区域不规则变化与基于重叠度的判断方法参数设置困难的问题,提出一种基于射线法判断人员与危险区域像素坐标位置关系的人员入侵危险区域精准识别方法。通过消融试验、RSCA-YOLOv8s与YOLOv5s、YOLOv8-SPDConv等方法对比试验,以及综采工作面7组多场景危险区域自动划分与5组人员入侵危险区域识别试验测试,结果表明:RSCA-YOLOv8s的人员识别方法准确率更高,达到了97.2%,相较基线模型mAP@0.5提高了1.1%,mAP@0.5:0.95提高了2.5%,对小目标人员具有更准确的识别能力和更高的识别精度;该方法危险区域自动划分的平均准确率为97.285%,人员入侵危险区域的判别准确率为98%以上。 展开更多
关键词 综采工作面 人员入侵 危险区域 多尺度目标 YOLOv8s 区域自动划分
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基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别 被引量：1
4
作者 毛清华 苏毅楠 +3 位作者 贺高峰 翟姣 王荣泉 尚新芒 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期11-20,103,共11页
针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换... 针对煤矿带式输送机场景存在尘雾干扰严重、背景环境复杂、人员尺度多变且易遮挡等因素导致人员入侵危险区域识别准确率不高等问题,提出一种基于改进YOLOv8模型的井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统。改进YOLOv8模型通过替换主干网络C2f模块为C2fER模块,加强模型的细节特征提取能力,提升模型对小目标人员的识别性能;通过在颈部网络引入特征强化加权双向特征金字塔网络(FE-BiFPN)结构,提高模型的特征融合能力,从而提升模型对多尺度人员目标的识别效果;通过引入分离增强注意力模块(SEAM)增强模型在复杂背景下对局部特征的关注度,提升模型对遮挡目标人员的识别能力;通过引入WIoU损失函数增强训练效果,提升模型识别准确率。消融实验结果表明:改进YOLOv8模型的准确率较基线模型YOLOv8s提升2.3%,mAP@0.5提升3.4%,识别速度为104帧/s。人员识别实验结果表明:与YOLOv10m,YOLOv8s-CA、YOLOv8s-SPDConv和YOLO8n模型相比,改进YOLOv8模型对小目标、多尺度目标、遮挡目标的识别效果均更佳,识别准确率为90.2%,mAP@0.5为87.2%。人员入侵危险区域实验结果表明:井下人员入侵带式输送机危险区域智能识别系统判别人员入侵危险区域的平均准确率为93.25%,满足识别需求。 展开更多
关键词 煤矿带式输送机 人员入侵危险区域 YOLOv8模型 遮挡目标检测 小目标检测 多尺度融合 C2fER模块 特征强化加权双向特征金字塔网络结构
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改进RT-DETR的煤矿刮板输送机链条故障智能识别方法
5
作者 毛清华 郭文瑾 +2 位作者 苏毅楠 司马俊雷 薛旭升 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第9期469-479,共11页
针对目前煤矿刮板输送机链条多故障识别中的主要问题,提出一种基于改进RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)的煤矿刮板输送机链条故障智能识别方法。该方法在数据集构建时,运用基于HSV三通道的图像预处理方法对煤矿刮板输送机链... 针对目前煤矿刮板输送机链条多故障识别中的主要问题,提出一种基于改进RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)的煤矿刮板输送机链条故障智能识别方法。该方法在数据集构建时,运用基于HSV三通道的图像预处理方法对煤矿刮板输送机链条图像进行数据降噪与增强处理,提升图像质量。在改进的RT-DETR算法中,通过采用MobileNetV4作为主干特征网络,提升主干网络特征提取效率;通过将混合编码器中的普通卷积替换为效果更佳的Ghost卷积,降低算法参数量,提升识别速度;通过运用CSPStage特征融合模块和Inner-GIoU损失函数,增强特征利用和融合的能力,提高识别准确率。为了验证算法改进模块的效果,通过消融实验结果表明:改进RT-DETR算法与原RT-DETR算法相比,识别准确度提升1.6%,每秒处理的帧数提升15.5 frames/s,模型大小降低36%,参数量减少35.9%。运用改进RT-DETR算法与YOLOv8m-ghost、YOLOv8m-RT-DETR和YOLOv10s算法进行多故障识别对比实验,对比实验结果表明:改进RT-DETR识别算法在各指标上均效果最优,能够实现刮板输送机链条断链故障和磨损故障的高效准确识别,识别准确率达到97.6%,每秒处理的FPS值达到67.2 frames/s,能够在空载和未满载状态下,满足煤矿刮板输送机链条故障在线高效准确识别的需求。 展开更多
