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工矿自动化
中媒科工集团常州自动化研究院
工矿自动化

中媒科工集团常州自动化研究院

胡穗延

月刊

1671-251X

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0519-86998217

213015

江苏省常州市钟楼区木梳路1号

工矿自动化/Journal Journal mine automation北大核心CSTPCDCSCD
查看更多>>《工矿自动化》杂志创刊于1978年，由中国煤炭科工集团有限公司主管、中煤科工集团常州研究院有限公司主办，是国内唯一一份集中报道煤矿自动化、信息化、智能化领域新技术、新成果、新工艺及新动向的专业性技术期刊，入选中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊（A）、中国地学领域高质量科技期刊T2类、中国煤炭领域高质量科技期刊T2类，是瑞典开放存取期刊目录数据库、英国《科学文摘（网络版）》、美国《地质学参考数据库》《艾博思科数据库》《乌利希期刊指南（网络版）》、俄罗斯《文摘杂志》、日本《科学技术振兴机构（中国数据库）》来源期刊。
正式出版
收录年代

    煤矿带式输送机开关磁阻电动机半直驱系统DITC控制策略

    刘鹏张磊鲍久圣陈华新...
    93-102,127页
    查看更多>>摘要：平顶山天安煤业九矿有限责任公司井下带式输送机采用异步电动机+液力偶合器+减速装置的驱动系统,存在传动效率低、传动链长、调速性能差等问题.对该驱动系统进行改造,设计了一种带式输送机2x 400 kW开关磁阻电动机半直驱(SRSD)系统.采用BP神经网络预测开关磁阻电动机(SRM)磁链和转矩,基于预测值建立了高精确SRM非线性模型.结合SRM在换相区的转矩变化规律与PWM控制思想,提出了一种改进型直接瞬时转矩控制(DITC)策略,以转矩误差作为输入量,在转矩误差阈值内对相电流进行PWM控制.针对带式输送机空载和变负载运行工况进行仿真,结果表明改进型DITC策略较传统DITC策略可显著降低SRM转矩脉动,最大降幅达39.1％,提高了带式输送机SRSD系统运行稳定性.基于SRM关键结构参数与改进型DITC策略试制了带式输送机SRSD系统,并在煤矿井下进行了工业性试验,结果表明SRSD系统可实现带式输送机满载平稳启动,动态特性良好,且耗电量较原驱动系统减少了 24％.

    带式输送机开关磁阻电动机半直驱系统直接瞬时转矩控制电动机转矩脉动抑制

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    综掘工作面双叶旋流湿式除尘器设计

    龚晓燕贺子纶陈龙王海军...
    103-110,135页
    查看更多>>摘要：针对目前用于煤矿综掘工作面环境的除尘器除尘效率低的问题,设计了一种双叶旋流湿式除尘器.根据功能树法确定了该除尘器主要由环状喷雾装置、双旋流叶片、折流除雾板等组成,设计了双旋流叶片以提供更大的离心力,从而提高除尘效率.采用数值模拟方法分析了喷嘴口径、喷雾压力、叶片安装角、叶片转速对除尘器除尘效率的影响规律,基于响应曲面法建立了除尘效率与4种影响因素之间的多元回归方程,得出了令除尘器除尘效率最高的最佳参数:叶片安装角37°,转速1 550r/min,喷雾压力1.9 MPa,喷雾口径2 mm.基于该参数建立了双叶旋流湿式除尘器虚拟样机,通过仿真得出除尘器的除尘效率为97.21％,安装除尘器后巷道回风侧行人呼吸带粉尘浓度大幅降低.在除尘实验平台及模拟巷道对除尘器模拟机进行测试,结果表明:除尘器的除尘效率平均值为94.80％;应用除尘器后,巷道回风侧行人呼吸带高度平均粉尘浓度由应用前的441.29 mg/m3降低至为269.14 mg/m3,降幅达 39.0％.

