工矿自动化

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

孙继平, 李小伟, 王建业

2023, 49(7): 1-5. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18141

<摘要>(281) <HTML> (75) <PDF>(39)

摘要:
尽早发现矿井电火花并报警，可避免或减少瓦斯和煤尘爆炸及矿井火灾事故发生。井下没有日光、月光及星光等自然光源，影响矿井电火花识别的主要是矿井光源。通过调整摄像机的安装位置及角度，可以避免或减少矿井固定光源对电火花识别的影响，但不能解决矿井移动光源对电火花识别的影响。不同形式电路产生的电火花放电周期不同，但电火花放电时间均小于4 ms。闪光光源最小亮持续时间为240 ms。因此，可利用电火花发光时间短、矿井移动光源对摄像机照射时间较长的特点，排除矿井移动光源对摄像机照射的影响。摄像机在较高帧频下拍摄，电火花图像具有1帧暗−1帧亮−1帧暗的特征，即“暗−亮−暗”的帧特征。有电火花的“亮”帧，单帧图像像素灰度和较大；无电火花的“暗”帧，单帧图像像素灰度和较小。移动光源对摄像头的照射是变化的，经历了无光−有光−无光过程。在无电火花的情况下，摄像机同样在较高帧频下拍摄，无论是移动常亮光源还是移动闪光光源的图像均不会出现“暗−亮−暗”的帧特征。基于电火花图像独有的“暗−亮−暗”的帧特征，提出了基于图像邻帧像素灰度和的矿井电火花识别及报警方法：实时采集监控区域视频图像；根据设定的帧频，对视频图像进行分帧预处理，分别计算单帧图像像素灰度和；若当前帧图像像素灰度和与前一帧图像像素灰度和之差小于预先设定的阈值，则继续采集视频图像，否则计算当前帧图像像素灰度和与后一帧图像像素灰度和之差；若该差值小于预先设定的阈值，则继续采集视频图像，否则发出矿井电火花报警信号；矿井电火花报警后，若人工没有启动应急响应，则继续进行矿井电火花报警，否则退出当前报警状态，继续采集视频图像。通过该方法可有效消除移动常亮光源和闪光光源的干扰。

地下复杂空间无人机研究进展及其面临的挑战

王保兵, 王凯, 王丹丹, 高海跃, 王春喜

2023, 49(7): 6-13, 48. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100078

<摘要>(498) <HTML> (67) <PDF>(111)

摘要:
分析了地下复杂空间无人机的技术发展与应用现状，指出地下复杂空间无人机面临单体性能不足、环境态势感知与自主导航能力有限、编队协同能力有限等问题，针对上述问题，展望了地下无人机关键技术发展趋势：① 小型化轻量化一体化无人机设计技术。通过改进无人机的机械结构，提高激光雷达、深度相机等信息感知传感器与控制系统的集成度，优化电源管理系统等，最终实现单体无人机巡航速度、续航时间等性能的提升；② GPS拒止环境下态势感知与自主导航技术。攻克即时定位与地图构建（SLAM）导航与实时路径规划等关键技术难题，围绕特定场景逐步突破算法的局限性，提升无人系统的感知能力、环境适应性和鲁棒性；③ 有限信息下编队协同控制技术。攻克异构/同构无人机集群协同、复杂信道环境下的无线通信等技术难题，通过优化无人机群体智能控制策略、信息交互机制及任务决策协同机制等，增强集群无人系统的鲁棒性，提高无人系统在地下复杂环境中的自适应能力，进而提升无人系统的任务执行效率与成功率。

煤矿井下无线通信技术演进

白雪峰, 舒晓军

2023, 49(7): 14-18. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023020012

<摘要>(948) <HTML> (929) <PDF>(130)

