多传感器融合的采煤机滑靴受力检测系统研究

"基于多传感器的采煤机滑靴受力检测系统研究-论文" 本文主要探讨了在复杂工况环境下，尤其是斜切工况下，采煤机滑靴的受力情况及其对工作效率的影响。滑靴是采煤机与刮板输送机之间的重要连接部件，承受着非线性的冲击载荷，其损坏会严重影响采煤效率和煤矿井下的生产效益。 研究人员以MG500/1130-WD型电牵引采煤机为研究模型，建立了斜切工况下的整机空间力学模型。他们运用煤岩截割理论，结合煤岩的物理特性和采煤机的结构参数，通过Matlab软件进行计算，以了解滚筒截割载荷和滑靴接触载荷的具体情况。 为了更准确地监测滑靴的受力状态，文章提出了一种基于多传感器融合的检测系统，该系统包括平滑靴销轴传感器、导向滑靴销轴传感器和导向滑靴销轴拉力传感器。通过这些传感器的数据集成，可以实时监测滑靴的各个方向上的载荷，为分析滑靴的力学特性提供了详细的数据支持。 现场实验结果显示，同类型的滑靴受力大致相等，但后侧滑靴的载荷略高于前侧。平滑靴的支撑力通常大于导向滑靴，而导向滑靴在轴向的载荷明显大于垂直方向。实验中，滑靴的最大载荷出现在斜切进刀阶段，而且实验值普遍高于理论值，这可能受到刮板输送机的位置、煤块下落等因素的影响。 为了进一步分析滑靴的受力状况，研究人员利用Solidworks创建了滑靴的三维模型，并结合现场实验数据，在ANSYS软件中进行了有限元仿真分析。这使得他们能够获取滑靴在最大斜切受载情况下的应力分布云图和位移云图，为滑靴结构的优化提供了重要的理论依据。 这篇论文深入研究了采煤机滑靴的力学特性，开发了一套有效的多传感器受力检测系统，并通过实验和仿真分析，为改善滑靴性能、提高采煤机的工作效率以及保障煤矿安全生产提供了科学依据。此外，论文还涉及到了煤炭行业的其他热点话题，如智慧煤矿、智能化开采、5G技术的应用等，展现了煤炭工业向智能化、高效化转型的发展趋势。