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公开(公告)号：CN115977711A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310040297.3
申请日：2023-01-12
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明属于开采技术领域，公开了一种急倾斜煤层柔性掩护支架机械化开采系统，所述急倾斜煤层柔性掩护支架机械化开采系统包括：煤层探测模块、视频监控模块、主控模块、位置确定模块、煤层气含量确定模块、开采模块、安全监控模块、显示模块。本发明通过煤层气含量确定模块能够提高由急倾斜煤层气含量Sg的计算式得到的结果的精度；同时，通过安全监控模块根据获取的急倾斜煤层气井井底煤粉浓度数据和携粉能力数据确定井底煤粉危险等级，根据所述危险等级启动对应的井底煤粉危险处理程序，合理调控排水速度，从而能够更合理的确定排采制度，避免了由于排水速度不合理导致的对生产井及井底设备造成的危害，从而提升了急倾斜煤层气井的产能。
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公开(公告)号：CN112381123A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011185806.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列预测方法的采煤机故障预测方法，涉及计算机技术与故障预测交叉的研究技术领域，使用非线性方法中的支持向量机方法，依据训练样本训练出一个预测器，对后续时间序列进行预测，具体方案为：包括以下步骤：获取惩罚参数C和核函数参数，粒子群算法从n个随机粒子开始计算，每个粒子都作为一个候选解，每个粒子都是一个m维向量；包括以下步骤：初始化解空间，粒子评价，粒子更新，结果校验。粒子群算法对于求解极值最优问题应用较为广泛，粒子群算法根据约束范围内的所有可能的粒子，计算适应度值，通过不断的迭代，最终得到相应的极值最优解。
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公开(公告)号：CN112329817B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011082621.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的采煤机稳态样本分析方法，涉及神经网络的学习技术领域，包括以下步骤：通过对采煤机负样本数量进行判定，以实施不同的学习过程，通过模拟人脑中神经元的连接方式而来，它通过设置各种激活函数以及调整神经元之间的连接权值来进行学习修改，可用于求解各种分类以及优化问题，本发明提供的采煤机稳态样本分析方法按照采集到的数据类型，分别使用相对应的神经网络算法进行采煤机稳态样本分析；定义了三种故障数据情况下数据类型，并设计了相应的神经网络算法以及具体的操作过程。
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公开(公告)号：CN114575841A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210170075.9
申请日：2022-02-23
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明属于设备故障检测技术领域，公开了一种煤矿采煤机故障检测用维护设备，包括支撑模块、机械检测模块、液压检测模块和电气检测模块；支撑模块通过活动架对机械检测模块、液压检测模块和电气检测模块进行支撑固定；机械检测模块、液压检测模块和电气检测模块分别与中央处理和控制模块连接，中央处理和控制模块根据处理结果输出与检测故障信息对应的故障点信息和维护信息。本发明可分别对煤矿采煤机的机械部分、液压部分和电气部分进行检测，检测全面，能够对各种故障类型进行准确检测，通过中央处理和控制模块可以输出与检测故障信息对应的故障点信息和维护信息，能够对设备的维护提供有效的维护意见，从而提高维护的准确度和维护效率。
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公开(公告)号：CN114198150A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111488146.1
申请日：2021-12-07
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于煤岩识别处理器的煤岩识别方法，涉及煤岩识别技术领域，包括步骤1、放煤工序；步骤2、传感识别；步骤3、信号采集；步骤4、信号处理；步骤5、结果传输；步骤6、结果判断；步骤7、关闭工序；步骤8、待机模式，本发明的有益效果为：该基于煤岩识别处理器的煤岩识别方法，通过在液压支架上安装用于检测是否为岩层的煤岩识别处理器，可以对目标位置是否为岩层进行检测，当检测到为岩层时则中断煤层开采程序，进行调整后再进行后续工作，并且通过使用自动化检测的方式，可以有效的对煤岩开采过程中可能遇到的岩层进行规避，提高了现场识别能力的同时减少了人力资源的投入。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114151114A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111444283.5
