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5G技术在煤矿智能化建设的应用 被引量：5
1
作者 夏蒙健 丁震 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第S01期4-6,共3页
煤矿行业是我国重要的能源供给行业,是我国经济发展过程中不可或缺的重要构成,而煤炭开采是一项专业性强且风险因素高的工作,应用5G等新技术推进煤矿智能化建设已成为新时期煤矿行业实现长远稳健发展的重要途径。从煤矿智能化建设存在... 煤矿行业是我国重要的能源供给行业,是我国经济发展过程中不可或缺的重要构成,而煤炭开采是一项专业性强且风险因素高的工作,应用5G等新技术推进煤矿智能化建设已成为新时期煤矿行业实现长远稳健发展的重要途径。从煤矿智能化建设存在的问题出发,分析了煤矿智能化建设应用5G技术的必要性及可行性,从煤矿井下定位、虚拟交互、生产远程实时控制、远程协同运维、移动边缘计算、智能无轨辅助运输、井下安全巡检与防护等方面探讨了5G技术在煤矿智能化建设中的应用途径。 展开更多
关键词 5G技术 井下定位 虚拟交互 远程协同运维 智能无轨辅助运输
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煤矿采煤机智能化关键技术
2
作者 夏蒙健 刘洋 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第S02期10-12,共3页
针对传统煤矿开采方式落后,开采效率和开采质量达不到要求,且难以保证开采人员的生命安全等问题,将智能化技术与采煤机相融合。煤矿采煤机智能化关键技术包括采煤机状态感知技术(采煤机定位感知技术、煤岩界面感知技术、采煤机故障感知... 针对传统煤矿开采方式落后,开采效率和开采质量达不到要求,且难以保证开采人员的生命安全等问题,将智能化技术与采煤机相融合。煤矿采煤机智能化关键技术包括采煤机状态感知技术(采煤机定位感知技术、煤岩界面感知技术、采煤机故障感知技术)、采煤机智能切割技术(自适应牵引技术、记忆截割技术、自适应调高技术)、远程可视化监控技术。依托智能感知、智能切割、远程可视化监控等智能化技术打造智能化采煤机,使得煤矿井下开采效率、安全性及智能化水平大大提升,进一步夯实了煤矿无人化综采基础。 展开更多
关键词 煤矿采煤机 智能化 关键技术
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煤流智能调速策略研究 被引量：6
3
作者 夏蒙健 刘洋 《工矿自动化》 北大核心 2022年第S02期108-111,共4页
目前煤矿煤流运输系统主要采用前级煤流监测调控后级设备,监测设备以AI视频分析摄像仪和激光雷达称重仪为主,该方式为单一反馈控制模式,调节精度较低。针对上述问题,提出了一种煤流智能调速策略,该策略分仓后调速策略和仓前调速策略。... 目前煤矿煤流运输系统主要采用前级煤流监测调控后级设备,监测设备以AI视频分析摄像仪和激光雷达称重仪为主,该方式为单一反馈控制模式,调节精度较低。针对上述问题,提出了一种煤流智能调速策略,该策略分仓后调速策略和仓前调速策略。仓后调速策略的核心是采用RBF神经网络与PID相结合的自优化PID方式。仓前调速策略的核心是采掘设备的割煤量作为速度调节的前馈值,监测点的测量数据作为速度调节的反馈值,采用上煤量和运煤量图谱叠加+PID算法完成各输送机速度调节值的计算。 展开更多
关键词 煤流运输 智能调速 仓前调速 仓后调速 带式输送机 缓冲仓
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刮板输送机断链预测系统试验研究 被引量：2
4
作者 赵红斌 夏蒙健 +3 位作者 张强 冯龙 张赫哲 张佳瑶 《煤矿机械》 2022年第4期37-40,共4页