关键词 煤矿刮板输送机 链条故障 RT-DETR 智能识别 MobileNetV4 HSV三通道
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基于双目视觉的掘进装备定位系统移站自主标定方法
6
作者 张旭辉 杨骏豪 +5 位作者 杨文娟 张超 陈鑫 万继成 刘彦徽 王悦 《工程设计学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
稳定、连续的视觉位姿测量数据对提高煤矿掘进装备的工作效率具有重要意义。目前,基于视觉信息的掘进装备位姿测量方法存在合作标靶移站后标定过程烦琐、无法自动连续测量的问题。针对这一难题,提出了一种基于双目视觉的移站自主标定方... 稳定、连续的视觉位姿测量数据对提高煤矿掘进装备的工作效率具有重要意义。目前,基于视觉信息的掘进装备位姿测量方法存在合作标靶移站后标定过程烦琐、无法自动连续测量的问题。针对这一难题,提出了一种基于双目视觉的移站自主标定方法。首先,采用HSV(hue,saturation,value,色调、饱和度、明度)颜色分割和点线特征提取技术,针对合作标靶的红色特征进行处理,以获取合作标靶图像信息。然后,设计移站标定解算模型,利用双目视觉测量方法获取合作标靶的空间参数。最后,根据标定过程中相机与合作标靶的相对位置不变的特点,利用L-M(Levenberg-Marquardt)算法优化合作标靶的空间参数,并将优化结果应用于视觉定位系统,以完成移站标定。实验结果表明:移站标定后掘进装备机身的位置测量误差均在50mm以内,姿态角测量误差均在0.6°以内。所提出的基于双目视觉的移站自主标定方法满足煤矿掘进装备视觉定位系统的精度要求,可为快速掘进技术的研究提供理论支持。 展开更多
关键词 视觉测量 自主标定 合作标靶 特征提取 解算模型
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煤矿井下人员危险行为检测方法
7
作者 张旭辉 余恒翰 +6 位作者 杜昱阳 杨文娟 赵亦辉 万继成 王彦群 赵典 汤杜炜 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期64-71,共8页
井下人员危险行为检测是煤矿安全防控的关键环节。现有目标检测技术用于人员危险行为检测时,受煤矿井下复杂工况、设备遮挡、多目标密集、粉尘干扰等因素影响,存在特征提取不准确等问题,且未明确界定人员危险行为。以YOLOv8−pose模型为... 井下人员危险行为检测是煤矿安全防控的关键环节。现有目标检测技术用于人员危险行为检测时,受煤矿井下复杂工况、设备遮挡、多目标密集、粉尘干扰等因素影响,存在特征提取不准确等问题,且未明确界定人员危险行为。以YOLOv8−pose模型为基准架构,采用DCNv4和PConv模块融合的DCNv4−PConv混合模块代替标准卷积,添加混合局部通道注意力(MLCA)模块,并采用感受野注意力卷积(RFAConv)模块替换检测头,构建了PMR−YOLO模型,用于检测井下监控图像中人体关键点,提升检测精度和运算速度。在此基础上设计了人员行为识别算法,将井下人员行为划分为9种类别,基于YOLOv8−pose模型检测的人体关键点形成人体骨架,判断人员行为类别型。采用DsLMF+数据集进行消融实验、对比实验和人员行为识别实验,结果表明:DCNv4−PConv混合模块、MLCA模块、RFAConv模块的引入有效提高了YOLOv8−pose模型的精确度、召回率和平均精度均值(mAP);PMR−YOLO模型对人体关键点特征提取的精确度、召回率和mAP分别为0.893,0.841,0.852,较YOLOv8−pose模型分别提高了6.9%,14.4%,10.5%;基于PMR−YOLO模型的检测方法可有效识别井下人员9种行为类别,识别准确率均不低于96%。 展开更多
关键词 视频识别 危险行为检测 人员行为识别 YOLOv8−pose模型 人体关键点检测
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振动映射图像驱动的机械传动系统多部件智能故障诊断方法
8
作者 樊红卫 张腾 +3 位作者 胥皓文 李青山 陈步冉 李鹏飞 《振动与冲击》 北大核心 2025年第12期201-211,共11页