    综掘工作面喷雾除尘湿式除尘器双旋流叶片结构参数优化响应曲面法

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    粉尘浓度监测技术研究现状与发展趋势

    张咏琪王杰周渝皓杨珺旎...
    111-119,165页
    查看更多>>摘要：介绍了国内外不同粉尘浓度连续监测技术的测量原理,包括过滤称重法、β射线法、光散射法、电荷感应法和微量振荡天平法,并从准确性、灵敏度和实时性等方面分析比较了不同监测技术的优点和局限性.深入探讨了呼吸性粉尘颗粒物的国内外连续分离技术和标准,并系统分析了目前粉尘浓度连续监测技术在仪器测量精度、可靠性、稳定性、环境适应性、智能化自动校准及功耗优化等方面面临的挑战.讨论了粉尘浓度监测技术的发展趋势:从传统的单一总粉尘浓度监测向总粉尘和呼吸性粉尘共同监测方向发展,从点监测向面监测和区域监测方向快速推进.提出未来应致力于将粉尘浓度监测技术与机器学习、深度学习、计算机视觉及大数据分析和预测等新兴技术相结合,以促进智能检测技术与粉尘职业危害监测预警的深度融合与应用,为实现未来工业场景下的智能化、自动化粉尘治理提供参考.

    粉尘连续监测呼吸性粉尘尘肺病颗粒物分离深度学习

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    基于超小波变换与OD-ConvNeXt-ELA的矿用滚动轴承故障诊断

    吴新忠罗康唐守锋何泽旭...
    120-127页
    查看更多>>摘要：针对现有矿用滚动轴承故障诊断方法存在特征提取能力有限、泛化性欠佳的问题,提出了一种基于超小波变换(SLT)与OD-ConvNeXt-ELA的矿用滚动轴承故障诊断方法.以ConvNeXt-T为基础,引入批归一化(BN)技术以提高网络的泛化性,使用全维动态卷积(ODConv)替换原有的深度可分离卷积,以提高网络的适应性,引入高效局部注意力(ELA)以使网络聚焦关键位置特征,构建了矿用滚动轴承故障诊断OD-ConvNeXt-ELA网络模型;为充分利用OD-ConvNeXt-ELA网络模型的图像特征提取能力,选用SLT将采集的滚动轴承一维振动信号转换为二维时频图像后输入OD-ConvNeXt-ELA进行模型训练.选用凯斯西储大学(CWRU)和帕德博恩大学(PU)轴承数据集进行故障诊断实验,结果表明:对于单一工况下的CWRU轴承数据集,OD-ConvNeXt-ELA平均故障诊断准确率为99.65％,较ConvNeXt-T提高了 1.61％;对于跨工况下的CWRU轴承数据集,OD-ConvNeXt-ELA平均故障诊断准确率为87.50％,较ConvNeXt-T提高了 3.30％;对于跨工况下的PU轴承数据集,OD-ConvNeXt-ELA平均故障诊断准确率为89.33％,较ConvNeXt-T提高了 3.46％;基于SLT与OD-ConvNeXt-ELA的矿用滚动轴承故障诊断方法在跨轴承、跨工况及噪声干扰下具有准确率高、泛化能力强的优势.

    矿用滚动轴承故障诊断ConvNeXt超小波变换全维动态卷积高效局部注意力机制

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    基于ACO-KELM的采空区遗煤温度预测模型研究

    翟小伟王辰郝乐李心田...
    128-135页
    查看更多>>摘要：现有采空区遗煤温度预测研究多侧重于温度与气体浓度之间的关系,较少考虑采空区内遗煤温度与距工作面距离及漏风风速之间的复杂非线性关系.针对该问题,提出了一种基于蚁群优化算法优化核极限学习机(ACO-KELM)的采空区遗煤温度预测模型.在葫芦素煤矿21404工作面采空区布置束管及分布式光纤,对21404工作面采空区内02,CO,CO2浓度和温度数据进行采集,同时结合采空区内漏风强度和距工作面水平距离构建KELM模型,通过ACO对KELM模型中的正则系数和核参数进行寻优,获得最优超参数组合,进而得到性能最优的KELM模型.与基于极限学习机(ELM)和基于随机森林(RF)算法的预测模型相比,ACO-KELM模型在测试集上的平均绝对误差为0.070 1℃,均方根误差为0.074 8℃,较基于ELM模型分别降低了 65％和195％,较基于RF模型分别降低了 53％和156％;ACO-KELM模型在测试集上的判定系数为0.963 5,与训练集的判定系数仅相差0.01,说明该模型未陷入过拟合且拟合程度较高.

