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液壓支架定位與Mahle馬勒電磁閥緩變
地下綜采工作面頂板支護(hù)是煤炭生產(chǎn)安全,、產(chǎn)量和效率的重要問題,，其安全性、可靠性及自動(dòng)化程度直接影響煤炭生產(chǎn)的安全性及生產(chǎn)效率,。液壓支架電液控制系統(tǒng)是液壓支架控制的核心,，我國現(xiàn)使用的液壓支架電液控制系統(tǒng)主要依賴國外進(jìn)口，使用zui多的是德國馬勒Mahle,。

液壓支架定位與Mahle馬勒電磁閥緩變
考慮*液壓支架電液控制系統(tǒng),，并結(jié)合我國的煤礦條件實(shí)現(xiàn)液壓支架電液控制系統(tǒng)國產(chǎn)化，可擺脫對國外產(chǎn)品的依賴,、積累相關(guān)技術(shù),、提高我國采煤自動(dòng)化水平、減少煤礦事故發(fā)生率,，具有重要的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益,。Mahle研制了液壓支架電液控制系統(tǒng),；為實(shí)現(xiàn)煤機(jī)聯(lián)動(dòng)綜采自動(dòng)化、故障快速定位及預(yù)測,，提高煤炭生產(chǎn)安全性及生產(chǎn)效率,，研究煤機(jī)定位及關(guān)鍵設(shè)備故障預(yù)測方法。 分析了地下綜采系統(tǒng)架構(gòu),、采煤進(jìn)程及*綜采工作面頂板支護(hù)系統(tǒng)液壓支架電液控制系統(tǒng),。對液壓支架電液控制系統(tǒng)的供電、組網(wǎng),、隔離方式,、控制功能和控制過程，以及單臺液壓支架控制器與其配套設(shè)備的連接組成進(jìn)行研究,，為后續(xù)研發(fā)設(shè)計(jì)支架控制系統(tǒng)提供有效參考,。 研制了液壓支架電液控制系統(tǒng)。液壓支架電液控制系統(tǒng)由若干液壓支架控制器串行連接組成,，液壓支架控制器包含主控制器及電磁閥驅(qū)動(dòng)控制器,。在硬件上提出上電時(shí)序化設(shè)計(jì)，通過確保電磁閥驅(qū)動(dòng)控制主回路各管腳狀態(tài)確定后釋放閥體開啟控制權(quán)限,，解決因電磁閥驅(qū)動(dòng)控制器在上電或意外復(fù)位時(shí)的管腳不定態(tài)造成的工作面失控問題,。設(shè)計(jì)了同步積分型紅外廣角收發(fā)裝置，研究了基于紅外信號強(qiáng)度的采煤機(jī)定位方法,。分析信號調(diào)理及紅外接收二級管實(shí)際模型及紅外廣角定位接收裝置I/V轉(zhuǎn)換電路的不穩(wěn)定性,，采用超前校正的方法向反饋系數(shù)中引入零點(diǎn)，補(bǔ)償了實(shí)際模型產(chǎn)生的極點(diǎn)及引入相移,，降低了環(huán)路增益穿越斜率,；提出了基于通訊的紅外信號同步積分方法，解決了多接收裝置信號的同步問題,，確保接收的模擬信號強(qiáng)度僅與收發(fā)裝置位置相關(guān),；分析了井下采煤機(jī)紅外發(fā)射點(diǎn)投影位置鄰近若干接收點(diǎn)處接收紅外光強(qiáng)的分布情況，提出了在接收裝置被遮擋及未被遮擋情況下的采煤機(jī)發(fā)射點(diǎn)定位方法,，及基于卡爾曼濾波算法的采煤機(jī)速度跟蹤預(yù)測方法,，提高煤機(jī)定位準(zhǔn)確性。分析了電磁閥機(jī)械特性及電參數(shù)模型,，設(shè)計(jì)了電磁閥實(shí)時(shí)故障診斷及驅(qū)動(dòng)端線圈電流緩變數(shù)據(jù)獲取平臺,，研究了基于電磁閥驅(qū)動(dòng)線圈電流的緩變失效特征提取方法。分析了液壓支架電液信號轉(zhuǎn)換關(guān)鍵裝置電磁閥的機(jī)械結(jié)構(gòu)及執(zhí)行機(jī)構(gòu)機(jī)械運(yùn)動(dòng)特性,，在建立電磁閥電特性模型的基礎(chǔ)上,，分析了電磁閥開啟時(shí)線圈電流暫態(tài)過程的正常及故障狀態(tài)特征；通過電磁閥實(shí)時(shí)故障診斷及驅(qū)動(dòng)端線圈電流緩變數(shù)據(jù)獲取平臺，在獲取電磁閥從正常到故障過程的電磁閥線圈電流數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,，結(jié)合電磁閥電參數(shù)模型分析了電磁閥線圈電流動(dòng)態(tài)過程的緩變特征,，采用模板匹配,、K-L變換,、小波變換、云理論等方法提取了電磁閥驅(qū)動(dòng)端電流的緩變失效特征,。

液壓支架定位與Mahle馬勒電磁閥緩變
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電磁閥緩變失效分類與預(yù)測研究,。提出了基于受限卡爾曼濾波算法的緩變特征增強(qiáng)算法，解決了電磁閥在緩變失效過程中因突發(fā)故障引入特征量突變而引起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類及預(yù)測分辨率降低問題,；以趨勢增強(qiáng)后的特征量作為網(wǎng)絡(luò)輸入量,，使用LVQ網(wǎng)絡(luò)、GRNN網(wǎng)絡(luò)和PNN網(wǎng)絡(luò)等五種常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電磁閥緩變失效狀態(tài)屬性進(jìn)行分類與預(yù)測,，對各網(wǎng)絡(luò)在相同平臺及樣本下的檢驗(yàn)結(jié)果及網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行對比,。