-
公开(公告)号：CN112974734A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110151751.3
申请日：2021-02-03
Applicant: 西安科技大学 , 西安重装韩城煤矿机械有限公司
Abstract: 本发明提供了一种整体成型的弯掠组合叶片的制造方法，所述的整体成型的弯掠组合叶片的制造方法采用熔模铸造方法，用于制造出整体成形的弯掠组合叶片；根据整体成型的弯掠组合叶片的叶片形状设计并制造模具，通过注蜡、淋砂、脱蜡、模壳焙烧、浇铸、除壳和热处理的一系列步骤，最终制造出整体成型的整体成型的弯掠组合叶片；较传统扭曲锻造叶片，安全性好，提高叶片物理参数的精确度；降低涡流噪声，增加矿用轴流通风机的气动性能，提高矿用轴流通风机的工作效率。通过实验证明本发明提供的矿用轴流通风机全压效率为87％，比传统矿用轴流通风机全压效率提高了5％以上。
-
公开(公告)号：CN114046273B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111418680.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安科技大学 , 西安重装韩城煤矿机械有限公司
Abstract: 本发明涉及一种煤矿局部通风机的噪声控制方法，通过对主动降噪与被动降噪融合。步骤一：被动降噪包括对风机的降噪消声器的长度l、降噪消声材料的厚度D的参数确定；步骤二：主动降噪包括对气流通道宽度a与消声材料厚度D之比γ的参数确定；步骤三：通过主动降噪与被动降噪结合，确定风机的降噪消声器的长度l、降噪材料的厚度D以及气流通道宽度与消声材料厚度之比γ三个参数之间的关系，并以噪声消声量ΔL与气流再生噪声LA表示局部通风机降噪效果，说明该方法的可靠性。步骤四：通过三个参数之间和噪声之间的关系，使用蚁群算法对三个参数进行寻优，以使噪声降到最低。本发明实现对煤矿局部通风机最优降噪，提高生产安全系数与生产效率。
-
公开(公告)号：CN113530872A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110974072.6
申请日：2021-08-24
Applicant: 西安重装韩城煤矿机械有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应排瓦斯的矿用局部通风系统及方法。所述的系统包括传感器、A/D、D/A转换装置、模糊PID控制器、PLC风机控制器模块、数据通讯模块、变频器、数据库。本发明解决了由于掘进工作面瓦斯涌出量具有随机性和不确定性、并且瓦斯浓度与局部通风机转速系统处于非线性、多干扰和纯滞后的状态，且不能满足实际生产需求，从而提升巷道掘进工作面的通风效果，节省了电力资源的消耗和提高了煤矿的安全性。本发明具有良好的实际应用价值，设计合理，实用性强，推广应用价值高。
-
公开(公告)号：CN114658456A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210217734.X
申请日：2022-03-07
Applicant: 西安重装韩城煤矿机械有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明公开了一种快速定位换钻的锚杆锚索钻锚机器人，包括机器人框架、履带行走机构、可调角度清浮煤机构、顶板钻锚机构、侧帮钻锚机构、顶板锚索钻锚机构、浮动支撑顶板机构；顶板钻锚机构、侧帮钻锚机构、顶板锚索钻锚机构中所用钻机均为短钻机结构，且钻机的钻箱可以实现左右平移；履带行走机构有两组，左右对称安装于机器人框架的下底面，用于为机器人提供行驶动力；可调角度清浮煤机构有两组，通过四连杆结构调整清浮煤机构的高低。本发明的钻机在一个钻锚任务中，不用多次调整钻机位置，只需要控制钻机钻箱平移位置，即可轻松完成换钻、接钻、安装锚杆和锚索等工序，有效提高钻锚机器人的钻锚效率。
-
公开(公告)号：CN114139635A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111469203.1
申请日：2021-12-03
Applicant: 西安重装韩城煤矿机械有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明涉及一种煤矿变频局部通风机工况监测与故障预警方法，包括故障诊断和故障预警，本发明对矿井主通风机的运行状态监测、诊断与预警进行研究。通过分析矿井主通风机常见故障机理及特征，制定矿井主通风机设备运行状态监测方案，在传统的BP神经网络基础上，用粒子群算法(PSO)优化BP算法提高故障诊断的准确性。经PSO‑BPNN在电机故障类型识别中，无论是从算法收敛速度还是诊断精度都明显优于BPNN，能更好地适应实际工况下的电机故障诊断。通过仿真实验分析，可以得出结合动态时间序列的PSO‑BPNN预测方法能够在转速波动工况和变转速工况下均具有较好的预测能力。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113541318A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110862785.