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公开(公告)号：CN116977941A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311227661.3
申请日：2023-09-22
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明提供一种掘进巷道关键工序检测方法及系统，涉及矿井检测技术领域。包括：获取掘进巷道内与各关键工序对应的目标图像，所述关键工序包括临时支护工序、永久支护工序、行走工序和截割工序；利用训练好的目标检测模型识别各所述目标图像中的至少一个目标对象，并提取各所述目标对象所在的目标框的中心坐标；基于各所述目标框的中心坐标确定各所述关键工序的实时作业信息，所述实时作业信息至少包括作业状态标识和作业时间信息。本发明通过对巷道掘进工序进行机器视觉识别，使得巷道掘进场景更加透明直观，便于对巷道掘进工序进行及时规范，不仅可以提高巷道掘进的安全性，还可以提高巷道掘进效率。
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公开(公告)号：CN116560895B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310839479.7
申请日：2023-07-10
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G06F11/07 , G01M99/00 , G01M13/045 , G01M13/021 , G01M1/14 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N20/00
摘要： 本公开提供了一种用于机械装备的故障诊断方法，涉及机械装备故障诊断技术领域，可以用于基于滚动轴承振动信号对机械装备进行故障诊断的场景。该方法包括：根据振动信号的度量信息确定度量矩阵；通过构建真近邻点近邻图确定度量信息中的距离信息；再将距离信息表示的不同信息映射到核空间中并确定核矩阵和核空间信息素；然后根据核矩阵和核空间信息素融合标签判别信息对度量矩阵进行重构；对重构后的度量矩阵的特征进行降维处理，并将降维处理后的结果与标签判别信息输入分类器中，得到故障分类结果。本公开的故障诊断方法，可以降低超参数的影响以及减少数据在特征提取过程中的丢失，提高故障分类的准确性。
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公开(公告)号：CN116167204B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211632558.2
申请日：2022-12-19
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明属于掘进机虚拟技术领域，具体是一种掘进机数字孪生建模方法。包括以下步骤，S100：根据掘进机物理实体结构和功能掘进机对虚拟实体的结构进行简化，建立掘进机数字孪生虚拟实体模型；S200：在物理引擎NXMCD中设置物理功能；S300：在物理引擎NXMCD设置通信功能；S400：在TIA博途中编写PLC程序；S500：在TIA博途中设置OPCUA服务器；S600：在物理引擎NXMCD中设置信号映射，将所述运动学数据和PLC程序的信号与所述输入信号适配器和输出信号适配器中的信号，一一映射，实现数据互通。本发明实现了掘进机物理实体和掘进机虚拟实体的数字孪生，同步运动可视化，数据互通和数据实时监控。
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公开(公告)号：CN113722979B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110875556.5
申请日：2021-07-30
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F119/04
摘要： 本案提供了一种基于数字孪生的采煤机虚实交互系统及其构建方法，实现对于采煤机实时工作状态数据分析及装备健康状态评估与预测，并基于孪生模型以及迭代算法实现采煤机截割动作超前仿真模拟与截割轨迹优化，利用采煤机工作过程采集的实时状态数据与孪生模型实时预测仿真结果，对采煤机进行实时动态反馈调控，可实现采煤机高效自主截割。利用采煤机工作过程实时数据，可实时驱动孪生模型动态仿真，通过孪生模型可对采煤机物理实体不易直接测得的状态信号感知，从而利于采煤机实测数据与孪生模型感知数据，通过算法对采煤机实时健康状况进行评估与预测，并建立采煤机健康状态评估结果数据库，对采煤机进行全寿命周期健康状态的管理及预测性维护。
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公开(公告)号：CN116122835A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310396510.4
申请日：2023-04-14
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明涉及一种适用于紧凑型全断面掘进机的扭矩系统及掘进机，属于掘进机技术领域。包括主驱动部分、扭矩梁、扭矩架、撑紧盾，所述扭矩梁安装在所述主驱动部分右侧中心，所述扭矩架安装在所述扭矩梁右侧中心，所述撑紧盾安装在所述扭矩架外部。通过将扭矩梁和扭矩架安装在主驱动部分和撑紧盾之间，把扭矩传递的部件设置于反扭矩承受部件和与外部岩壁连接的撑靴之间，能够减小整个扭矩系统所占用的空间，因而能够适用于小型掘进机内部紧凑的空间布局，能够满足小型掘进机转弯和传递扭矩的需求。
