以O形密封圈为例，将活塞式压力计应用于密封件的加压试验，测试密封的可靠性，取得了良好的效果。扩展了活塞式压力计的应用范围，为密封件的密封可靠性测试提供了一种方便有效的方法。

以O形密封圈为例,将活塞式压力计应用于密封件的加压试验,测试密封的可靠性,取得了良好的效果。扩展了活塞式压力计的应用范围,为密封件的密封可靠性测试提供了一种方便有效的方法。

基于液压支架工作阻力监测数据对综采工作面矿压进行预测,是实现工作面顶板周期来压超前预警的有效手段,对于动态改善支架适应性和优化围岩支护质量具有重要意义。然而,地下采场环境特殊,液压支架所处工作面位置不同耦合围岩变工况复杂开采条件易造成支架工作阻力数据时序分布差异化,同时生产过程存在非线性和不确定性等特点,严重影响数据驱动模型的预测精度。因此,针对综采工作面液压支架支护过程中耦合变工况影响支架工作阻力数据分布导致的预测模型失准的问题,提出一种基于流形正则域适应函数链接预测误差集成算法的综采工作面矿压预测方法。该方法首先采用流形正则域适应算法寻找特征映射矩阵,将源域和目标域数据的特征信息统一映射至公共空间,以保持耦合变工况下源域和目标域数据几何结构分布一致性;然后基于函数链接...

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...