    采空区遗煤煤自燃遗煤温度预测核极限学习机蚁群算法漏风强度指标气体分析法漏风风速

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    基于特征选择与BO-GBDT的工作面瓦斯涌出量预测方法

    马文伟
    136-144页
    查看更多>>摘要：影响工作面瓦斯涌出量的特征众多,利用主成分分析等方法对原始数据降维,可节省计算资源,但会改变数据集的原始特征结构,损失部分原始数据特征的细节信息.针对该问题,建立梯度提升决策树(GBDT)瓦斯涌出量预测模型,利用5种特征选择算法对数据集进行特征过滤,分析每种特征组合在GBDT模型中的拟合度、计算时间及预测结果,优选出包装法为最佳的特征选择算法;结合现场实际,优选出8种特征进行瓦斯涌出量预测,结果表明,特征数量的多少与预测结果的准确性和泛化性并不呈正比关系,冗余特征或无关特征的存在反而会降低模型的预测准确性.为进一步提高模型精度,通过5种超参数寻优算法对GBDT模型进行超参数寻优,对比分析每一种超参数组合下GBDT模型的预测性能,结果表明:寻优算法本身对GBDT模型的准确性和泛化性影响较小,但基于树结构Parzen估计器(TPE)的贝叶斯优化(BO)算法所得出的最优超参数组合在GBDT模型中具有最高的准确率和相对较少的优化时间,其优化性能最佳,以此建立BO-GBDT模型.将特征选择后的数据集划分出训练集及测试集,利用BO-GBDT模型进行工作面瓦斯涌出量预测,并与随机森林、支持向量机、神经网络模型进行对比,结果表明:BO-GBDT模型具有更高的准确性和泛化性,其平均相对误差为2.61％,相比随机森林、支持向量机、神经网络模型分别降低了 35.56％,37.41％,32.03％,能够满足现场工程应用需求,为矿井安全生产提供理论指导.

    瓦斯涌出量预测特征选择梯度提升决策树贝叶斯优化超参数优化机器学习

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    煤矿救援机器人路径规划研究

    朱洪波殷宏亮
    145-154页
    查看更多>>摘要：针对煤矿救援机器人采用双向A*算法存在搜索效率低、路径安全性和平滑性差,及动态窗口法(DWA)融合全局路径规划算法存在实时寻路效率低等问题,提出了一种基于分层平滑优化双向A*引导DWA(HSTA*-G-DWA)算法的煤矿救援机器人路径规划方法.首先,将碰撞约束函数的调整机制引入双向A*算法中,以提高路径规划的安全性.其次,在双向A*算法的代价函数中增加归正因子函数,防止正反向搜索路径不相交的情况,同时为预估代价函数增加动态加权因子函数以剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索,从而提升路径搜索效率.然后,利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折角,以减少节点数量和路径长度,并提高路径平滑性.最后,若煤矿救援机器人按照初始全局路径行驶过程中探测到未知障碍物,则利用全局路径引导DWA实现局部动态避障.仿真实验结果表明:①静态环境下HSTA*-G-DWA算法路径搜索时间较传统A*算法和双向A*算法分别平均减少了 81.82％和64.63％,路径的安全性和平滑性更好.②未知环境下HSTA*-G-DWA算法可实时避开环境中出现的未知障碍物,路径长度较快速扩展随机树(RRT)算法、改进A*算法和现有融合算法分别减少了 10.34％,14.28％和2.45％,路径搜索时间较现有融合算法平均减少了 70.48％.实验室环境下实验结果表明:①静态环境下,HSTA*-G-DWA算法路径搜索时间较传统A*算法平均减少了58.75％,机器人边缘距障碍物的最小距离平均增加了 0.71 m.②未知环境下,相比于传统A*算法,HSTA*-G-DWA算法可实时避开环境中出现的未知障碍物且路径的平滑性更好.