摘要:
矿井通信是煤矿智能化发展不可或缺的一环。分析了煤矿井下无线通信不同发展阶段不同通信制式和技术的优缺点，得出目前5G、WiFi6在传输速率、时延、可靠性及用户容量方面具有较大技术优势及较好的适用性，是近阶段矿用无线通信技术的主流解决方案。探讨了井下无线通信系统建设面临的问题及对应的发展方向：① 技术融合问题。不同场景对带宽、时延、功耗、可靠性有不同要求，单一的通信技术难以满足煤矿所有应用场景的需求，必须根据实际应用情况，选择适合的通信技术来满足应用需求，不同技术通过协议转换器、网关等设备实现融合，形成井上下多技术融合的一体化通信网络平台。 ② 系统融合问题。由于各系统由不同厂家提供，通信协议及硬件接口不一致，难以真正实现矿井各系统数据共享，应提供标准接口、开放的网络架构、统一的用户数据，为监控、应急、生产等系统提供互联互通功能，并进一步提供统一数据报文，让数据在各系统内低延时、高并发、实时、同步地流通。③ 设备功耗问题。现有矿用5G基站等由于设备本身功耗大，只能做成功能单一的隔爆型产品，设备笨重、体积大，安装维护困难，制约了5G技术在矿井的普及推广，可从主芯片、射频模块、功率放大模块3个方面着手进行低功耗设计。

基于双目结构光视觉的煤流量测量研究

张俊升, 王洪磊, 李佳城

2023, 49(7): 19-26. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100050

<摘要>(221) <HTML> (188) <PDF>(45)

摘要:
在常规的双目视觉系统中，常用的加速稳健特征和尺度不变特征转换匹配算法对图像质量要求高，针对煤炭这种颜色纹理比较单一的场景应用时容易失效，且需要消耗大量的计算资源，难以保证实时性；激光雷达在进行煤流量测量时，有效视场范围较小，对应的测量点数较少，扫描频率也较低，在带式输送机运行速度较快时，精度会大幅降低。针对上述问题，提出一种基于双目结构光视觉的煤流量测量方法，将线结构光引入双目视觉系统，利用线结构光的约束，将图像特征点匹配简化成左右2幅图像行之间的匹配。在保证双目系统相机光轴平行度的基础上，采用对应行匹配计算三维坐标点，提高采样频率和分辨率，进而提高煤流量测量精度，降低测量系统对光照和环境的依赖。点云获取：利用线结构光凸显煤料截面曲线，提取煤料截面中心线的图像坐标，利用双目相机获取左右煤料截面线结构光图像，建立双目结构光三维重建模型，左右图像中心线坐标构成匹配点对参与计算煤料截面三维坐标，实现点云的实时获取。煤流量计算：利用空载胶带截面点云和负载胶带截面点云，结合获取煤料点云，利用微元法对煤料三维点云进行采样，分别利用均匀网格化法和三角网格化法求取单位时间内的煤料体积，实现带式输送机煤流量测量。实验结果表明，利用均匀网格化法检测煤料体积平均相对误差为6.758%，利用三角网格化法检测煤料体积平均相对误差为2.791%，三角网格化法测量精度高于均匀网格化法。工业性试验结果表明，基于双目结构光视觉的煤流量测量方法与电子胶带秤相比，绝对误差最大值为87.855 t/h，绝对误差平均值为25.902 t/h，相对误差最大值为2.876%，平均相对误差为0.847%，满足煤矿非接触式煤流量测量使用要求。

基于双激光雷达的带式输送机煤流量检测系统

于海里, 孙立超, 左胜, 陈大伟, 曾祥玉, 杜垣江

2023, 49(7): 27-34, 59. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022120004

<摘要>(1228) <HTML> (80) <PDF>(63)

摘要:
带式输送机煤流运输过程中由于堆积角的存在，使得煤流形状呈近似三角形，易出现检测盲区。针对该问题，提出了一种基于双激光雷达的带式输送机煤流量检测系统。将2个单线激光雷达分别放置在带式输送机上方左右两侧，各测量半个区域内的煤流外轮廓特征点，通过融合算法对左右区域内的煤流外轮廓特征点进行融合，再通过最小二乘多项式拟合算法解算出整个区域内的煤流外轮廓，从而实现对煤流轮廓的无盲区测量。使用光电编码器实时检测输送带运行速度，采用梯形面积累计法计算煤流断面面积，采用面元积分法计算带式输送机的煤流量。现场试验结果表明：无煤料偏置时，单/双激光雷达扫描结果基本一致，系统测量误差为2%~3%，满足煤流量检测要求；有煤料偏置时，基于单激光雷达的系统误差较大，无法满足煤流量检测要求，而基于双激光雷达的系统测量误差依然能够保持在2%~3%。提出了单/双激光雷达选择判据，得出存在煤料偏置或大块煤料的工况下，基于双激光雷达的带式输送机煤流量检测系统更加适用。

