-
公开(公告)号：CN109239798A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811361270.X
申请日：2018-11-15
Applicant: 枣庄学院
IPC: G01V9/00
Abstract: 本发明公开了一种人员乘罐等待换乘系统，由安检系统以及等待乘罐提示系统构成，所述安检系统包括车物视觉摄像仪、人员视觉摄像仪、饮酒检测仪、安检门、视觉分析仪以及系统服务器构成；其中车物视觉摄像仪和人员视觉摄像仪分别用于获取车物图像以及人员图像信息；所述车物视觉摄像仪和人员视觉摄像仪均输出连接视觉分析仪，视觉分析仪用于对接收的图像进行分析，视觉分析仪输出连接系统服务器，本发明通过一套语音提示系统以及配合安检系统可以有效的实现人员乘罐等待以及换乘操作，效率高，安全性好，可有效的实现对人员的上下井管控。
-
公开(公告)号：CN110155853A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910385243.4
申请日：2019-05-09
Applicant: 枣庄学院
IPC: B66B7/12
Abstract: 一种矿井提升机钢丝绳损伤检测装置机械自适应随动机构，励磁单元安装板和检测单元安装板固定连接在主支架的两端；压绳机构设置在主支架的中部；压绳机构包括安装在主支架上的转轴、可转动地安装在转轴上的带沟槽的滚轮、一端通过调节螺栓与主支架固定连接的连接板和可转动地安装在连接板另一端的带沟槽的压紧轮；主支架上固定连接有连接杆；连接杆的中部固定套装有限位环，连接杆远离主支架的一端滑动配合地穿过套筒的轴心后固定连接有限位块，并在限位环与限位块之间套装有减震弹簧；套筒的筒身与伸缩杆的一端可转动地连接，伸缩杆的另一端与支撑座连接。该机构能在线式地对钢丝绳的缺陷情况进行检测，其检测精度高，检测结构可靠。
-
公开(公告)号：CN110320472A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910414377.4
申请日：2019-05-17
Applicant: 枣庄学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/3842 , G01R31/387
Abstract: 本发明公开了一种用于矿用锂电池的自修正SOC估计方法，根据锂电池日常充放电情况下对锂电池SOC预测进行自修正，该系统自修正是根据电池组本身的充放电状态不同，通过对于电池组模型进行修正，同时由于粒子生成的随机性使得SOC估计结果的可实现性增强；由于电池模型的通用性，对于电池模型的递归最小二乘识别方式使得模型的准确性会不断提高且不会因为放电电流变化过大而造成模型不准确。对于粒子滤波估计的SOC使得加大了对于非高斯噪声情况下SOC估计的准确性；可以解决不同电池个体特性不同而SOC预测差异的不准确估计现象，减少随着充放电状态的变化，最终有效的增强矿用锂电池的稳定性和安全性。
-
公开(公告)号：CN109665399A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201910078723.6
申请日：2019-01-28
Applicant: 枣庄学院
IPC: B66B5/00
CPC classification number: B66B5/0031
Abstract: 本发明公开了一种矿井提升机无线传输的故障诊断系统,该系统能够对矿井提升系统中的天轮、电机、减速器和滚筒轴承的故障诊断。该系统先获取各轴承位置上的振动信号，利用噪声自适应完全集成局部均值分解算法，实现振动信号的乘积函数(PF)分解，从选择PF中抽取数据特征参数；然后使用周期调制强度作为选择有效乘积函数准则的方法；进而使用半监督核稀疏Fisher判别分析(SKSFDA)的维数约简方法，充分利用标签样本和未标签样本集几何信息揭示嵌入在高维稀疏空间的低维子空间数据集；使用一种基于不同故障类内局部结构测度最小、全局部结构测度最大准则选择SKSFDA模型参数；最后根据监测统计量判别是否出现新故障以及使用KNN分类器确定已知设备状态类别。
-
公开(公告)号：CN109184667A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811362214.8
申请日：2018-11-15
Applicant: 枣庄学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器联共检测的副井口安全检测预警系统，包括传感器模组、传感器控制器、显示屏、扩音器、服务主机、速通闸门，其中传感器模组与传感器控制器连接；传感器控制器与服务主机连接，服务主机连接有显示屏、扩音器以及速通闸门的开关组件，本发明基于多传感器结构，可以有效的实现安全门、罐笼、栅栏门以及摇台位置的检测，同时通过扬声器以及显示器进行预警，提高了安全性和可操作性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110288562B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910408860.1
