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公开(公告)号：CN118300447B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410723813.7
申请日：2024-06-05
申请人： 太原理工大学 , 山西潞安环保能源开发股份有限公司漳村煤矿
摘要： 本发明涉及一种面向掘进机的自俘能无线传感网络节点及其使用方法，属于井下监测设备技术领域。面向掘进机的自俘能无线传感网络节点安装于掘进机上，包括第一压电装置、至少一个第二压电装置、压电接口电路、能量收集与存储模块、A/D转换模块、微控制器和无线模块。通过掘进机振动，第一压电装置利用掘进机的振动产生电荷，利用压电接口电路和能量收集与存储模块对A/D转换模块、微控制器和无线模块供电；第二压电装置利用掘进机的振动产生电荷，将电荷通过A/D转换模块、微控制器和无线模块发送至外部控制器，实现对掘进机振动情况的感知。本发明既实现了对掘进机振动能量的收集，提供稳定能量供给，又实现了感知掘进机振动情况的功能。
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公开(公告)号：CN118300448A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410724146.4
申请日：2024-06-05
申请人： 太原理工大学 , 山西潞安环保能源开发股份有限公司漳村煤矿
摘要： 本发明涉及一种面向掘进机的自俘能压电装置及其使用方法，属于井下监测设备技术领域。一种面向掘进机的自俘能压电装置配置于无线传感网络节点中，包括基座、压电振动能量采集器和压电振动信息感知器。通过设置基座、压电振动能量采集器和压电振动信息感知器，当掘进机振动时，压电振动能量采集器利用掘进机的振动产生电荷，使其所在的无线传感网络节点利用产生的电荷实现自俘能供电；同时，压电振动信息感知器也利用掘进机的振动产生电荷，使其所在的无线传感网络节点根据所述电荷的大小感知掘进机当前的振动情况；因此，通过本发明提供的自俘能压电装置，既能够为所在的无线传感网络节点供电，又能够感知掘进机的振动情况。
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公开(公告)号：CN118300447A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410723813.7
申请日：2024-06-05
申请人： 太原理工大学 , 山西潞安环保能源开发股份有限公司漳村煤矿
摘要： 本发明涉及一种面向掘进机的自俘能无线传感网络节点及其使用方法，属于井下监测设备技术领域。面向掘进机的自俘能无线传感网络节点安装于掘进机上，包括第一压电装置、至少一个第二压电装置、压电接口电路、能量收集与存储模块、A/D转换模块、微控制器和无线模块。通过掘进机振动，第一压电装置利用掘进机的振动产生电荷，利用压电接口电路和能量收集与存储模块对A/D转换模块、微控制器和无线模块供电；第二压电装置利用掘进机的振动产生电荷，将电荷通过A/D转换模块、微控制器和无线模块发送至外部控制器，实现对掘进机振动情况的感知。本发明既实现了对掘进机振动能量的收集，提供稳定能量供给，又实现了感知掘进机振动情况的功能。
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公开(公告)号：CN118300448B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410724146.4
申请日：2024-06-05
申请人： 太原理工大学 , 山西潞安环保能源开发股份有限公司漳村煤矿
摘要： 本发明涉及一种面向掘进机的自俘能压电装置及其使用方法，属于井下监测设备技术领域。一种面向掘进机的自俘能压电装置配置于无线传感网络节点中，包括基座、压电振动能量采集器和压电振动信息感知器。通过设置基座、压电振动能量采集器和压电振动信息感知器，当掘进机振动时，压电振动能量采集器利用掘进机的振动产生电荷，使其所在的无线传感网络节点利用产生的电荷实现自俘能供电；同时，压电振动信息感知器也利用掘进机的振动产生电荷，使其所在的无线传感网络节点根据所述电荷的大小感知掘进机当前的振动情况；因此，通过本发明提供的自俘能压电装置，既能够为所在的无线传感网络节点供电，又能够感知掘进机的振动情况。
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公开(公告)号：CN118425955B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410882513.3
申请日：2024-07-03
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G01S13/86 , G01S17/86 , G01S7/41 , G01S7/48 , G06T5/50 , G06T3/06 , G06T5/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及一种基于多传感器数据融合的掘进工作面目标检测方法，属于煤矿智能化技术领域。包括：激光雷达和4D毫米波雷达分别采集第一和第二初始三维点云，热成像相机采集初始热成像图像；对第一和第二初始三维点云分别进行滤波，得到第一和第二目标三维点云；对初始热成像图像进行图像增强处理，得到目标热成像图像；对第一和第二目标三维点云进行融合；对融合三维点云进行3D目标检测，得到3D目标检测图像；对目标热成像图像进行2D目标检测，得到2D目标感兴趣区域；将3D目标检测图像转化为2D目标前视图；融合2D目标前视图与2D目标感兴趣区域，得到融合图像。本发明可以提高目标检测的准确性和鲁棒性，增加对复杂场景的适应性。