为实现低转速、弱故障和少测点下机械传动系统轴承、转子和齿轮多部件智能故障诊断,提出了一种基于改进振动映射灰度纹理图像和多尺度轻量化卷积神经网络的故障诊断方法。通过对传统灰度图像进行鲁棒局部二值化(robust local binary pat... 为实现低转速、弱故障和少测点下机械传动系统轴承、转子和齿轮多部件智能故障诊断,提出了一种基于改进振动映射灰度纹理图像和多尺度轻量化卷积神经网络的故障诊断方法。通过对传统灰度图像进行鲁棒局部二值化(robust local binary pattern,RLBP)得到特征增强的灰度纹理图像。基于标准卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),通过添加批归一化、多尺度卷积和简化全连接层,构建了多尺度轻量化卷积神经网络(multi-scale lightweight CNN,MSLCNN)模型。设计了700 r/min下单测点故障诊断试验,模拟了轴承、转子和齿轮的7种典型故障。研究表明,所提故障诊断方法的模型参数量为0.30 M,浮点运算次数为127.22 M,模型大小为1.17 MB,平均诊断准确率为98.42%,为数据驱动基于深度学习的机械传动系统多部件故障诊断提供了新的可行途径。 展开更多
关键词 传动系统 故障诊断 灰度纹理图像 卷积神经网络(CNN)
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基于分步视觉伺服的钻锚机器人控制方法 被引量：2
9
作者 雷孟宇 张旭辉 +4 位作者 杨文娟 万继成 杜昱阳 余恒翰 田琛辉 《煤炭学报》 北大核心 2025年第3期1827-1837,共11页
煤矿巷道支护装备的自动化和智能化程度不足,严重阻碍了煤矿巷道成形效率的提升,成为造成“采掘失衡”现象的关键因素之一。为解决煤矿巷道支护装备自动化程度低、支护效率差的难题,设计了一种集成悬臂式掘进机和多自由度机械臂的钻锚... 煤矿巷道支护装备的自动化和智能化程度不足,严重阻碍了煤矿巷道成形效率的提升,成为造成“采掘失衡”现象的关键因素之一。为解决煤矿巷道支护装备自动化程度低、支护效率差的难题,设计了一种集成悬臂式掘进机和多自由度机械臂的钻锚机器人,提出了基于分步视觉伺服的钻锚机器人控制方法。首先提出了基于双目视觉的锚钻孔空间定位方法,利用三角原理实现锚钻孔精确定位;其次,通过机械臂关节布置的位移传感器和角度传感器检测对应关节的移动距离和旋转角度,利用改进的Denavit-Hartenberg(MDH)方法构建钻锚机器人机械臂运动学模型,实现机械臂末端执行器空间位置解算,确定末端执行器初始位置和目标位置;然后,提出一种基于分步视觉伺服的钻锚机器人机械臂运动控制方法,利用末端执行器位置构建基于位置的视觉控制模型,控制机械臂接近目标锚钻孔,实现机械臂的粗略控制;以锚钻孔外切矩形4个顶点的图像坐标为特征点,建立特征点运动速度与机械臂关节运动速度的映射关系,构建基于图像的视觉伺服控制模型,控制末端执行器快速精确对准目标锚钻孔中心,实现机械臂的精确控制;最后,搭建钻锚机器人实验平台,在实验室环境下完成锚钻孔视觉定位与机械臂视觉伺服控制仿真及实验。结果表明:提出的锚钻孔定位方法在X、Y和Z3个方向定位平均误差分别为7.5、7.8、8.1mm;提出的分步视觉伺服控制方法能够实现机械臂的粗略和精确控制,末端执行器可以快速精确到达目标锚钻孔目标位置。基于分步视觉伺服的钻锚机器人控制方法能够有效提升支护系统的自动化程度,为巷道支护的减人提效奠定了良好基础。 展开更多
关键词 钻锚机器人 视觉定位 位置视觉控制 图像视觉伺服控制 锚钻孔
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啮合状态下钻杆螺纹连接结构的超声导波检测方法研究
10
作者 万翔 潘华伟 +3 位作者 黄利平 张旭辉 樊红卫 陈渊 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期261-266,277,共7页
在役钻杆螺纹连接结构的在机检测愈发迫切,而传统无损检测方法只能检测单根钻杆两端的内螺纹或外螺纹缺陷,无法满足在机检测的要求。该文提出啮合状态下钻杆螺纹连接结构的超声导波检测方法,使钻杆螺纹连接结构的在机检测成为可能。首先... 在役钻杆螺纹连接结构的在机检测愈发迫切,而传统无损检测方法只能检测单根钻杆两端的内螺纹或外螺纹缺陷,无法满足在机检测的要求。该文提出啮合状态下钻杆螺纹连接结构的超声导波检测方法,使钻杆螺纹连接结构的在机检测成为可能。首先,获得钻杆管体的频散曲线,选择群速度最大、曲线相对平坦、频率范围为60~120 kHz的L(0,2)为钻杆螺纹连接区域的检测模态;然后,从仿真和试验的角度研究了超声导波传播通过螺纹连接区域的透射特性;最后,通过仿真和试验的方法,基于L(0,2)模态超声导波实现了对钻杆螺纹连接区域的缺陷检测与定位。结果表明,基于超声导波方法检测啮合状态下钻杆螺纹连接区域是可行的和有效的,为钻杆螺纹连接结构的在机检测提供了一种新的方法和思路。 展开更多
