一种回风斜巷充填方法及系统
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115614095A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211406622.5

    申请日:2022-11-10

    IPC分类号: E21F15/00 E21F1/00

    摘要: 本发明公开了一种回风斜巷充填方法及系统,涉及巷道充填技术领域,所述方法包括:获取目标盘区的顶板垮落高度;目标盘区为待充填回风斜巷所在的盘区;根据顶板垮落高度确定充填材料的成分和配比方式;确定待充填回风斜巷的充填区域;根据充填区域确定充填材料的充填量;根据配比方式和充填量,对成分进行配比,得到配置好的充填材料;根据配置好的充填材料对充填区域进行充填。本发明利用充填材料对回风斜巷进行充填,和木垛、木点柱支护相比,稳定性好,成本低。因此,本发明提高了安全性,且降低了成本。

    一种矿用液压支架位姿监测装置

    公开(公告)号:CN218973418U

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202223026825.X

    申请日:2022-11-14

    IPC分类号: G01B11/00 G01B21/00

    摘要: 本实用新型公开了一种矿用液压支架位姿监测装置,涉及液压支架位姿监测技术领域。所述装置包括:依次相连的位姿监测装置、工业交换机和显示终端;位姿监测装置包括绝对值编码器和扫描测量仪;绝对值编码器用于获取液压支架梁的姿态编码数据;扫描测量仪用于构建三维支架模型;工业交换机用于接收所述三维支架模型,并对姿态编码数据进行解算,得到姿态数据;将三维支架模型和姿态数据传输至显示终端;显示终端用于根据姿态数据和三维支架模型进行虚拟仿真,得到液压支架的虚拟运动姿态;实时显示虚拟运动姿态、姿态数据和三维支架模型。本实用新型能实时监测液压支架的位姿变化,提升液压支架位姿监测的稳定性和可靠性。

    一种基于MLRNN-PID算法的煤矿履带式掘进机智能导航控制方法

    公开(公告)号:CN115562275B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202211242128.X

    申请日:2022-10-11

    摘要: 本发明提供一种基于MLRNN‑PID算法的煤矿履带式掘进机智能导航控制方法,用于抑制履带式掘进机出现位置偏移、姿态畸形等偏离预定轨迹的现象。该方法包括:建立全宽横轴式掘进机位姿数学模型,获取掘进机机身位姿调整参数;建立基于粒子群算法的掘进机纠偏路径优化模型,确定目标函数和约束条件;利用粒子群算法设置优化变量,以掘进机最短行进总距离为目标规划出一条最优纠偏路径;设计基于MLRNN‑PID控制器的结构;用布谷搜索算法优化MLRNN‑PID控制器增益;用基于序列学习的最小二乘算法对MLRNN‑PID控制器增益进行在线自适应调整。本发明的方法能够有效控制履带式掘进机按照规划路径达到预定位置,提高系统的控制精度和响应速度,实现掘进装备定向导航,完成巷道掘进。

    一种“采煤就是采数据”的煤矿智能综采方法及系统

    公开(公告)号:CN118704951A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202410602538.3

    申请日:2024-05-15

    摘要: 本申请涉及煤矿智能化技术领域,公开了一种“采煤就是采数据”的煤矿智能综采方法及系统,包括:数字工作面构建、截割轨迹规划与跟踪控制、位姿检测与控制、速度控制和三机协同控制等关键技术。数字工作面及其数据库包括数字煤层数据、历史截割位姿和速度数据、截割载荷数据、采煤生产率数据、三机位姿与速度检测数据。融合数字煤层切片数据和历史截割位姿数据进行截割轨迹规划并跟踪控制;融合三机的位姿检测数据,决策目标位姿控制量,实现位姿的精准控制;融合截割载荷数据、采煤生产率数据、历史截割速度数据等,利用速度决策模型决策最优的牵引速度、截割速度、运煤速度,实现高效智能截割控制;以三机位姿检测数据、截割载荷数据、截割轨迹数据等,利用三机协同控制模型决策最优的三机协同控制参数,实现安全、高效、绿色、智能采煤作业。

    一种振动图像驱动的滚动轴承智能故障诊断方法

    公开(公告)号:CN113919220B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202111173286.X

    申请日:2021-10-08

    摘要: 本发明公开了一种振动图像驱动的滚动轴承智能故障诊断方法,首先针对滚动轴承数据选择区别率最大的时域特征指标,据此计算各层IMF的角度自适应率,再对振动数据进行EMD‑AADPC振动图像转换,生成EMD‑AADPC振动图像样本并划分训练、验证与测试数据集;搭建CNN分类模型,使用训练集样本进行训练,并根据验证集结果进行模型超参数优化调节,获得最佳模型训练参数,再采用测试数据集进行模型诊断性能评估。本发明实现了对滚动轴承的故障诊断,且诊断方式变得更加智能化、高效化。