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题名智能综采工作面刮板输送机直线度监测方法研究
被引量：13
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作者
张帆
李闯
李昊
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
中国矿业大学(北京)智慧矿山与机器人研究院
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出处
《煤炭科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期246-255,共10页
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文摘
综采工作面刮板输送机的直线度误差受刮板输送机的轨迹检测误差和液压支架的推移误差的影响,给刮板输送机的状态监测带来了新的挑战。综采工作面刮板输送机直线度实时监测与控制及其获取精确、可靠的位置状态信息对煤矿智能化开采至关重要。为实现综采工作面刮板输送机自动化、智能化、无人化调直并有效地监测刮板输送机的状态,提出了一种基于卡尔曼滤波的刮板输送机位置状态估计方法,结合综采工作面采煤工艺,利用刮板输送机检测轨迹建立刮板输送机调直方法模型,针对传统方法无法实时反映刮板输送机运动状态的难题,以数字孪生技术作为物理世界与数字世界的桥梁,实时精准地反映刮板输送机的位置状态信息,研究综采工作面“三机”的工作特点,利用卡尔曼滤波算法实现对综采工作面刮板输送机直线度的有效监测,并通过改变检测误差与推移误差的正态分布来检验该方法的准确性。试验结果表明,所提出的监测方法能够有效地减小检测误差和推移误差对综采工作面刮板输送机直线度的影响,且在检测误差与推移误差较大时依旧能发挥出色的效果,监测精准率均能提高30%以上,能使综采工作面刮板输送机的直线度误差稳定在一定的范围内,提高刮板输送机直线度的监测精度。
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关键词
智能综采工作面
刮板输送机
直线度监测
数字孪生
卡尔曼滤波
直线度误差
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Keywords
intelligent fully-mechanized mining face
scraper conveyor
straightness monitoring
digital twin
Kalman filter
straightness er⁃ror
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分类号
TH227
[机械工程—机械制造及自动化]
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