关键词 超声导波 钻杆 螺纹连接结构 透射特性 缺陷检测 缺陷定位
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智能采煤机器人关键技术 被引量：10
11
作者 马宏伟 赵英杰 +13 位作者 薛旭升 吴海雁 毛清华 杨会武 张旭辉 车万里 曹现刚 赵友军 王川伟 赵亦辉 王鹏 孙思雅 马柯翔 李烺 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期1174-1182,共9页
采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的... 采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。 展开更多
关键词 智能采煤机器人 智能感知 速度控制 截割轨迹规划与跟踪控制 协同控制
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基于EMDPWVD时频图像和改进ViT网络的滚动轴承智能故障诊断 被引量：4
12
作者 樊红卫 马宁阁 +3 位作者 马嘉腾 陈步冉 曹现刚 张旭辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期246-254,共9页
滚动轴承是机械设备的关键零部件之一,其故障诊断对设备安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承振动信号的非平稳特点,提出经验模态分解联合伪魏格纳分布(empirical mode decomposition&pseudo-Wigner-Ville distribution, EMDPWVD)时... 滚动轴承是机械设备的关键零部件之一,其故障诊断对设备安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承振动信号的非平稳特点,提出经验模态分解联合伪魏格纳分布(empirical mode decomposition&pseudo-Wigner-Ville distribution, EMDPWVD)时频图像联合改进Vision Transformer(ViT)网络模型的智能故障诊断新方法。首先针对实际信号研究短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT)、连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)和EMDPWVD三种时频分析方法,考虑STFT和CWT无法同时获得高的时间分辨率和频率分辨率,优选EMDPWVD作为智能故障诊断网络的时频图像构造方法。其次,以经典ViT作为故障诊断基础模型,将时频图像按照预定尺寸分块并线性映射为输入序列,通过自注意力机制整合图像全局信息,借助堆叠Transformer编码器完成网络传输,进而实现故障诊断。为进一步提高故障诊断准确率,将池化层作为ViT的预处理网络,获得改进的Pooling ViT(PiT)模型,实现时频图像的空间特征延展,提升模型对输入图像敏感度。结果表明,所提方法对滚动轴承不同故障类型均有高的诊断准确率,PiT较ViT的准确率提高4.40%,证明对ViT加入池化层能够实现滚动轴承故障诊断效果提升。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 时频图像 Vision Transformer(ViT) 池化层
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数字孪生驱动的掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法研究 被引量：6
13
作者 杨文娟 赵典 +5 位作者 张旭辉 陈鑫 郑西利 刘彦徽 张冉 万继成 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期160-173,共14页