基于线性模型划分的煤流体积测量

陈湘源, 薛旭升

2023, 49(7): 35-40, 106. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022090085

<摘要>(146) <HTML> (43) <PDF>(21)

摘要:
针对基于线激光条纹的带式输送机煤量测量精度和计算效率较低、胶带运行过程中存在拖尾现象及跑偏、飘带造成的数据不对齐问题，提出了一种基于线性模型划分的煤流体积测量方法。首先，利用高速线激光相机进行煤流数据采集；然后，通过基于线性模型划分的点云配准算法将胶带底部点云数据与煤流表面数据融合，形成完整的三维煤流数据；最后，通过煤流体积测量模型实现对煤流体积的测量。试验结果表明，基于线性模型划分的煤流体积测量方法在高粉尘环境、煤流表面洒水环境、昏暗环境及正常光照环境下测量粗糙表面铁块、光滑表面铁块及实物（煤和矸石）所得结果精度均在95%以上；且光滑表面铁块较粗糙表面铁块在4种模拟环境下的测量精度高，说明物体表面平整度越好测量精度越高，环境对测量精度影响不大。实际测试结果表明，基于线性模型划分的煤流体积测量方法的测量精度均在97%以上，对应平均耗时均在80 ms以内；与基于KD树的测量方法相比，整体精度提高了6%以上，处理时效性提高了1倍。

基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测研究

苗长云, 孙丹丹

2023, 49(7): 41-48. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100039

<摘要>(270) <HTML> (89) <PDF>(48)

摘要:
针对目前带式输送机滚筒故障检测方法检测效率低、识别准确率不高、特征提取能力较差等问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测方法。在YOLOv5s网络模型中增加了小尺寸检测层，使尺寸较小的滚筒故障更易被检测到；在Backbone和Neck间引入卷积注意力机制（CBAM），提高目标检测的准确率；在Neck中引入高效通道注意力机制（ECA），增强对滚筒故障的特征提取能力。实验结果表明：① 在满足实时检测要求的前提下，改进YOLOv5s网络模型识别平均准确率均值达94.46%，较改进前提升了1.65%。② 改进YOLOv5s网络模型对滚筒开焊、包胶磨损和包胶脱落检测的平均准确率分别为95.29%，96.43%，91.65%，较改进前分别提高了1.56%，0.89%和2.50%。设计了基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测系统，并对该系统进行验证：①实验平台测试结果表明：基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测系统对滚筒开焊、包胶磨损和包胶脱落检测的平均准确率分别达95.29%，96.43%，91.65%，3种故障检测的平均准确率均值达94.46%，检测速度约为14帧/s。 ② 现场测试结果表明：包胶磨损和包胶脱落的置信度分别为0.92，0.97，且能准确地识别出滚筒的故障类型和位置，说明基于改进YOLOv5s的带式输送机滚筒故障检测系统具有可行性。

基于VMD和CNN−BiLSTM的矿井提升电动机故障诊断方法

李敬兆, 何娜, 张金伟, 王擎, 李化顺

2023, 49(7): 49-59. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022120065

<摘要>(867) <HTML> (24) <PDF>(40)