针对刮板输送机断链故障监测可靠性低、抗干扰能力差、故障定位不准确等难题,采用工业试验与仿真试验相结合的研究方法,提出一种能够实时快速解决刮板输送机断链自动检测的新型装置。该装置能够快速定位刮板输送机断链故障位置,提高了... 针对刮板输送机断链故障监测可靠性低、抗干扰能力差、故障定位不准确等难题,采用工业试验与仿真试验相结合的研究方法,提出一种能够实时快速解决刮板输送机断链自动检测的新型装置。该装置能够快速定位刮板输送机断链故障位置,提高了刮板输送机断链检测的效率,为刮板输送机断链检测技术提供了一种新思路。 展开更多
关键词 刮板输送机 断链故障 应变传感技术 工业性实验
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煤矿地面空压机站多终端集控技术的应用
5
作者 夏蒙健 《设备管理与维修》 2018年第14期106-108,共3页
煤矿空压机站控制系统智能型、多终端改造,达到了高效节能、变频驱动安全可靠、提高供气质量、自动化程度提高的改造效果。
关键词 变频恒压控制 现场集控 人机界面 手机端集控
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煤矿智能供排液系统 被引量：2
6
作者 刘洋 夏蒙健 《工矿自动化》 北大核心 2022年第S02期118-120,146,共4页
煤矿供排液系统空间布置分散,管网辐射范围大,管网多采用点状监测,存在监测盲区,不能形成完整的供排液控制系统。针对上述问题,提出了一种煤矿智能供排液系统设计方案。首先建立一张能够覆盖管网辐射范围的网络,将供排液系统所包含的全... 煤矿供排液系统空间布置分散,管网辐射范围大,管网多采用点状监测,存在监测盲区,不能形成完整的供排液控制系统。针对上述问题,提出了一种煤矿智能供排液系统设计方案。首先建立一张能够覆盖管网辐射范围的网络,将供排液系统所包含的全部设备连接,再将机房自动化控制、管网自动调度、管网环境监测进行融合,重新建立控制模型。利民煤矿实际应用结果表明,该智能供排液系统可实现设备状态监测、管网压力平衡、泄漏定位、污染定位等功能,并能够根据供排液需求和设备条件自主制定供排液工作计划和设备运行计划。 展开更多
关键词 煤矿智能供排液系统 管网压力 管网泄漏 直埋管线 传输层 控制层 感知执行层
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基于GM(1,1)模型的齿轮故障识别预测研究 被引量：2
7
作者 赵红斌 夏蒙健 +2 位作者 张强 顾颉颖 张佳瑶 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期118-128,共11页
针对齿轮故障诊断问题,提出一种基于灰色预测模型(GM(1,1))的齿轮故障识别预测方法。根据齿轮磨损情况将齿轮故障定义为4种状态:正常齿轮状态、齿根裂纹故障状态、齿面磨损故障状态和断齿故障状态。通过搭建齿轮故障诊断实验台,利用振... 针对齿轮故障诊断问题,提出一种基于灰色预测模型(GM(1,1))的齿轮故障识别预测方法。根据齿轮磨损情况将齿轮故障定义为4种状态:正常齿轮状态、齿根裂纹故障状态、齿面磨损故障状态和断齿故障状态。通过搭建齿轮故障诊断实验台,利用振动传感器采集齿轮工作过程中处于不同磨损状态时的振动加速度信号样本,利用小波降噪、小波分解重构等方法重构特征信号,得到去噪后的信号图像,进而提取振动加速度信号特征数值,并基于GM(1,1)建立齿轮故障识别预测模型。研究表明,该模型预测数值与真实值误差均值在0.56%~0.67%,相对误差均方根值在0.33%~0.43%,其中齿根裂纹状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.33%;断齿故障状态时相对误差均值为0.67%,相对误差均方根为0.39%;齿面磨损故障时相对误差均值为0.56%,相对误差均方根为0.43%。表明模型预测精度较高,可用于齿轮故障预测研究,为齿轮故障诊断提供了一种新的研究方法及理论依据。 展开更多
关键词 减速器齿轮 齿轮故障识别 小波包分解重构 GM(1 1)模型
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