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公开(公告)号：CN115628930A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211620178.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于煤矿掘进机截割自动化技术领域，具体是一种基于RBF神经网络的掘进机井下截割工况预测方法。包括以下步骤，S100：掘进机上设置数据采集机构；S200：采集多个样本数据集，每个样本数据集包括当前时刻的掘进机截割电流、截割电压、回转油缸与升降油缸的左右缸压力以及截割臂的振动程度。S300：剔除样本数据集中的异常数据。S400：对样本数据集进行标准化处理。S500：将训练集作为RBF神经网络的输入变量进行训练。S600：完成训练的RBF神经网络对掘进工况的预测，输入当时的截割电机的电流与电压、回转油缸与升降油缸的压力、截割部的振动程度以及摆速传感器测量的摆速这几项参数预测出当前所属工况。本发明对提升截割效率与截割部寿命有一定作用。
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公开(公告)号：CN114689045A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210500963.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种掘进机定位导航系统，包括全站仪和惯性导航系统，所述全站仪进行高精度位置角度测量，所述惯性导航系统进行高精度姿态航向测量；所述定位导航系统还包括反光棱镜，所述惯性导航系统设置在掘进机上，所述全站仪设置在距离掘进机5m～20m的煤矿巷道内，所述反光棱镜设置在所述掘进机后部，并且所述全站仪能够实时测量所述反光棱镜。本发明实施例提供的掘进机定位导航系统，采用全站仪与光纤捷联惯性导航系统进行组合导航方式进行掘进机定位；充分结合全站仪及惯性导航系统的工作原理特性，结合掘进机掘进工艺，进行导航系统工作流程设定，充分保证掘进机精准定位。
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公开(公告)号：CN112943326A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110282184.5
申请日：2021-03-16
Applicant: 太原理工大学
Inventor： 张君 , 黄庆学 , 宋张帅 , 王超凡 , 刘峰 , 孟国营 , 梁建国 , 袁群芳 , 孟文俊 , 王义亮 , 王涛 , 文豪 , 秦晓峰 , 刘枫彬 , 杨作梅 , 董磊 , 吴波 , 张婷婷 , 刘文文 , 李博 , 王淑平 , 丁守坤 , 任仲凯 , 吕凯波 , 武仲斌 , 黄金 , 高晓慧 , 张国鹏 , 和东平 , 杨哲勇 , 马清亮 , 于少波 , 赵春江 , 李正龙 , 王宇衡 , 张夫净
IPC: E21D20/00 , E21D20/02 , E21B15/00 , E21B19/08 , E21B21/015
Abstract: 本发明提供的自动锚钻装置，包括：基座，以及垂直设置在基座上端的钻孔模组、填药模组和固杆模组；基座设有驱动装置，能够按照预设轨迹动作，将钻孔模组、填药模组、固杆模组依次移动到工作位。本发明提供的自动锚钻装置，能够进行钻孔、填药、固杆，代替人工作业，保障了操作人员的安全，同时提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112943326B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110282184.5
申请日：2021-03-16
Applicant: 太原理工大学
Inventor： 张君 , 黄庆学 , 宋张帅 , 王超凡 , 刘峰 , 孟国营 , 梁建国 , 袁群芳 , 孟文俊 , 王义亮 , 王涛 , 文豪 , 秦晓峰 , 刘枫彬 , 杨作梅 , 董磊 , 吴波 , 张婷婷 , 刘文文 , 李博 , 王淑平 , 丁守坤 , 任仲凯 , 吕凯波 , 武仲斌 , 黄金 , 高晓慧 , 张国鹏 , 和东平 , 杨哲勇 , 马清亮 , 于少波 , 赵春江 , 李正龙 , 王宇衡 , 张夫净
IPC: E21D20/00 , E21D20/02 , E21B15/00 , E21B19/08 , E21B21/015
Abstract: 本发明提供的自动锚钻装置，包括：基座，以及垂直设置在基座上端的钻孔模组、填药模组和固杆模组；基座设有驱动装置，能够按照预设轨迹动作，将钻孔模组、填药模组、固杆模组依次移动到工作位。本发明提供的自动锚钻装置，能够进行钻孔、填药、固杆，代替人工作业，保障了操作人员的安全，同时提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN115962783B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310250953.2
申请日：2023-03-16
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种掘进机截割头的定位方法及掘进机，属于掘进机轨迹追踪技术领域。包括：通过掘进机机身中轴线上配置的相机进行视频流采集；机载数据处理终端针对采集的视频流每隔T时间进行图像的提取，并对提取的图像进行去畸变处理；对去畸变处理后的图像进行特征点的检测和提取；根据光流法对特征点进行追踪，计算特征点的像素速度；根据相机模型和特征点的像素速度计算截割头三维空间的速度和位移。本发明具有实时性、速度快、非接触式等优点，可以避免受掘进机截割煤岩时高振动工况的影响，可以实现截割头的精准可靠定位。
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公开(公告)号：CN115962783A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310250953.2
申请日：2023-03-16
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明涉及一种掘进机截割头的定位方法及掘进机，属于掘进机轨迹追踪技术领域。包括：通过掘进机机身中轴线上配置的相机进行视频流采集；机载数据处理终端针对采集的视频流每隔T时间进行图像的提取，并对提取的图像进行去畸变处理；对去畸变处理后的图像进行特征点的检测和提取；根据光流法对特征点进行追踪，计算特征点的像素速度；根据相机模型和特征点的像素速度计算截割头三维空间的速度和位移。本发明具有实时性、速度快、非接触式等优点，可以避免受掘进机截割煤岩时高振动工况的影响，可以实现截割头的精准可靠定位。
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公开(公告)号：CN115788477A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310067306.8
申请日：2023-02-06
Applicant: 太原理工大学
IPC: E21D9/10 , G01D21/02 , E21D9/00 , G06F18/15 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种掘进机自适应截割控制系统及方法，属于智能化掘进设备技术领域。包括传感器模块、边缘计算机和数据采集单元，传感器模块包括压力传感器、行程位移传感器和振动传感器；传感器模块用于采集掘进机截割过程中的油缸压力数据、油缸位移数据和截割臂振动数据，并通过数据采集单元发送至边缘计算机；边缘计算机用于对油缸压力数据、油缸位移数据、截割臂振动数据、截割电流数据和截割电压数据进行处理，并根据处理结果对掘进机的截割臂摆速进行自适应控制。本发明提供了一种基于掘进机截割过程中的多种类型参数对掘进机的截割臂摆速进行自适应控制的方法，相对先前单一的电流判据，更符合实际工况，从而能够提高掘进机的截割效率。
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公开(公告)号：CN115628930B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211620178.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于煤矿掘进机截割自动化技术领域，具体是一种基于RBF神经网络的掘进机井下截割工况预测方法。包括以下步骤，S100：掘进机上设置数据采集机构；S200：采集多个样本数据集，每个样本数据集包括当前时刻的掘进机截割电流、截割电压、回转油缸与升降油缸的左右缸压力以及截割臂的振动程度。S300：剔除样本数据集中的异常数据。S400：对样本数据集进行标准化处理。S500：将训练集作为RBF神经网络的输入变量进行训练。S600：完成训练的RBF神经网络对掘进工况的预测，输入当时的截割电机的电流与电压、回转油缸与升降油缸的压力、截割部的振动程度以及摆速传感器测量的摆速这几项参数预测出当前所属工况。本发明对提升截割效率与截割部寿命有一定作用。
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