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公开(公告)号：CN117192569B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202311223963.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 太原理工大学
IPC: G01S17/89 , G01S17/931 , G01C21/20
Abstract: 本发明提供了一种面向巷道巡检机器人导航控制方法，涉及巷道机器人导航技术领域。该方法包括：获取二维激光雷达实时采集的点云数据，生成目标关键点簇；提取其对应的环境形状特征，将其与预设的巷道类型对应的巷道形状特征进行匹配，确定当前巷道类型；基于当前巷道类型及目标关键点簇，建立巷道巡检机器人所处巷道的局部环境地图模型，并根据局部环境地图模型中的关键点估计巷道巡检机器人的位姿信息；获取任务目标点坐标，并基于局部环境地图模型、任务目标点坐标及位姿信息构建实时局部势力场；基于实时局部势力场控制巷道巡检机器人前往任务目标点坐标的实时运动轨迹。本发明提高了巷道巡检机器人自主导航的效率及安全性。
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公开(公告)号：CN119572281A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411645335.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 太原理工大学 , 山西新龙重工高分子科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种具有可变底盘及视觉辅助锁具定位功能的破锚装备及方法，属于破锚装置技术领域。破锚装备包括可变底盘、液压机构、电控机构、破锚机械臂、视觉辅助定位机构和机箱；可变底盘安装于机箱下方，液压机构和电控机构安装于机箱中，破锚机械臂安装于机箱前方，视觉辅助定位机构安装于破锚机械臂和机箱上，液压机构与可变底盘和破锚机械臂均液压连接并用于为可变底盘和破锚机械臂供液，电控机构与可变底盘、液压机构、破锚机械臂和视觉辅助定位机构均电性连接并用于控制可变底盘、液压机构、破锚机械臂和视觉辅助定位机构动作。本发明可以根据需要调整履带距，使破锚装备的运行不受履带距离的影响，使用灵活方便，适用范围广。
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公开(公告)号：CN119494430A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411421665.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于数值模拟和深度学习的钻孔抽采参数双层优化方法，涉及瓦斯抽采参数优化技术领域，解决煤层瓦斯顺层抽采工艺参数调节精度不足的技术问题，包括以下步骤：根据具体问题建立考虑多效应的数值模型，输入压裂参数模拟产生瓦斯浓度预测数据集；对预测数据集进行硬约束映射，形成模拟数据集，结合经验数据集输入深度学习模型以反向优化该数值模型，校正裂缝形态；在上述数值模型基础上，采用EDFM模型，输入抽采工艺参数进行数值模拟得到瓦斯采量预测集，经硬约束映射获得新的模拟样本集，结合经验样本集输入深度学习模型训练，最终获得最优抽采工艺参数，提高整体模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN118204985B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410634864.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 太原理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种钻锚机械臂的轨迹跟踪控制方法，属于智能煤矿技术领域。包括：S1，获取各关节上安装的传感器采集的实际运行位置数据及钻锚机械臂基座的位姿变化数据；S2，根据实际运行位置数据和预先确定的线性力矩理论控制器确定对钻锚机械臂各关节施加的理论力矩；S3，根据实际运行位置数据、各关节的期望轨迹位置数据、基座的位姿变化数据和预先通过强化学习算法学习得到的线性力矩补偿控制器，确定对各关节施加的补偿力矩；S4，根据对各关节施加的理论力矩和补偿力矩控制各关节动作，并返回S1。本发明提高了钻锚机械臂轨迹跟踪的精度。
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公开(公告)号：CN118204985A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410634864.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 太原理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种钻锚机械臂的轨迹跟踪控制方法，属于智能煤矿技术领域。包括：S1，获取各关节上安装的传感器采集的实际运行位置数据及钻锚机械臂基座的位姿变化数据；S2，根据实际运行位置数据和预先确定的线性力矩理论控制器确定对钻锚机械臂各关节施加的理论力矩；S3，根据实际运行位置数据、各关节的期望轨迹位置数据、基座的位姿变化数据和预先通过强化学习算法学习得到的线性力矩补偿控制器，确定对各关节施加的补偿力矩；S4，根据对各关节施加的理论力矩和补偿力矩控制各关节动作，并返回S1。