针对基于惯性测量单元的液压支架姿态解算方法会产生累计误差、校正结果不准确的问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)−极限学习机(ELM)的综采工作面液压支架姿态监测方法。以液压支架顶梁俯仰角为监测对象,采用倾角传感器和陀螺仪采集液压支架顶梁支护姿态实时信息,对采集到的数据进行预处理,将处理后的数据输入PSO−ELM误差补偿模型中,得到解算误差预测值;同时通过卡尔曼滤波融合进行液压支架姿态解算,得到解算值;再用误差预测值对解算值进行误差补偿,从而求得更加准确的顶梁支护姿态数据。该方法只考虑加速度和角速度数据与解算误差的关系,不依赖具体的物理模型,可有效降低姿态解算累计误差。实验结果表明液压支架顶梁俯仰角平均绝对误差由补偿前的1.4208°减少到0.0580°,且误差曲线具有良好的收敛性,验证了所提方法可持续稳定地监...

针对目前液压支架控制系统缺乏姿态监测的现状,以ZY920/25/50D型液压支架控制系统为研究基础,开展了液压支架姿态监测系统设计,包括总体方案、硬件和软件等工作,实现了液压支架姿态监测功能。统计结果显示,配备姿态监测系统之后的液压支架,降低了每季度停产检修次数,减少了每季度液压支架破坏淘汰数量,具有很好的应用前景。

针对现有液压支架姿态监测方法测量参数不全面、精度和可靠性不高、工况环境适应性差等问题,提出一种直接测量与间接测量相结合的液压支架关键姿态参数测量系统,研制了以DSP为核心、以MEMS惯导为测量元件、具备LoRa无线通信功能的姿态传感器。分析得出了影响液压支架支护姿态的关键参数,其中底座、前连杆、掩护梁和顶梁与水平面夹角及推移步距采用直接测量方式,支护高度、立柱与平衡千斤顶长度采用间接测量方式。该系统包括安装于底座、前连杆、掩护梁、顶梁处的4个姿态传感器和1个安装于底座的红外激光测距传感器,采用LoRa无线通信方式组网。底座处的姿态传感器作为网关(即网关传感器),用于测量底座与水平面的夹角,控制红外激光测距传感器测量推移步距,并解算支护高度、立柱长度和平衡千斤顶长度;其他3处的姿态传感器作为节点(...

针对液压支架姿态监测中的远程监测图像质量差、监测结果的可靠性不强等问题,提出一种用于液压支架姿态监测的数字孪生模型的构建方法。以液压支架运动学模型、环境数据以及同步控制信号构建物理模型;以液压支架姿态的历史数据以及实时监测数据构建数据驱动模型;以物理模型和数据驱动模型的数据通过长短期记忆网络处理生成用于液压支架姿态监测的数字孪生模型数据;并以数字孪生模型的数据为基础驱动液压支架姿态监测的虚拟模型。实验表明:所提出的基于数字孪生的液压支架姿态监测方法在提高了监测可靠性的同时,实现了支架异常姿态的准确预警。研究结果为数字孪生模型的构建以及推动数字孪生技术在液压支架姿态监测的应用提供参考。

以实现无线传感数据驱动的液压支架三维姿态监测系统为目的,介绍了ZigBee无线倾角传感器设计,三轴加速度计倾角计算方法,两柱掩护式液压支架无线倾角传感器部署方案及ZigBee无线交差网状网网络架构设计。基于Unity3D开发平台设计了液压支架三维模型,基于液压支架二维平面模型推导了三维模型驱动变量计算方法,阐述了液压支架三维姿态仿真实现过程,给出了三维模型驱动脚本示例。测试结果表明,传感器采集精度满足系统仿真驱动数据要求,无线传感网络数据传输稳定,三维仿真平台实现了真实传感器数据驱动下的液压支架抬头及低头姿态实时仿真。

构建四台矿井下液压支架姿态监测系统,惯性测量单元采用MPU6050型六轴运动处理组件对液压支架角速度和加速度测定,倾角传感器模块采用SCA100T-D02型芯片同时监测水平两轴倾角,并设计功能模块数据流程,测试系统角度监测数据平均偏差小于0.22°,高度平均偏差0.01 m。

论文对矿用液压支架姿态监测技术进行了研究,进一步分析了成组支架监测、姿态计算准确度提升及监测实时性等问题,在此基础上提出了采用倾角传感器的矿用液压支架姿态监测方案,从而实现实际工况下单个及成组液压支架的姿态精确测量,监测范围得到进一步提升。

为了解决液压支架姿态监测效率低、精确性差等不足,提出了一种新的液压支架智能监测系统。以多种监测传感器为核心,建立了支架运行状态监测系统,对液压支架在运行时的倾角、位移、压力等参数信息进行自动监测和分析。根据实际应用表明,新的监测系统能够将支架运行状态参数监测精度提升88.4%,初步实现了支架位姿的连续监测、报警及调整,为提升液压支架跟机运行效率和精度奠定了基础。

为实现对液压支架姿态的精准监测,实时掌握液压支架的工作参数,为实际生产中对液压支架控制提供依据,在对液压支架姿态调整工作原理进行分析的基础上,提出了液压支架姿态监测系统的总体框架,并重点对姿态监测模块中的惯性测量模块、倾角测量模块和姿态监测模块等进行设计。通过验证支护高度、顶梁俯仰角和底座俯仰角的监测效果表明,三类参数的平均误差和相对误差均在可接受范围之内。