摘要:
针对传统基于音频信号的电动机故障诊断方法获取电动机音频信号特征信息不足和故障诊断精度不高的问题，提出了一种基于优化的变分模态分解（VMD）和卷积神经网络CNN−双向长短期记忆（BiLSTM）的矿井提升电动机故障诊断方法。针对模态混叠和端点效应问题，采用鲸鱼算法（WOA）优化的VMD对电动机音频信号进行分解，将电动机音频信号分解为K个本征模态分量（IMF），经Pearson相关系数筛选后，提取主IMF分量的13维静态MFCC特征参数，为了获取信号的动态特征，提取13维静态MFCC的一阶差分和二阶差分系数，构成39维特征向量，从而把动静态特征结合起来，提高故障诊断性能。为了提高故障诊断精度，在CNN中引入BiLSTM层，CNN在空间维度上提取音频信号的局部特征，BiLSTM在时间维度上保留音频信号的双向时间序列信息，捕获音频信号长距离依赖关系，从而最大程度保留全局和局部特征。实验结果表明：① VMD分解的每个IMF分量都具有独立的中心频率且分布均匀，在频域上表现出稀疏性的特点，能够有效避免模态混叠问题；在IMF求解中，VMD分解通过镜像延拓的方式避免了经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）中出现的端点效应问题。② 基于13维静态MFCC特征的故障诊断准确率为97.5%，基于39维动静态MFCC特征的故障诊断准确率比基于13维静态MFCC特征的故障诊断准确率提高了1.11%。③基于CNN−BiLSTM诊断模型的准确率达到98.61%，与目前通用诊断模型CNN，BiLSTM和CNN−LSTM相比，准确率分别提高5.83%，4.17%和3.89%。

数字孪生驱动的煤矿多元业务全局动态协同管控

邢震

2023, 49(7): 60-66, 82. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023060003

<摘要>(823) <HTML> (50) <PDF>(44)

摘要:
煤矿作为典型的多业务协同的复杂生产系统，在动态化销量需求及不确定性生产环境的作用下，存在安全、生产、经营等业务协同性和联动性较差等问题。数字孪生技术可为实现煤矿全局业务系统数据融合、协同管控和智能联动提供技术保障。从专业业务内部的融合、专业业务之间的融合2个方面分析了煤矿多元业务的融合及协同管控，其中专业业务内部的融合包括安全监测类业务融合、生产协同类业务融合、经营类业务融合3个部分。构建了基于数字孪生的业务动态协同管控架构，该架构包括物理对象感知层、虚拟空间仿真层、协同管控决策层。提出了“决策算法前摄性静态规划+孪生模型预测性协同管控+实时数据动态性协同管控”三重驱动的煤矿全局业务动态协同管控模式：在孪生世界构建煤矿“安全−生产−经营”多元业务虚拟模型，进行安全保障、生产联动、经营管理等前摄性静态规划，制订最优的业务协同管控初始工作计划；采用数值仿真模拟方式，在信息世界中实现虚拟模型的预测性运行，当管控措施效果得到验证后，及时将决策指令下发到物理世界中，从而将扰动由事件发生后的被动处理变成事件发生前的主动管控，提升管控决策的有效性；当煤矿企业业务运行过程中出现孪生世界未预测到的扰动时，根据实时监测数据，借助决策算法判断扰动事件等级，触发对应应急预案，实现企业多元业务的动态性协同管控。

基于PSO−BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制

田劼, 李阳, 张磊, 刘振

2023, 49(7): 67-74. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100017

<摘要>(211) <HTML> (55) <PDF>(25)

摘要:
为了使临时支架的支撑力更好地与矿压相适应，提高支架的支护能力，以双联自移式临时支架为研究对象，提出了基于粒子群优化（PSO）−BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制方法。利用PSO算法的全局搜索能力及快速收敛特性对BP神经网络的初始权值进行优化，提高BP神经网络的收敛速度；再通过优化后的BP神经网络实现PID参数在线自调整，构建PSO−BP神经网络优化PID控制器，使临时支架的支撑力更快速、准确地达到预定值，实现临时支架支撑力自适应控制，避免因支护力和顶板压力不匹配而对顶板造成破坏。用单位阶跃信号模拟临时支护支架的期望初撑力进行实验验证，结果表明，与BP神经网络优化PID控制器及传统PID控制器相比，PSO−BP神经网络优化PID控制器可以更快、更准确地达到预期的初撑力，调整时间仅为0.5 s且基本不存在超调。根据实际地质条件仿真模拟开挖支护过程中支架受到的顶板压力，研究3种控制器的支撑力自适应控制效果，结果表明，在PSO−BP神经网络优化PID控制器的控制下，系统误差仅为0.02 MPa，误差最小，控制效果最好。