掘锚自动化作业是煤矿巷道智能掘进的关键,针对当前掘锚设备交替作业过程中相对位姿测量和碰撞检测难题,提出一种数字孪生驱动的煤矿井下掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法。首先,为克服井下掘进工作面低照度、高粉尘、复杂背景干扰的影响... 掘锚自动化作业是煤矿巷道智能掘进的关键,针对当前掘锚设备交替作业过程中相对位姿测量和碰撞检测难题,提出一种数字孪生驱动的煤矿井下掘锚设备跟踪定位与碰撞检测方法。首先,为克服井下掘进工作面低照度、高粉尘、复杂背景干扰的影响,以多点红外LED标靶作为信息源,通过工业相机采集红外LED特征点图像,利用Hough轮廓检测与质心法提取光斑中心并通过二进制编码识别标靶ID,采用改进稀疏光流算法对光斑进行跟踪,同时建立基于PNP的掘锚设备位姿解算模型,采用对偶四元数获得设备间相对位姿。其次,利用数字孪生技术,基于Unity3D平台建立对应实际尺寸的掘锚设备及工作面数字孪生模型,利用Socket通信方式实现虚拟空间与物理实体之间的实时数据传输与交互,在虚拟空间中实现掘锚设备实时位姿的三维可视化,结合任意多边形OBB(orientedboundingbox)碰撞检测算法,实现掘锚设备虚拟碰撞检测。最后,搭建实验平台进行掘锚设备位姿测量试验,同时对虚实运动轨迹和碰撞检测效果进行验证。实验结果表明:掘锚设备跟踪定位实验的位置误差不超过20mm,角度误差不超过0.30°;虚实位置坐标对比中X轴方向最大误差不超过1.14mm;Y轴方向最大误差不超过1.10mm,能够保证系统虚实一致性和同步性,满足掘进工作面作业过程中掘锚设备实时跟踪定位及碰撞检测的要求。 展开更多
关键词 数字孪生 掘锚设备 位姿测量 碰撞预警 稀疏光流算法 煤矿
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基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究 被引量：5
14
作者 毛清华 陈彦璋 +3 位作者 马骋 王川伟 张飞 柴建权 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期135-143,共9页
目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出... 目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。 展开更多
关键词 掘进机俯仰控制 俯仰角 模糊神经网络PID 液压系统 液压缸位移控制 支撑机构
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改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别 被引量：2
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作者 毛清华 胡鑫 +2 位作者 王孟寒 张旭辉 薛旭升 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期253-263,共11页
针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视... 针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明:本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压支架护帮板视频图像进行干涉状态识别试验验证,结果表明:对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态识别准确率为96%。 展开更多
关键词 采煤机滚筒 液压支架护帮板 YOLOv5s 干涉状态 视频图像 智能识别
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护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统研究 被引量：2
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作者 马宏伟 李烺 +5 位作者 薛旭升 王川伟 王赛赛 赵英杰 周文剑 张恒 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第7期21-31,共11页
护盾式临时支护机器人是适应夹矸与片帮共存的大断面巷道智能掘进机器人系统的重要组成部分,其主要功能是为实现“掘支并行”作业提供安全可靠的工作空间。为加强护盾式临时支护机器人推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护,根据护盾式临... 护盾式临时支护机器人是适应夹矸与片帮共存的大断面巷道智能掘进机器人系统的重要组成部分,其主要功能是为实现“掘支并行”作业提供安全可靠的工作空间。为加强护盾式临时支护机器人推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护,根据护盾式临时支护机器人结构、工作环境与作业需求,建立其带压行驶的推移量与支护力数学模型及带压行驶动力学模型,设计了护盾式临时支护机器人带压行驶液压控制系统。