1自动化改造轨道吊作业中存在的问题传统轨道吊吊具为四绳制,其倾转、侧移等功能均通过小车架倾转油缸或吊具自身配备的倾转油缸来实现,并且对箱和对位主要依靠人工观察和操作,系统控制精度较低且无检测反馈。经自动化改造的传统轨道吊在作业过程中易出现吊具水平旋转、20英尺集装箱与40英尺集装箱作业跑位等问题,从而导致担箱、刮箱等安全事故。

随着煤矿采掘自动化准备技术不断创新发展,并且国家对生产安全意识与防范的提高,煤矿机械正朝着智能化、无人化的方向发展。以西山中煤机械制造公司生产的EBZ-150Ⅱ型悬臂式掘进机为研究对象,设计了一套自动截割控制系统。通过采用各类传感器进行数据采集,传输至控制面板进行数据处理,电液比例阀对截割钻头轨迹进行调整等实现悬臂掘进机的自适应截割作业,同传统人工截割技术相比,掘进效率更高断面成型效果也更好,大幅提升矿井采掘生产效率。

煤矿综采工作面智能协同技术亟须解决基于复杂井下条件的采煤机精准定位和自适应作业、刮板输送机自动调直、液压支架自动跟机等系统协同控制问题,其中,液压支架位置与姿态检测技术是实现智能协同的关键技术之一。提出了1种基于多维传感的液压支架姿态检测方案,其可以采用基准光电跟踪器、局部光电跟踪器、双轴水平仪等设备获取绝对坐标系下液压支架的绝对位置和姿态,为更加精准地实现综采工作面地理信息系统及液压支架的纠偏、调直、控制等奠定了基础。该方案已在综采工作面开展试运行,运行结果显示,其有效实现了综采工作面液压支架绝对位置的精准检测,而且综采工作面系统的协同精度和效率均得到了显著提升。

在研究两轮自平衡电动车的平衡控制的基础上，设计了基于MEMS组合模块的姿态测量系统。通过对各MEMS传感器输出信号特征的提取、分析，将离散化低通滤波器模型与互补滤波的思想相结合，巧妙地构造出一种便于本系统实现的数据融合模型。同时，提供了一种基于MEMS组合模块姿态检测的低成本、可行性方案。

随着煤矿智能化的快速发展,为适应煤矿智能化发展需要,设计一种基于5G通信的超前液压支架姿态检测系统,采用分布式边缘检测系统,以矿用5G通信技术为基础,以矿用5G基站、矿用交换机、服务器等通信设备为传输平台,实现超前液压支架位姿的实时检测以及调整,大幅度提高了超前支护效率。

针对自平衡机器人领域姿态检测普遍采用单一滤波而存在的姿态误差问题,提出了一种基于双重滤波和神经网络补偿的“两滤一补”检测策略。通过分析误差来源,设计了针对姿态传感器和姿态误差之间的姿态补偿BP神经网络,根据传感器的输出信息,直接预测机器人姿态倾角的误差补偿值,对滤波处理之后的姿态角进行同步补偿。对机器人在原地站立、加速前进后退、原地转向3种控制状态下的补偿效果分别进行验证,结果表明神经网络对机器人的姿态误差有着明显的修正作用,有利于提高机器人姿态检测精度。