    煤矿救援机器人路径规划双向A*算法分层平滑动态窗口法动态加权因子归正因子动态避障

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    基于AIWCPSO算法的喷浆机械臂运动轨迹优化

    石灿檀子良雷超李允旺...
    155-165页
    查看更多>>摘要：针对传统喷浆机械臂轨迹规划算法存在多路径段间过渡突变、频繁启停导致喷浆效率不高和喷浆不均匀等问题,提出了一种自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化(AIWCPSO)算法,并基于该算法实现喷浆机械臂运动轨迹优化.提出了改进多段轨迹规划算法,采用直线加圆弧轨迹的过渡策略,将竖直方向的直线运动替换成圆弧运动,通过正弦加减速启停算法规划机械臂末端启停处的轨迹,以防止加速度突变,中间段的直线和圆弧轨迹进行匀速轨迹规划,实现机械臂末端匀速光滑运动;通过AIWCPSO算法在运动学约束下对运动参数进行优化,得到最优喷浆时间和速度,提升喷浆机械臂工作效率和喷浆均匀度.实验结果表明:与传统喷浆轨迹规划算法相比,改进多段轨迹规划算法喷浆平均效率提高了 25.42％,喷浆轨迹均匀度明显改善;采用AIWCPSO算法优化后,喷浆效率提高了 1.330 8％.

    巷道支护喷浆机械臂多段轨迹规划算法正弦加减速启停算法自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化算法运动参数优化

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    基于深度学习的输送带跑偏状态智能监测方法

    左明明张习杨子豪孙其飞...
    166-172,182页
    查看更多>>摘要：针对现有输送带跑偏状态监测方法实用性、鲁棒性不足及数据集制作难度大的问题,提出了一种基于深度学习的输送带跑偏状态智能监测方法.将输送带边缘识别问题看作特定场景下的直线检测问题,提出以目标检测网络预测框的对角线表征输送带边缘直线的检测策略,以预测框的右上-左下对角线表征输送带左边缘,以左上-右下对角线表征输送带右边缘;通过YOLOv5模型对输送带边缘进行检测,并设计了跑偏量计算方法和跑偏状态判定规则.实验结果表明,利用目标检测网络预测框的对角线特征可稳定高效地实现输送带边缘识别和跑偏量量化,简化了图像数据处理流程和数据标注,具有较强的泛化能力和快速迁移学习能力;结合直线检测策略的YOLOv5模型对料流边界、支柱等其他直线的抗干扰能力强,在CUMT-BELT数据集上的检测精度达99％以上,检测速度最快达148帧/s,实时性好.

    带式输送机跑偏监测直线检测输送带边缘识别深度学习YOLOv5

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    一种煤矿井下多目标检测算法

    范守俊陈希琳魏良跃王青玉...
    173-182页
    查看更多>>摘要：目前基于深度学习的煤矿井下目标检测算法在面对光照强度分布不均、目标环境复杂及多类目标尺度分布不均衡时,对复杂小目标的检测效果不佳,易出现漏检和误检现象.针对上述问题,基于单阶段目标检测算法YOLOv8n,提出了一种基于动态蛇形卷积的特征提取(FEDSC)-双向特征金字塔网络与语义和细节融合的特征融合(FFBD)的煤矿井下多目标检测算法,即采用FEDSC替换YOLOv8n的主干网络,扩大感受野;将FFBD作为颈部网络,减少目标误检和漏检;引入SIoU的解耦检测头作为检测层,提高模型对小目标的适应能力与模型收敛速度.实验结果表明:①FEDSC-FFBD算法的mAP@0.5为97.00％,模型参数量为4.22×106个,每秒浮点运算数为21.7×109.②FEDSC-FFBD算法的mAP@0.5较YOLOv8n算法提升了 3.40％,对安全帽小目标的识别准确率为90.90％,较YOLOv8n算法提升了 11％.③与其他YOLO系列算法相比,FEDSC-FFBD算法的 mAP@0.5 最高,较 YOLOv5s,YOLOv9c,YOLOv10n 和 YOLOv11n 算法分别提升了 3.60％,1％,10.50％和6.40％.④FEDSC-FFBD算法在面对煤矿井下光照强度分布不均、目标环境复杂及尺度分布不均衡的条件下,提高了多类别目标的检测精度,改善了小目标漏检和误检的问题.基于FEDSC-FFBD的煤矿井下多目标检测算法在无图像质量增强算法的前提下,克服了光照强度分布不均对小尺度目标检测带来的挑战.

    煤矿井下多目标检测YOLOv8n动态蛇形卷积CA注意力机制特征提取特征融合

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