针对现有液压支架护帮板状态监测方法可靠性低、量化监测能力缺乏的问题,提出了一种基于深度神经网络的非接触式护帮板运动状态监测方法。该方法通过卷积和反卷积网络实现护帮板关键点空间位置检测,然后利用前馈神经网络将护帮板关键点的空间运动轨迹转换为护帮板伸缩角度,实现护帮板状态监测的量化。研究结果表明,基于深度神经网络的护帮板关键点空间位置的平均检测误差小于2个像素,护帮板位姿角度的平均量化误差小于3°,算法处理速度大于60f/s,具有良好的监测性能。

针对工作面液压支架姿态传统接触式测量方法存在的传感器数量多、故障率高、解算误差大、可视性差等问题,建立了一种基于支架运动机理的液压支架姿态视觉测量模型,提出了一种基于深度视觉原理的液压支架支撑高度与顶梁姿态角测量方法,并搭建了测量系统。该测量方法通过在液压支架顶梁上布设RGB-D相机,利用深度视觉技术获取液压支架底座彩色信息和深度信息并实现二者数据流的同步,通过ORB算法和FLANN算法实现底座特征点的快速提取与匹配,基于空间3D-3D的ICP模型估计相邻时刻相机位姿变化,结合液压支架姿态视觉测量模型设计姿态解算算法完成支撑高度和顶梁姿态角参数解算。测量实验结果表明:该方法液压支架姿态参数解算速度快,稳定性好,实现了液压支架内部姿态的非接触实时性监测,同时该姿态解算算法可保证液压支架支撑高度测量绝对...

国内某无人海洋平台上未设置电站,也无电力供应,且产出气含H_2S、CO_2等酸性气体。经过方案优化设计,首次选用了气动柱塞泵作为平台的闭排泵。该泵依靠自产的天然气作为驱动气源,流量大、输出压力高,且材料符合NACE标准[1]。该泵的成功应用,为今后边际油田无人平台上泵类设备的选型提供了一个新的选择实例。

设计一套新型金刚石压机交流加热系统，建立了加热系统的模型，详细阐述了恒平均电压、恒有效电压及恒功率三种加热方式的特性及差别，在此基础上选择了恒有效电压交流加热方式。深入分析系统脉冲控制环节和检测环节的原理及特点，采用PI控制器作为控制核心，同时论述了该控制器的参数设计原理及步骤。仿真和实验结果表明，所设计的加热系统具有实时性强、控制精度高、动静态特性优良、易于实现等特点，能较好地满足金刚石生产工艺的要求。

在对液压泵的常见故障进行机理分析的基础上,针对液压泵振动信号出现的调制现象以及Hilbert变换解调的非瞬时响应特性,提出基于小波-平滑能量算子解调的液压泵故障分析方法.首先对采集到的液压泵壳体的振动信号进行小波分解,并对高频系数进行重构以获得高频信号分量;然后对高频信号分量进行平滑能量算子解调;最后对解调得到的瞬时幅值进行频谱分析,判断液压泵的工作状态和故障类型.实验结果表明,该方法能实现液压泵正常、滑靴松动、滑靴磨损三种状态的分类,是进行液压泵故障诊断行之有效的方法。

介绍了2起220MW汽轮机挂闸电磁阀卡涩所造成的故障。提出了判断挂闸电磁阀卡涩的征象：（1）高限卡涩时危急遮断器大滑阀上的警报油压保持工作值，挂闸电磁阀能够带电，但无法实现挂闸，手动顶压电磁阀铁芯无位移，机头打闸时危急遮断器大滑阀下的附加保安油压也相应发生变化；（2）低位卡涩时危急遮断器大滑阀上的警戒油压过低甚至为零，手动顶压电磁阀铁芯无位移，运行机组就地无法打闸跳机。分析了挂闸电磁阀卡涩对机组运行的影响，并提出了防范挂闸电磁阀卡涩的措施。