【技术实现步骤摘要】
液压支架工作状态与支护质量的智能诊断方法
[0001]本专利技术涉及一种液压支架智能诊断方法,属于综采工作面装备
技术介绍
[0002]近年来,随着煤矿综采装备制造和开采工艺水平的不断提升,我国综采技术得到了迅速发展。但是,综采面因顶板和支架稳定性问题造成的伤亡事故仍不时发生,局部冒顶、压架等仍然是造成此类综采面伤亡事故的主要原因,并且,由此带来的综采面停机率仍然居高不下,造成了大量的经济损失。此外,提高采掘装备的自动化和智能化水平,逐步实现智能化开采是煤炭综采技术发展的重要趋势。智能化综采工作面的重要特征是综采工作面采用了具有充分全面的感知、自学习和决策、自动执行功能的成套综采装备。综采工作面支架围岩耦合自适应控制、初撑力等支护参数自适应调整、顶板来压超前预报、冒顶/压架事故超前预警及支架群组自组织协调控制等是制约综采工作面智能化开采水平提高的重要难题,而解决这些问题的基础是实现对支架与顶板状态的智能感知。而实现智能感知需要大量的数据来支持,随着煤炭智能化开采的不断进步,越来越多的综采面装备了电液控制液压支架,覆盖综采工作面所有支架的立柱压力传感器采集的海量监测数据为实现支架与顶板状态的智能感知提供了重要契机。
[0003]为了实现准确且可靠地智能感知,需要稳定且有效的采集数据进行支撑,而在液压支架工作时,会有各种工况的发生,这些问题都会导致收集的数据不可靠,不可用,从而会引发一连串的错误。这就要求我们要维护好采集数据的来源,也就是做好对电液压支架工作状态的实时监测与支护质量的评估,这样才可以及时 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种液压支架工作状态与支护质量的智能诊断方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一,数据采集监测:由分布在各个电控液压支架上的传感器对各个液压支架的压力信息、位置信息、活柱下缩量和位态信息进行收集;通过布置在液压支架上及周围的压力传感器和倾角传感器对液压支架检测前、后支柱及前伸梁的压力值以及检测液压支架水平面X轴和Y轴的倾斜角度值,得到原始工作面液压支架状态信息,传输至控制单元;步骤二,工作循环识别:接受传感器原始数据,经过A/D转换及信号处理、数据清洗、数据时序化步骤后,读取预处理之后的传感器数据,将处理后的数据通过最低阈值法进行多个工作循环的识别处理,以得到各个液压支架的各项参数信息;步骤三,特征参数提取:将每个工作循环内的参数信息通过设定的判别算法进行判定分类,将其分类成对应各种诊断问题所需的各项参数并提取出来;对传感器数据进行分段处理,设计输入和输出向量,提取分段的特征参数;步骤四,特征参数分析:根据不同的诊断问题选取不同项的参数,并对相应参数的变化进行分析;步骤五,判断问题:根据各项参数呈现的变化规律与各个诊断问题发生时的参数变化规律建立基于人工神经网络人工神经网络的故障判别模型,通过模型判别问题的种类;步骤六,反馈结果:将确定的问题种类作为诊断结果进行反馈;步骤七,调节检修:根据反馈结果对电液压支架装置进行检修维护。2.根据权利要求1所述的液压支架工作状态与支护质量的智能诊断方法,其特征在于:在所述步骤三中,所述的诊断问题包括支架漏液问题、支架左右立柱压力差过大问题、初撑力不足问题、安全阀故障问题和传感器故障问题。3.根据权利要求2所述的液压支架工作状态与支护质量的智能诊断方法,其特征在于:所述支架漏液问题确定过程如下:针对单台支架、首先对电液控制液压支架监测数据进行实时分析,提取并保存该支架每个工作循环各承载阶段降阻特征,其中,降阻量r
P
:阻力降低后与阻力未降低前的差值、降阻速率r
v
:降阻量r
P
与降阻力时间r
t
的比值;然后监测r
P
、r
v
,当一个工作循环内r
P
多次出现并记录、则可推断支架漏液,若同时r
v
速率大于预设标准值h1时,可推测支架为急速漏液,否则支架轻微漏液。4.根据权利要求2所述的液压支架工作状态与支护质量的智能诊断方法,其特征在于:所述支架左右立柱压力差过大问题确...
【专利技术属性】
技术研发人员:程敬义,杨逸飞,闫万梓,邢轲轲,孙鑫,魏泽捷,周旭东,
申请(专利权)人:中国矿业大学,
类型:发明
国别省市:
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