基于非视距误差抑制的矿井轨道机车定位方法研究

李宗伟

2023, 49(7): 75-82. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022120030

<摘要>(103) <HTML> (27) <PDF>(17)

摘要:
矿井轨道机车定位方法以超宽带（UWB）定位为主，但井下运输巷道环境复杂，非视距传播多发，对UWB定位精度的影响严重。目前针对非视距传播引起的定位误差研究存在算法复杂、实时定位差等问题。通过分析轨道机车定位特点，在基于信号到达时间（TOA）的UWB定位技术基础上，提出一种基于非视距误差抑制的矿井轨道机车定位方法。在轨道机车不同位置安装2个定位卡，采用射频识别技术准确划分定位卡与定位基站的相对位置关系，根据UWB定位信号在非视距传播条件下测距值比实际值大的情况，采用2个定位卡之间距离测算值与实际值差值的经验范围，推算出不同定位卡和定位基站位置关系下非视距传播条件的鉴别阈值，通过该鉴别阈值剔除由非视距路径传播定位信号的测距值，使用由视距路径传播定位信号的测距值进行定位计算，实现对非视距误差的抑制，从而提高矿井轨道机车平均定位精度。测试结果表明：使用基于非视距误差抑制的矿井轨道机车定位方法，在定位信号处于视距传播条件时，机车平均定位误差均在1 m以内；在定位信号处于非视距传播条件时，大部分非视距误差得到了有效抑制，平均定位精度在1 m左右，轨道机车定位精度较常规基于TOA的UWB定位方法大幅度提升。

基于贝叶斯算法优化的CatBoost矿压显现预测

柴敬, 张锐新, 欧阳一博, 张丁丁, 王润沛, 田志诚, 刘泓瑞, 韩志成

2023, 49(7): 83-91. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022110065

<摘要>(163) <HTML> (55) <PDF>(14)

摘要:
通过传统的监测手段获取矿压数据并采用统计学或机器学习算法对矿压进行预测已不能满足矿山智能化发展要求，需要寻求新的方法提升矿压数据监测及矿压预测的准确性和实时性。基于三维相似物理模型试验，搭建分布式光纤监测系统，沿模型走向和高度2个方向预埋分布式光纤，在模拟工作面开采过程中采集来压数据，并引入光纤布里渊频移平均变化度作为判断是否来压的指标；通过对光纤监测数据进行噪声去除、归一化及相空间重构等预处理，将一维初始监测数据转换为三维数据；使用贝叶斯算法对CatBoost算法进行迭代参数寻优，在达到最大迭代次数后将最优参数组合装载到CatBoost算法中，通过训练得到矿压显现预测模型。结果表明：贝叶斯算法比传统网格搜索法的迭代次数更少、误差更小；与随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）和极值梯度提升树（XGBoost）算法相比，CatBoost算法的预测精度更高、泛化能力更强；基于贝叶斯算法优化的CatBoost矿压显现预测模型能准确预测出测试集中的3次来压，且整体预测趋势与实测值较为吻合，平均绝对误差为0.009 1，均方根误差为0.007 7，决定系数为0.933 9。

基于可变时序移位Transformer−LSTM的集成学习矿压预测方法

李泽西

2023, 49(7): 92-98. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18142

<摘要>(144) <HTML> (177) <PDF>(45)