该系统主要由支护液压系统、行驶液压系统组成:静态支护时,支护液压系统需时刻输出大于上盾体自身重力的支护力,行驶液压系统处于待机状态;带压行驶时,支护液压系统和行驶液压系统同时工作,在保证临时支护机器人“减压不离顶”的同时,与顶板时刻带压并稳步前移。提出了基于模糊PID的护盾式临时支护机器人带压行驶精准控制方法:通过集成在推移油缸上的位移传感器与液压回路中的压力传感器实时采集临时支护机器人的压力与位移信号,用于反映临时支护机器人带压行驶途中支护力和行驶位移的变化情况,并根据支护力和推移量的误差和误差率,利用模糊PID算法对支护力和推移量的控制参数进行修正,实现基于模糊PID算法的带压行驶可靠控制。仿真与实验结果均表明,模糊PID控制的效果优于传统PID控制,在模糊PID控制下,护盾式临时支护机器人推移行驶过程中的支护力相对误差小于1%,行驶位移误差小于2 mm,且支护力和推移量控制响应速度快,保证了推移行驶过程中对围岩的安全稳定支护。 展开更多
关键词 护盾式临时支护机器人 液压控制系统 带压行驶 支护力控制 行驶位移控制 模糊PID控制
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短横轴截割机器人直墙拱形巷道自动成形控制方法 被引量：2
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作者 马宏伟 王赛赛 +3 位作者 王川伟 薛力猛 张恒 孙思雅 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期418-429,共12页
针对掘进机在直墙拱形巷道掘进过程中存在定位难、截割效率低、成形质量差等问题,提出一种短横轴截割机器人及其自动成形控制方法。首先设计了串联式短横轴截割机器人结构,构建了短横轴截割机器人运动学模型,建立了截割臂升降油缸、滑... 针对掘进机在直墙拱形巷道掘进过程中存在定位难、截割效率低、成形质量差等问题,提出一种短横轴截割机器人及其自动成形控制方法。首先设计了串联式短横轴截割机器人结构,构建了短横轴截割机器人运动学模型,建立了截割臂升降油缸、滑移油缸及回转油缸伸缩量与截割头末端位姿的数学关系,提出了短横轴截割机器人直墙拱形巷道自动成形控制方法;其次研究分析了短横轴截割机器人截割头包络空间与直墙半圆拱形巷道空间耦合关系,确定了截割过程中截割轨迹关键点位置,提出了基于截割轨迹关键点的“弓”型截割轨迹规划方法;然后根据建立的短横轴截割机器人运动学模型,求解截割头在跟踪截割轨迹的过程中运动控制量和截割、修帮、扫底3个任务各个关节控制时序;最后以模糊PID为例,建立了短横轴截割机器人自动成形控制方法,利用Adams软件对短横轴截割机器人进行截割运动仿真试验。结果表明:利用“弓”型截割轨迹规划方法能够完成直墙拱形巷道的截割轨迹规划,控制截割头对截割轨道进行跟踪控制,实现了直墙拱形巷道断面的自动成形截割,截割成形的巷道最大欠挖量为48 mm,最大超挖量为21 mm,满足煤矿巷道成形质量要求。研究得出短横轴截割机器人可在沿巷道中线不左右移机的情况下,高效率、高质量地完成直墙拱形巷道断面自动成形截割任务。 展开更多
关键词 定形截割 截割机器人 拱形巷道 轨迹规划 模糊PID控制
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基于改进滑模控制的悬臂式掘进机轨迹跟踪技术 被引量：2
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作者 张旭辉 李语阳 +3 位作者 杨文娟 张超 郑西利 麻兵 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期491-501,共11页
针对传统滑模控制在悬臂式掘进机轨迹跟踪中存在全局收敛速度慢、抖振显著等不足,提出了一种基于新型趋近律的改进滑模控制方法。通过在传统指数趋近律基础上引入掘进机机身的横向偏差、航向角偏差以及幂次趋近项,实现了掘进机轨迹偏差... 针对传统滑模控制在悬臂式掘进机轨迹跟踪中存在全局收敛速度慢、抖振显著等不足,提出了一种基于新型趋近律的改进滑模控制方法。通过在传统指数趋近律基础上引入掘进机机身的横向偏差、航向角偏差以及幂次趋近项,实现了掘进机轨迹偏差的快速收敛以及抖振的削弱;同时,采用边界层法进一步抑制抖振,解决了趋近律中符号函数乘积项易引起抖振的问题。分析了新型趋近律的存在性、可达性以及稳定性,并推导了干扰稳态误差的区间。考虑掘进机的不确定扰动,对传统滑模控制与改进滑模控制方法进行了仿真对比。结果表明,改进滑模控制的控制精度、收敛速度及抗干扰能力均优于传统滑模控制。最后,通过搭建实验平台测试了掘进机轨迹跟踪控制系统的性能,验证了改进滑模控制方法的可行性和有效性。研究结果可为煤矿井下恶劣环境中采掘装备的智能控制提供重要参考。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 新型趋近律 轨迹跟踪 滑模控制
