基于特征点法的视觉同步定位与建图(SLAM)算法在煤矿复杂环境下具有较多的应用场景,但随着图像质量以及相机数量的增加,特征点的匹配耗时会延长,相机与系统参数的适配复杂度也会提高.针对以上问题,提出一种基于多索引哈希和负位姿熵的视觉SLAM算法.该算法通过切分特征点描述子,查询存储图像信息的哈希表来提升匹配速度,不需要加载离线词典;同时根据信息熵理论,量化关键帧与当前地图的不确定度,确认关键帧的插入时机,简化传感器调参流程.试验结果表明,该算法相较于ORB-SLAM2算法,对于多特征点的视觉里程计,匹配速度获得了明显提高,且减少了内存占用空间;在复杂场景的数据集中,系统定位的精准度得到了提升,且降低了多相机系统的调参难度.
电池健康状态(SOH)是锂离子电池的一项重要指标.为提高预测精度,提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的并行CNN-LSTM网络模型,用于预测矿用锂电池的健康状况.该方法利用CNN获取数据局部特征,LSTM获取时间序列信息.然后将CNN层和LSTM层获取的信息合并为一个张量,输入额外的LSTM层,进一步获取信息,完成电池健康状态预测.通过对电池的放电容量、放电时间、内阻等特征进行选择和分析,验证了该模型能够有效地预测电池的健康状况.仿真结果表明,该模型在数据集上的预测误差均小于3％,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)值的平均值在0.484％和0.278％以内.
无人化、智能化是消除采制样环节人的参与因素,保证煤质检验公平公正的一种手段.基于全流程感知技术和智能搬运机器人,开发了采制样智能控制系统及智能煤样收集系统.实现了智能采制样、样品智能收集和管理、系统智能控制、煤样全流程感知、故障智能诊断等智能化功能,实现全流程无人干预.可为煤炭采制样智能化建设提供参考.
针对移置带式输送机的机身滑撬焊接质量不稳定,焊缝接头较多,焊缝外观成形较差的问题,设计了一套滑撬焊接装置,利用仿形导向机构能够根据滑撬的外形进行仿形调整,仿形导向机构紧贴滑撬的两个侧壁行走,通过磁力小车和仿形导向机构之间的相互配合,使焊枪随磁力小车运行对滑撬两侧进行直线型焊接.实际应用表明,该装置行走平稳,焊接质量稳定,整条焊缝无接头,焊缝外观美观.
针对EBZ260M-4型掘锚机钻锚系统滑座纵移卡顿问题,采用力学分析方法推导出俯仰角度条件下滑座齿轮齿条驱动扭矩的计算公式,通过对原设计参数验算得出原滑座纵移扭矩不足是纵移卡顿问题的主要原因,结合掘进工作面现场润滑污染严重的情况,选择较大的摩擦因数和较小的齿轮齿条传动效率,计算得出其长期稳定运行所需的驱动扭矩为1 898 N·m,选择2 000 N·m的驱动扭矩作为改进方案.现场使用结果表明,未再发生卡顿现象,消除了故障隐患.