摘要:
现有的矿压预测模型多为依赖固定长度时序序列特征的单一预测模型，难以准确捕捉矿压时序数据的复合特征，影响矿压预测的准确度。针对该问题，提出一种基于可变时序移位Transformer−长短时记忆（LSTM）的集成学习矿压预测方法。基于拉依达准则和拉格朗日插值法，剔除矿压监测数据中的异常值，插入缺失值，并进行归一化预处理；提出可变时序移位策略，划分不同尺度的矿压时序数据，避免固定长度时序序列可能存在的数据偏移问题；在此基础上，构建基于Transformer−LSTM的集成学习矿压预测模型，通过结合注意力机制和准确的时序特征表示能力，多层次捕捉矿压变化规律的动态特征，采用集成学习的投票算法，联合预测矿压数据，克服单一预测模型的局限性。实验结果表明：采用集成学习的投票算法可降低矿压预测平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）的波动性，有效减小不同尺度特征序列对矿压预测结果的敏感性影响；Transformer−LSTM模型在2个综采工作面顶板矿压数据集上预测结果的MAE较Transformer模型分别提高了8.9%和9.5%，RMSE分别提高了12.7%和16.5%，且高于反向传播（BP）神经网络模型和LSTM模型，有效提升了矿压预测准确度。

基于多尺度多重分形法的煤岩破坏电位信号特征研究

王恒, 李忠辉, 张昕, 雷跃宇

2023, 49(7): 99-106. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022120003

<摘要>(120) <HTML> (30) <PDF>(11)

摘要:
煤岩变形破坏诱发的表面电位信号包含损伤演化的关键信息，在煤岩动力灾害监测领域得到广泛研究，但大多是在单一时间维度对电位时序信号的波动特征进行研究，对时序信号的非线性、多尺度特征变化规律缺乏深入研究。针对该问题，搭建了煤岩破坏电位监测系统，同步测试了原煤和辉长岩2种试样的电位时序信号，并通过多尺度多重分形（MMA）法，深入研究了多尺度下的电位信号非线性特征，得到了电位时序信号的奇异性指数、奇异维数、局部赫斯特指数等参数，并采用L2范数对赫斯特曲面予以量化。实验结果表明：原煤和辉长岩的总体电位信号都呈现出多尺度多重分形特征，且裂纹萌生前后的电位多重分形图谱呈现一定差异性；相较于辉长岩，煤样在加载前后阶段不同位置处电位信号的奇异性指数差异Δα正负趋势呈现不同特征，表明了煤样具有更强的非线性演化特征；多尺度下局部赫斯特指数的L2范数更好地体现出试样不同通道电位信号间的长程相关性，并能够量化试样电位时序信号的非线性演化特征，进而实现煤岩失稳破坏预测。

基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台

李三喜, 李亚男, 王梓杰, 侯鹏, 薛光辉

2023, 49(7): 107-113. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022120028

<摘要>(192) <HTML> (24) <PDF>(36)

摘要:
目前煤矸预分选仍多为人工完成，劳动强度大、分拣效率低，且存在安全隐患，利用煤矸分拣机器人代替人工完成煤矸预分选是保障工人健康和安全、提高作业效率的有效途径。然而现有的煤矸分拣机器人在弱光照强度、煤矸表面覆盖煤粉等情况下的效果较差，针对上述问题，提出了基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台。该实验平台通过工业相机采集煤矸图像，利用ResNet18−YOLOv3深度学习算法对图像中的煤矸进行识别，采用TCP通信将矸石的位置信息提供给煤矸分拣模块进行轨迹规划，控制机械臂对矸石进行夹取，完成矸石分拣作业。采用Halcon标定法对实验平台进行手眼标定，从而实现相机像素坐标与机械臂空间坐标的转换；对实验平台进行了定位误差标定，对于尺寸均为50 mm以上的煤矸样本，定位误差不大于9 mm。实验结果表明，该实验平台在强光照条件下的煤矸识别准确率达99%，在弱光照条件下的煤矸识别准确率为95%，在煤粉附着条件下的煤矸识别准确率不低于82%，且煤矸分拣准确率为82%。

基于漏磁检测的矿用钢丝绳励磁装置

李建辉, 孙显彬, 刘伦明, 陈荣信, 战卫侠

2023, 49(7): 114-119. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022090059

<摘要>(1218) <HTML> (82) <PDF>(38)