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公开(公告)号：CN115962783B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310250953.2
申请日：2023-03-16
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明涉及一种掘进机截割头的定位方法及掘进机，属于掘进机轨迹追踪技术领域。包括：通过掘进机机身中轴线上配置的相机进行视频流采集；机载数据处理终端针对采集的视频流每隔T时间进行图像的提取，并对提取的图像进行去畸变处理；对去畸变处理后的图像进行特征点的检测和提取；根据光流法对特征点进行追踪，计算特征点的像素速度；根据相机模型和特征点的像素速度计算截割头三维空间的速度和位移。本发明具有实时性、速度快、非接触式等优点，可以避免受掘进机截割煤岩时高振动工况的影响，可以实现截割头的精准可靠定位。
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公开(公告)号：CN115962783A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310250953.2
申请日：2023-03-16
申请人： 太原理工大学
摘要： 本发明涉及一种掘进机截割头的定位方法及掘进机，属于掘进机轨迹追踪技术领域。包括：通过掘进机机身中轴线上配置的相机进行视频流采集；机载数据处理终端针对采集的视频流每隔T时间进行图像的提取，并对提取的图像进行去畸变处理；对去畸变处理后的图像进行特征点的检测和提取；根据光流法对特征点进行追踪，计算特征点的像素速度；根据相机模型和特征点的像素速度计算截割头三维空间的速度和位移。本发明具有实时性、速度快、非接触式等优点，可以避免受掘进机截割煤岩时高振动工况的影响，可以实现截割头的精准可靠定位。
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公开(公告)号：CN115788477A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310067306.8
申请日：2023-02-06
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： E21D9/10 , G01D21/02 , E21D9/00 , G06F18/15 , G06F18/2433
摘要： 本发明涉及一种掘进机自适应截割控制系统及方法，属于智能化掘进设备技术领域。包括传感器模块、边缘计算机和数据采集单元，传感器模块包括压力传感器、行程位移传感器和振动传感器；传感器模块用于采集掘进机截割过程中的油缸压力数据、油缸位移数据和截割臂振动数据，并通过数据采集单元发送至边缘计算机；边缘计算机用于对油缸压力数据、油缸位移数据、截割臂振动数据、截割电流数据和截割电压数据进行处理，并根据处理结果对掘进机的截割臂摆速进行自适应控制。本发明提供了一种基于掘进机截割过程中的多种类型参数对掘进机的截割臂摆速进行自适应控制的方法，相对先前单一的电流判据，更符合实际工况，从而能够提高掘进机的截割效率。
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公开(公告)号：CN115628930B
公开(公告)日：2023-03-10
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：CN118425955A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410882513.3
申请日：2024-07-03
申请人： 太原理工大学
IPC分类号： G01S13/86 , G01S17/86 , G01S7/41 , G01S7/48 , G06T5/50 , G06T3/06 , G06T5/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/10 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及一种基于多传感器数据融合的掘进工作面目标检测方法，属于煤矿智能化技术领域。包括：激光雷达和4D毫米波雷达分别采集第一和第二初始三维点云，热成像相机采集初始热成像图像；对第一和第二初始三维点云分别进行滤波，得到第一和第二目标三维点云；对初始热成像图像进行图像增强处理，得到目标热成像图像；对第一和第二目标三维点云进行融合；对融合三维点云进行3D目标检测，得到3D目标检测图像；对目标热成像图像进行2D目标检测，得到2D目标感兴趣区域；将3D目标检测图像转化为2D目标前视图；融合2D目标前视图与2D目标感兴趣区域，得到融合图像。本发明可以提高目标检测的准确性和鲁棒性，增加对复杂场景的适应性。
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