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公开(公告)号：CN115641553B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211673604.3
申请日：2022-12-26
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/762 , G06V10/77
摘要： 本发明涉及一种掘进机作业环境侵入物的在线检测装置及方法，属于掘进机作业监控技术领域。包括机载数据处理终端和激光扫描装置，激光扫描装置用于对掘进作业环境中的掘进机后方进行激光扫描，获取掘进机后方三维空间中的三维点云数据；机载数据处理终端用于对每一帧三维点云数据去除顶底板点云数据，并将余下三维点云数据降维为二维点云数据；对二维点云数据区分为左侧帮点云数据、右侧帮点云数据和其它点云数据；将其它点云数据由二维点云数据转换为二维图像；对比前后两帧二维图像，根据比对结果判定掘进机后方是否存在侵入物以及侵入物的位置。本发明具有实时性、采集速率快、非接触式等特点，识别方法准确可靠。
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公开(公告)号：CN115628930A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211620178.7
申请日：2022-12-16
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明属于煤矿掘进机截割自动化技术领域，具体是一种基于RBF神经网络的掘进机井下截割工况预测方法。包括以下步骤，S100：掘进机上设置数据采集机构；S200：采集多个样本数据集，每个样本数据集包括当前时刻的掘进机截割电流、截割电压、回转油缸与升降油缸的左右缸压力以及截割臂的振动程度。S300：剔除样本数据集中的异常数据。S400：对样本数据集进行标准化处理。S500：将训练集作为RBF神经网络的输入变量进行训练。S600：完成训练的RBF神经网络对掘进工况的预测，输入当时的截割电机的电流与电压、回转油缸与升降油缸的压力、截割部的振动程度以及摆速传感器测量的摆速这几项参数预测出当前所属工况。本发明对提升截割效率与截割部寿命有一定作用。
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公开(公告)号：CN114861827A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210614486.2
申请日：2022-05-27
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明提供一种基于多源数据融合的采煤机预测诊断与健康管理方法，属于煤矿智能化领域。包括多源数据采集与融合模块、异常工况实时监测模块、故障诊断模块、剩余寿命预测模块和维护决策建议模块。通过异常工况实时监测模块可对采煤机工作状态进行实时监测，通过故障诊断模块可及时定位故障并确定故障类型，通过剩余寿命预测模块可以及时预测采煤机的剩余寿命，通过维护决策建议模块可以及时提供针对采煤机的维修或维护策略，因此，本发明可对采煤机运行健康状态做出及时准确评估和预报，使采煤机处于最佳工作状态，可大大提高采煤机的可靠性，避免不必要的停机，保证采煤机发挥最大工作能力，对保障采煤系统的运行可靠性和安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114689045A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210500963.2
申请日：2022-05-09
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明实施例公开了一种掘进机定位导航系统，包括全站仪和惯性导航系统，所述全站仪进行高精度位置角度测量，所述惯性导航系统进行高精度姿态航向测量；所述定位导航系统还包括反光棱镜，所述惯性导航系统设置在掘进机上，所述全站仪设置在距离掘进机5m～20m的煤矿巷道内，所述反光棱镜设置在所述掘进机后部，并且所述全站仪能够实时测量所述反光棱镜。本发明实施例提供的掘进机定位导航系统，采用全站仪与光纤捷联惯性导航系统进行组合导航方式进行掘进机定位；充分结合全站仪及惯性导航系统的工作原理特性，结合掘进机掘进工艺，进行导航系统工作流程设定，充分保证掘进机精准定位。
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公开(公告)号：CN113610290A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110876807.1
申请日：2021-07-31
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/00 , G06Q50/02 , G06F30/27 , G06F16/28 , G16Y10/20 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/40
摘要： 本发明涉及煤矿设备技术领域，一种基于数字孪生技术应用到煤矿采掘设备的监控系统，煤矿采掘设备信息模块：用于构建和存储煤矿采掘设备的信息模型；传感器群：负责实时采集煤矿采掘设备物理本体运动的相关数据；信息编译执行模块：获取和消除煤矿采掘设备物理本体运动的相关数据中的噪声信号；建模计算模块：获得煤矿采掘设备的当前工作状态，以及煤矿采掘设备的故障预期；人机交互判断模块：对煤矿采掘设备进行监控，实现煤矿采掘设备的物理信息与虚拟信息融合及智能化监控。该系统可视化直观反映矿井综掘工作面环境、工况状态和设备运行状态，以及对设备进行故障定位和健康预测等问题。
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