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 西安重装韩城煤矿机械有限公司 , 西安科技大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种井下配电点的远程监控装置，包含位于工作分站的工控机、位于作业现场的局扇点分站PLC、多种检测传感器、接近交换机，地面交换机、不间断电源；工控机依次通过工业以太网、就近交换机、地面交换机与局扇点分站PLC通讯，采集反馈的各传感器电压电流及工作面各配电点开关，设备运行状态参数，将各传感器数据保存在工控机的数据库，并在工控机上对设备运行状态可视化显示；在工控机检测到设备参数异常时快速响应，局扇点分站PLC与工控机之间进行即时通迅，界面提示异常报警并下发相应控制指令到局扇分站PLC，控制局部通风机动作，达到对局部通风机状态的故障情况实时监控，实现对配电点各运行状态的实时在线检测与控制。
-
公开(公告)号：CN114139635B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111469203.1
申请日：2021-12-03
Applicant: 西安重装韩城煤矿机械有限公司 , 西安科技大学
IPC: G06F18/2413 , G06N3/006 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明涉及一种煤矿变频局部通风机工况监测与故障预警方法，包括故障诊断和故障预警，本发明对矿井主通风机的运行状态监测、诊断与预警进行研究。通过分析矿井主通风机常见故障机理及特征，制定矿井主通风机设备运行状态监测方案，在传统的BP神经网络基础上，用粒子群算法(PSO)优化BP算法提高故障诊断的准确性。经PSO‑BPNN在电机故障类型识别中，无论是从算法收敛速度还是诊断精度都明显优于BPNN，能更好地适应实际工况下的电机故障诊断。通过仿真实验分析，可以得出结合动态时间序列的PSO‑BPNN预测方法能够在转速波动工况和变转速工况下均具有较好的预测能力。
-
公开(公告)号：CN113565787B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110863690.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 西安科技大学 , 西安重装韩城煤矿机械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种矿用隔爆兼本质安全型双电源双变频调速方法，通过变频调速的方法，根据传感器所反馈的巷道环境参数发生变化时，根据瓦斯含量自动调节风机转速，通过瓦斯传感器实时检测巷道各处瓦斯浓度，在瓦斯超设定值时，智能调节风机转速，改变输出风量，完全避免了“一风吹”排放瓦斯现象，节能效果明显；通过两套独立变频器，内部实现双风机双电源自动切换，能够在主电源或主变频器发生故障时自动进行备用电源切换；一台变频器可实现两台对旋式电机的控制，实现“两进四出、双机热备”。
-
公开(公告)号：CN112814943A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110151756.6
申请日：2021-02-03
Applicant: 西安重装韩城煤矿机械有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明提供了一种整体成型的弯掠组合叶片及矿用轴流通风机，多个弯掠组合叶片沿轮毂周向均匀安装构成叶轮，所述的控制弯掠组合叶片的叶身形状的重心积叠线是二次Bezier曲线，矿用轴流通风机的一级叶轮和二级叶轮相对设置，按相反方向旋转。本发明采用的控制弯掠组合叶片的叶身形状的重心积叠线是二次Bezier曲线的弯掠组合叶片，有效控制了叶片径向力梯度和沿叶高的二次流分布，消除附面层堆积及避免漩涡的汇合，降低涡流噪声，增加矿用轴流通风机的气动性能，提高矿用轴流通风机的工作效率。通过实验证明本发明提供的矿用轴流通风机全压效率为87％，比传统矿用轴流通风机全压效率提高了5％以上。
-
公开(公告)号：CN112814943B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202110151756.6
申请日：2021-02-03
Applicant: 西安重装韩城煤矿机械有限公司 , 西安科技大学
Abstract: 本发明提供了一种整体成型的弯掠组合叶片及矿用轴流通风机，多个弯掠组合叶片沿轮毂周向均匀安装构成叶轮，所述的控制弯掠组合叶片的叶身形状的重心积叠线是二次Bezier曲线，矿用轴流通风机的一级叶轮和二级叶轮相对设置，按相反方向旋转。本发明采用的控制弯掠组合叶片的叶身形状的重心积叠线是二次Bezier曲线的弯掠组合叶片，有效控制了叶片径向力梯度和沿叶高的二次流分布，消除附面层堆积及避免漩涡的汇合，降低涡流噪声，增加矿用轴流通风机的气动性能，提高矿用轴流通风机的工作效率。通过实验证明本发明提供的矿用轴流通风机全压效率为87％，比传统矿用轴流通风机全压效率提高了5％以上。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.041 seconds)