申请日：2019-05-16
Applicant: 枣庄学院
Abstract: 本发明公开了一种基于X光图像的钢丝绳芯输送带接头抽动检测方法，本发明旨在准确高效计算出钢丝绳芯输送带接头抽动距离，提高钢丝绳芯输送带接头抽动检测的可操作性和准确性，以实现对接头状况的判断。本发明基于钢丝绳芯输送带图像中接头分层区域最小外接矩形以及接头空档区域的提取结果，通过计算上下接头拟合直线、接头空档区域重心，实现对各钢丝绳接头端点的抽动距离检测。本发明所提出的算法高效且准确率高，能够应用于基于X光的钢丝绳芯输送带无损检测系统，实现X光的钢丝绳芯输送带接头抽动检测，有益于预防重大断带安全事故，具有较大的应用价值。
-
公开(公告)号：CN112429414A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011260900.1
申请日：2020-11-12
Applicant: 枣庄学院
Abstract: 本发明公开了一种碳酸钠自动投加系统，属于碳酸钠溶液制备技术领域。其技术方案为：包括罐车、料仓、若干个制备罐和控制器，罐车内装有碳酸钠粉料，罐车的压缩气源入口与压缩气源供给设备通过管路连接，罐车的粉料出口与料仓的粉料入口通过管路连接；所述制备罐的顶部设置有进料管和进液管，底部设置有出液管。本发明实现了粉料罐车卸料、料仓取料、碳酸钠溶液制备、溶液输出过程的自动化，连续投加、投加量可靠/可控，大大降低了工人的劳动强度，提高了工作效率。
-
公开(公告)号：CN110255317B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910423622.8
申请日：2019-05-21
Applicant: 枣庄学院
IPC: B66B5/00
Abstract: 一种用于矿井多绳提升机载荷称重的压力传感器，包括底座和端盖，端盖截面呈倒立的凸字形，其上端面开设凹槽，凹槽下方内部开设阶梯盲孔；端盖圆周上开有与阶梯盲孔相贯通的导线通道；阶梯盲孔的下方同轴开设有圆柱形油腔，圆柱形油腔下端贯穿端盖底部，圆柱形油腔上端与阶梯盲孔下端面之间的间隙为应变梁，应变梁上表面贴应变片；底座呈凹字形，其上端面凹槽内侧上部与端盖下端面凸台外周上部螺纹配合，凹槽上端面与凸台下端面之间形成扁平状油腔；底座外侧圆周上开设与油腔相贯通的注油通道；底座下端支撑座安装于平衡油缸滑块上开设凹槽内；油腔下方与支撑座之间部分为悬臂梁；圆柱形油腔内嵌穿孔板。该传感器能提高提升机载荷计算的精确度。
-
公开(公告)号：CN216500918U
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202123067500.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 徐州苏煤矿山设备制造有限公司 , 中国矿业大学 , 山西汾西矿业(集团)有限责任公司 , 徐州大恒测控技术有限公司
Abstract: 一种轨道机器人的清理装置，包括沿轨道方向镜像对称布置的驱动装置和清理装置；清理装置包括壳体组件、清扫组件、侧壁刮板组件和底部刮板组件、积尘板及连接螺栓。侧壁刮板组件和底部刮板组件在双扭弹簧的作用下压在轨道上，当轨道机器人的清理装置向前运动，侧壁刮板组件将侧壁的污泥刮落至轨道底面；底部刮板组件将底部的污泥刮下，与侧部刮板刮下的污泥一同堆积于轨道底面上，并随底部刮板一同向前运动。所述清扫组件上有毛刷，清扫堆积于轨道底面上的污泥至积尘板。适用于煤矿井下对工字钢轨道进行清理。可高效快速的清理掉轨道内的沉积灰尘，解决巡检机器人运动时可能出现的卡阻问题，有效防止轨道由于污泥堆叠导致的故障。
-
公开(公告)号：CN215487358U
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202120805680.X
申请日：2021-04-20
Applicant: 徐州大恒测控技术有限公司 , 中国矿业大学 , 山西焦煤集团岚县正利煤业有限公司 , 山西汾西矿业(集团)有限责任公司 , 义煤集团宜阳义络煤业有限责任公司
IPC: F16D66/00
Abstract: 本实用新型公开了一种监测制动正压力的内置移动轴盘式制动器，制动器包括闸盘、闸瓦、衬板、筒体、密封圈、碟簧组、制动器座、防尘圈、碟簧座和调节螺母，制动器座左侧中部开有外大内小的阶梯盲孔，阶梯盲孔内设有内外径与外大内小阶梯盲孔相适应的动配合的筒体，制动器座右侧设有衬板和闸瓦，制动器座的左端面与调节螺母之间设有制动正压力传感器，或制动器座的右端面与衬板之间设有制动正压力传感器；将监测的闸瓦施加到闸盘的制动正压力F1作为诊断故障和给出控制指令的依据，大大提高了制动器的制动性能和安全可靠性。从根本上解决了几十年来提升机盘式制动器卡阻、断轴、密封性能差的问题。其结构简单，操作方便，使用效果好。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
93
records
(took 0.045 seconds)