申请日：2021-11-30
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明公开了一种液压支架顶梁与采煤机滚筒防碰撞预警装置，涉及采煤技术领域。本发明包括第一铰接耳板，第一铰接耳板的侧面设置有旋转式激光测距仪，旋转式激光测距仪与第一铰接耳板铰接，旋转式激光测距仪的正下方设置有基准座，旋转式激光测距仪内设置有旋转轴，旋转轴与第一铰接耳板位置垂直，旋转式激光测距仪的表面设置有固定板，固定板的表面设置有激光接收模块，激光接收模块与固定板固定连接。本发明通过设置旋转式激光测距仪可以避免使用传统的摄像头，避免液压支架顶梁与采煤机滚筒防碰撞装置由于受粉尘、水雾影响导致识别精度不高的问题，提高液压支架顶梁与采煤机滚筒防碰撞的精准性，实用性较强。
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公开(公告)号：CN113469034A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110737579.X
申请日：2021-06-30
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明公开了一种MFO‑FOA的混合优化算法，并进行了一些仿真，以验证其有效性和优越性。然后，利用提出的MFO‑FOA算法找出RBFNN的最优网络参数，以实现出色的泛化能力和预测性能。此外，通过变分模式分解对收集的信号进行分解，并使用包络熵和峰度来提取前三个固有模式函数分量的特征。从三类传感器数据获得的特征向量被用于构造RBFNN分类器。此外，引入具有证据相关系数的D‑S证据理论，融合了三个RBFNN分类器的初步识别结果。最后，建立了自行设计的采煤机切割煤岩的实验平台，并提供了一些实验。基于实测数据的实验结果表明，该方法可以有效地识别煤岩切割状态，且精度较高。
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公开(公告)号：CN112329817A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011082621.0
申请日：2020-10-12
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的采煤机稳态样本分析方法，涉及神经网络的学习技术领域，包括以下步骤：通过对采煤机负样本数量进行判定，以实施不同的学习过程，通过模拟人脑中神经元的连接方式而来，它通过设置各种激活函数以及调整神经元之间的连接权值来进行学习修改，可用于求解各种分类以及优化问题，本发明提供的采煤机稳态样本分析方法按照采集到的数据类型，分别使用相对应的神经网络算法进行采煤机稳态样本分析；定义了三种故障数据情况下数据类型，并设计了相应的神经网络算法以及具体的操作过程。
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公开(公告)号：CN109533042B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN201910006209.1
申请日：2019-01-04
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明属于客车侧翻碰撞安全技术领域，具体的说是一种侧翻碰撞中具有高效、合理吸能特性的客车侧翻碰撞吸能结构。该结构包括斜撑梁、弯梁、第一吸能盒、第二吸能盒、第三吸能盒和第四吸能盒，且各结构各部件之间通过焊接的方式连接,其中斜撑梁和弯梁采用“日”字型的空心钢管。其中，第一、二、三和四吸能盒均由矩形截面薄壁梯形钢管组成。为准确控制其吸能模式和轴向压溃时最大承载能力，在管壁上设有梯形诱导槽且诱导槽仅设置在吸能盒关于中轴线对称的两个较宽平面内，另两个平面不设置诱导槽。本发明是一种专门用于客车侧翻过程中碰撞能量吸收的有高效吸能结构，以最大程度减少碰撞能量传入乘员生存空间，保护乘员安全。
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公开(公告)号：CN112983545B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110195960.8
申请日：2021-02-22
Applicant: 鄂尔多斯应用技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于SDG模型的采煤机故障寻踪方法，涉及煤矿设备故障检测技术领域，包括以下步骤：S1：根据采煤机系统组成及部件层次关系建立结构模型；S2：根据结构模型，加入具体的状态变量，得到多个系统模块；S3：对多个系统模块进行定性分析，生成多个节点，并建立因果模型，得到相容通路；S4：建立云模型，对因果模型进行定量分析，得到分析结果。本发明提出了一种基于SDG模型的采煤机故障寻踪方法，弥补了SDG模型不能作定量讨论的缺点，并且将实际情况中故障传播的随机性考虑进去。云模型将随机性以及模糊性结合起来，可以对传播过程进行定量考量，也能对未测节点的状态值做出预测。
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