摘要:
针对目前研究未考虑工程应用背景下钢丝绳摆动对励磁装置的影响，导致钢丝绳漏磁检测效果不理想的问题，设计了一套矿用钢丝绳励磁装置。通过建立钢丝绳仿真模型，仿真研究了不同气隙、提离值对钢丝绳漏磁场的影响，发现增大气隙或提离值均会降低钢丝绳漏磁场磁感应强度，影响钢丝绳漏磁检测结果。但实际应用中矿用钢丝绳摆动幅度大且易污染，因此钢丝绳励磁装置的气隙和提离值不宜过小。在考虑工程适用的条件下，设置气隙为6 mm、提离值为5 mm，进一步仿真分析永磁体厚度与长度、磁极间距、衔铁厚度对钢丝绳漏磁场的影响，发现永磁体厚度与长度对钢丝绳漏磁场影响最大，磁极间距对钢丝绳漏磁场影响较小，衔铁厚度对钢丝绳漏磁场的影响可忽略不计。基于仿真结果并考虑经济性和便携性，设置钢丝绳励磁装置参数：永磁体厚度为10 mm、永磁体长度为30 mm、磁极间距为180 mm、衔铁厚度为10 mm。动态仿真结果表明，钢丝绳漏磁场磁感应强度峰峰值达0.9 mT，说明该励磁装置能够保证损伤处产生较高的漏磁。实验结果表明，漏磁信号在钢丝绳不同断丝处均出现了明显波动，说明该励磁装置具有良好的励磁效果，可准确检测出钢丝绳断丝损伤。

混合型本安电路短路瞬态能量分析

聂鸿霖, 许春雨, 宋建成, 田慕琴, 宋单阳, 杨永锴, 张晓海

2023, 49(7): 120-125. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023030085

<摘要>(178) <HTML> (52) <PDF>(33)

摘要:
目前针对本安电路本安特性的研究大多以IEC火花实验装置为实验平台，仅对单一电容电路或电感电路的放电特性进行分析，存在适用性差、实验条件要求高等问题，缺少对混合型本安电路本安特性的研究。针对该问题，在GB/T 3836.4—2010《爆炸性环境第4部分：由本质安全型“i”保护的设备》的基础上，以截流型保护方式下的混合型电路为实验对象进行短路瞬态能量实验，通过分析短路瞬态能量释放过程，建立了短路瞬态能量数学模型，分析了等效数学模型中电容、电感、电源电压和保护时间对短路瞬态能量的影响。Matlab仿真结果表明：随着电容和电感的增大，短路瞬态能量会逐渐增大，最后趋于一个稳定值；增大电源电压会显著增加短路瞬态能量；缩短动作保护时间可有效降低瞬态能量，但只有当保护时间小于临界时间时其作用才明显。基于短路瞬态能量数学模型开发了本安电源，进行了短路实验。实验结果表明：短路电流和电压波形与理论分析基本吻合，短路瞬态能量为33.22 μJ，符合本安要求，可为本安电源的设计提供参考。

千米钻机电控系统二次回路瞬态干扰分析与抑制

关正祺, 李海英, 宋建成

2023, 49(7): 126-133, 140. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022100053

<摘要>(130) <HTML> (53) <PDF>(11)

摘要:
千米钻机电控系统工况复杂、负载多变，并且融合多个一次回路，从而使瞬态干扰频谱分布随机性高，易出现模态混叠现象。为提升智能感知精度，千米钻机电控系统二次回路往往采用高带宽增益运算放大器，已有适用于二次侧端口设备的模型不再适用于小信号检测电路的稳定性分析。千米钻机电控系统瞬态干扰频域分布范围广泛，要求电路在很宽的频域内有较强的抗干扰能力。传统抗干扰措施存在频带较窄、高频抑制作用不佳的缺陷；多级RC、LC滤波电路存在阻抗不匹配、体积大的问题。针对上述问题，以15000型千米钻机电控系统的二次回路信号采集电路为研究对象，对二次回路中瞬态干扰进行分析。采用无参尺度空间表达的经验小波变换（EWT）算法，利用尺度空间变换划分得到频谱分割点，进而提取出具有紧支撑框架的模态分量，引入模态分量的峭度指标特征划分瞬态干扰信号与白噪声信号，确定瞬态干扰的频域分布。通过构建电控系统二次回路含寄生参数的小信号电路等效模型，探寻反馈回路引脚寄生电容与触发振铃或自激振荡的干扰信号频率阈值的规律，分析瞬态干扰频域特征对电路稳定性的影响。结果表明：在输入输出存在30 pF引脚寄生电容时，传导进入瞬态干扰信号使稳定性下降，且引起失稳的触发频率随引脚寄生电容增加而降低。利用铁氧体磁珠类似并联谐振的高阻特性，设计了一种二阶滤波电路。实验室试验结果表明：当干扰经过含铁氧体磁珠的二阶滤波电路后，在信号采样电路敏感的0.2 MHz以上频段，干扰幅值均抑制在−35 dBV以下，信号采样电路无异常输出。工业样机运行数据中敏感频段干扰幅值均抑制在−35 dBV以下，与实验室试验结果基本一致，满足抗干扰要求。