本发明提高了钻锚机械臂轨迹跟踪的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116336025B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310395547.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种矿用梭车卷缆电液控制阀组及其卷缆控制方法，属于梭车控制技术领域。包括阀块、两位三通电磁换向阀、比例溢流阀和控制器，两位三通电磁换向阀和比例溢流阀安装在阀块的内腔中，两位三通电磁换向阀的T口连通至梭车液压系统的油箱中，两位三通电磁换向阀的A口与卷缆马达的进油口连接，比例溢流阀的进口和出口分别与卷缆马达的进油口和出油口连接，两位三通电磁换向阀和比例溢流阀均与控制器连接。本发明不仅结构大大简化，而且通过比例溢流阀可以实现与梭车状态实时联动，实现控制卷缆油路切换和溢流压力按需调整，避免了梭车在怠机状态下引发发热和造成能量浪费，降低了在梭车行走过程中恒定高压溢流和能量损失。
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公开(公告)号：CN117371813A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311339914.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F18/2135 , G06F18/213 , G06F17/15 , G06Q50/26
Abstract: 一种基于模型和大数据双驱动的巷道瓦斯浓度预测方法，属于矿井灾害智能防控技术领域，解决巷道内瓦斯浓度预测的准确性和实时性的技术问题，包括以下步骤：将煤矿巷道环境参数、瓦斯浓度历史特征数据集和物理方程特征数据集共同组成数据集，通过卷积神经网络RNN进行训练得到预测值；进而通过模型评价和优化，在标准RNN的损失函数中增加气体扩散准则约束，并采用标准的反向传播算法和Adam优化器对学习模型进行训练，直至损失函数结果最小化，最终实现巷道气体浓度的准确预测。本发明能够实现巷道瓦斯浓度的准确、快速预测，为煤矿安全决策提供可靠的数据支撑，有效保障煤矿安全高效开采。
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公开(公告)号：CN117162859A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311449726.9
申请日：2023-11-02
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种挂轨巡检机器人的自动充换电装置，属于电能存储设备技术领域。包括充换电装置工作台、顶升组件、旋转切换组件、三个电池充电仓组件、传感器组件和伸缩货叉组件。通过在伸缩货叉组件的上层板上方连接电池限位结构，再通过顶升组件和旋转切换组件驱动伸缩货叉组件进行移动和旋转，以此调整电池限位结构的位置，确保电池限位结构在拿取和放下挂轨巡检机器人的电池时位置的精度。通过顶升组件和旋转切换组件的配合，实现伸缩货叉组件进行挂轨巡检机器人的电池取放过程的全自动化操作，降低人工更换电池的劳动强度，缩减更换电池的时间，降低了安全风险，提高了挂轨巡检机器人的工作效率和使用率。
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公开(公告)号：CN116977941A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311227661.3
申请日：2023-09-22
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明提供一种掘进巷道关键工序检测方法及系统，涉及矿井检测技术领域。包括：获取掘进巷道内与各关键工序对应的目标图像，所述关键工序包括临时支护工序、永久支护工序、行走工序和截割工序；利用训练好的目标检测模型识别各所述目标图像中的至少一个目标对象，并提取各所述目标对象所在的目标框的中心坐标；基于各所述目标框的中心坐标确定各所述关键工序的实时作业信息，所述实时作业信息至少包括作业状态标识和作业时间信息。本发明通过对巷道掘进工序进行机器视觉识别，使得巷道掘进场景更加透明直观，便于对巷道掘进工序进行及时规范，不仅可以提高巷道掘进的安全性，还可以提高巷道掘进效率。
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公开(公告)号：CN116560895B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310839479.7
申请日：2023-07-10
Applicant: 太原理工大学
IPC: G06F11/07 , G01M99/00 , G01M13/045 , G01M13/021 , G01M1/14 , G06F40/30 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本公开提供了一种用于机械装备的故障诊断方法，涉及机械装备故障诊断技术领域，可以用于基于滚动轴承振动信号对机械装备进行故障诊断的场景。该方法包括：根据振动信号的度量信息确定度量矩阵；通过构建真近邻点近邻图确定度量信息中的距离信息；再将距离信息表示的不同信息映射到核空间中并确定核矩阵和核空间信息素；然后根据核矩阵和核空间信息素融合标签判别信息对度量矩阵进行重构；对重构后的度量矩阵的特征进行降维处理，并将降维处理后的结果与标签判别信息输入分类器中，得到故障分类结果。本公开的故障诊断方法，可以降低超参数的影响以及减少数据在特征提取过程中的丢失，提高故障分类的准确性。
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