滚筒采煤机摇臂惰轮轴受力分析的煤岩识别方法

"基于采煤机摇臂惰轮轴受力分析的综合煤岩识别方法" 在煤炭开采领域，采煤机的智能化与自动化是提升生产效率和安全性的重要方向。本文针对这一目标，提出了一种创新的煤岩识别方法，该方法以滚筒采煤机的摇臂惰轮轴受力分析为基础，结合灰色预测理论，旨在增强采煤机在记忆截割过程中的煤岩识别能力。 首先，文章强调了提高采煤机对煤炭和岩石的识别能力对于实现自动化和无人化采煤的重要性。传统的采煤过程中，由于无法准确识别煤岩界面，可能导致采煤机工作效率低下，甚至对设备造成损害。因此，开发有效的方法来区分煤和岩石至关重要。 接着，作者提出了一种基于灰色预测理论的识别方法。灰色预测理论是一种处理不完全信息和数据序列的方法，能从有限的观测数据中挖掘出潜在规律。在此基础上，通过实时监测采煤机截割不同介质（煤或岩）时惰轮轴的受力变化，可以推断出当前采煤机所处的工作环境。当采煤机割岩时，由于岩石硬度较大，惰轮轴所受的力通常会显著增大，与割煤时相比，平均受力可增大19.45%。利用这种受力差异，可以构建一个智能预测系统，实时调整采煤机的截割路线，以避免过度切割岩石，从而提高追踪适应能力和工作稳定性。 在中煤张家口煤机厂的实验平台上，该方法经过实际截割试验验证，结果显示其具有良好的煤岩界面识别效果。这表明，基于惰轮轴受力分析的煤岩识别方法对于提高采煤机的智能化水平和工作效率具有积极的意义，并有可能在未来采矿作业中得到广泛应用。 该研究提供了一种新的思路，即通过分析采煤机关键部件的力学参数，结合先进的预测理论，来解决煤岩识别难题，推动了采煤技术的进步，为实现更安全、高效的无人化采煤奠定了基础。该方法的实施将有助于减少人工干预，降低工人的劳动强度，同时也有利于减少开采过程中的资源浪费和设备损耗。