地下矿山作业人员佩戴安全帽智能检测方法

杜青, 杨仕教, 郭钦鹏, 张焕宝, 王昱琛, 尹裕

2023, 49(7): 134-140. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022090033

<摘要>(427) <HTML> (127) <PDF>(52)

摘要:
基于视觉图像方法是目前矿井人员佩戴安全帽智能检测的热点，但现有方法所用的地下矿山数据较少，安全帽特征分类不够精确。通过采集地下矿山采场、井巷等实际生产场景的图像，构建了矿山安全帽佩戴数据集——MHWD，并将安全帽佩戴情况进一步细分为正确佩戴、不规范佩戴和未佩戴3类。采用YOLOX算法进行人员佩戴安全帽检测，为了增强YOLOX提取全局特征的能力，引入注意力机制，即在YOLOX骨干网的空间金字塔池化瓶颈层嵌入有效通道注意力模块，在路径聚合特征金字塔网络每个上采样和下采样后添加卷积块注意力模块，由此构建了YOLOX−A模型。采用MHWD训练YOLOX−A模型并进行验证，结果表明，针对照度低、模糊、有人员遮挡的矿井图像，YOLOX−A模型能够准确识别人员佩戴安全帽情况，对不规范佩戴、正确佩戴和未佩戴安全帽3种分类结果的F1分数分别为0.86，0.92，0.89，平均精度分别为93.16%，95.76%，91.69%，平均精度均值为93.54%，整体F1分数较YOLOX模型提升4%，检测精度高于主流目标检测模型EfficientDet，YOLOv3，YOLOv4，YOLOv5，YOLOX。

一种井下机械臂通信信号滤波方法

刘彦甲

2023, 49(7): 141-146. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18057

<摘要>(117) <HTML> (48) <PDF>(16)

摘要:
多自由度机械臂在煤矿井下作业时，其通信信号易受到脉冲、电磁干扰等外部因素的影响，降低信号传输可靠性，影响多自由度机械臂的灵活性和控制精度。为提高井下多自由度机械臂通信信号质量，提出了一种基于改进时频峰值滤波的井下机械臂通信信号滤波方法。根据机械臂通信信号的载波节点提取载波特征，基于希尔伯特变换理论提取传输周期特征。利用小波分解求解每一级小波变换系数，获取通信信号扰动频率，完成通信信号特征分类。引入相位补偿因子改进时频峰值滤波，根据比例因子和削减因子计算削减门限阈值，调整固定窗口长度，并采用改进时频峰值滤波滤除通信信号中的噪声，实现多自由度机械臂通信信号噪声抑制。以3自由度机械臂为试验对象，设置脉冲宽度为8 μs、波特率为120 bit/s，通信信号传输时间间隔为2 ms、信号幅度为1，向通信信号加入30 dB高斯白噪声。试验结果表明：经基于改进时频峰值滤波的井下机械臂通信信号滤波方法处理后的通信信号输出信噪比为94 dB，误码率基本稳定在0.6%，丢帧率均值由滤波前的2.9%降至0.8%，有效提高了多自由度机械臂通信信号质量和传输可靠性。

留言板

2023年第49卷第7期

投审稿系统

最新录用查看更多>

留言板

2023年 第49卷 第7期

投审稿系统

最新录用查看更多>

2023年第49卷第7期