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掘进工作面数字孪生体构建与平行智能控制方法 被引量：20
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作者 王岩 张旭辉 +4 位作者 曹现刚 赵友军 杨文娟 杜昱阳 石硕 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第S01期384-394,共11页
煤矿井下掘进工作面环境恶劣,巷道近程或地面远程智能控制决策依赖“人员-设备-巷道-环境”在数字空间与物理空间的交互协同。掘进工作面数字孪生体是实现数字掘进与物理掘进交互融合的重要手段。针对巷道近程或地面远程智能掘进场景的... 煤矿井下掘进工作面环境恶劣,巷道近程或地面远程智能控制决策依赖“人员-设备-巷道-环境”在数字空间与物理空间的交互协同。掘进工作面数字孪生体是实现数字掘进与物理掘进交互融合的重要手段。针对巷道近程或地面远程智能掘进场景的虚实交互控制需求,通过分析掘进工作面异构要素的静态特性、动态特性、行为规则及交互关系,构建了智能化掘进工作面数字孪生体模型,该模型由人员智能体、设备智能体、巷道智能体及巷道环境智能体组成,实现掘进工作面“人员-设备-巷道-环境”协同作业过程的高呈现性描述。引入服役状态离散化和事件驱动机制,提出了面向掘进工作面设备智能体的离散逻辑模型构建方法,并详细阐述了潜在事件监测、事件提取、状态离散化、状态演变动力学建模和事件驱动的状态跃迁5个建模步骤,通过研究掘进工作面并行作业过程中单智能体和多智能体的状态跃迁机制,实现了掘进工作面几何-物理模型与离散逻辑模型的有机融合,在数字空间融合为一个高忠实度的掘进工作面虚拟模型。在此基础上,引入平行控制理论,构建了基于数字孪生体与物理系统的掘进工作面平行智能控制架构,并将数字孪生体解构为描述子系统、预测子系统和引导子系统,实现数字孪生体与视觉定位、碰撞检测和掘进控制等计算推理模型的结合;利用虚拟仿真技术预测掘进工作面的状态变化趋势,寻求最优控制的安全边界,使数字掘进形成的优化决策辅助物理掘进控制,最终达到数字孪生体与物理实体智能协同、共智互驱的目标。以掘进工作面成形截割控制中的截割头与巷道碰撞检测为例,对比了基于视觉反馈的成形截割物理控制逻辑和基于虚实交互融合的平行智能控制逻辑,形成了掘进工作面成形截割远程智能控制状态跃迁机制,有效提升了掘进工作面“人员-设备-巷道-环境”全要素控制能力,为掘进工作面的巷道近程或地面远程智能控制提供了新的实施路径。 展开更多
关键词 掘进工作面 数字孪生体 平行智能控制 虚实交互 离散逻辑模型 多智能体
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双悬臂截割机器人相对动力学建模与力位混合控制研究
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作者 刘鹏 周昊晨 +7 位作者 马宏伟 曹现刚 张旭辉 段学超 毛清华 田海波 薛旭升 王川伟 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第10期80-89,共10页
双悬臂截割机器人可解决传统单臂掘进机在截割大尺寸断面时效率低下的难题,但其与煤岩的动态交互影响控制性能。现有研究以双臂接触同一对象形成运动闭链为前提,无法满足双悬臂截割机器人双臂运动及末端截割头输出力的控制要求。针对该... 双悬臂截割机器人可解决传统单臂掘进机在截割大尺寸断面时效率低下的难题,但其与煤岩的动态交互影响控制性能。现有研究以双臂接触同一对象形成运动闭链为前提,无法满足双悬臂截割机器人双臂运动及末端截割头输出力的控制要求。针对该问题,设计了一种基于机器人相对动力学模型的力位混合控制系统。建立双悬臂截割机器人运动学和动力学模型,基于机器人的相对雅可比矩阵及虚位移与虚功原理推导出机器人的相对动力学模型,通过单一变量同时描述机器人双臂的运动状态,将机器人双臂独立的动力学模型整合为一个整体。基于机器人的相对动力学模型,设计了机器人双臂力位混合控制系统,通过李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性和可行性。仿真结果表明:双悬臂截割工艺较单悬臂截割拥有更大的工作空间,具有一次性实现大断面截割的能力;双悬臂截割机器人力位混合控制系统能够完成对期望相对位置和期望相对力的同步跟踪,对截割头期望位置跟踪的绝对误差在0.3132 m以内,均方根误差为0.1447 m。 展开更多
关键词 巷道掘进 双悬臂截割机器人 力位混合控制 相对动力学 相对雅可比矩阵
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