CN110836824A - 基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台 - Google Patents
基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110836824A CN110836824A CN201911137381.7A CN201911137381A CN110836824A CN 110836824 A CN110836824 A CN 110836824A CN 201911137381 A CN201911137381 A CN 201911137381A CN 110836824 A CN110836824 A CN 110836824A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cutting
- hydraulic cylinder
- rock
- hardness
- cutting head
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 99
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims abstract description 292
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 7
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 4
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 claims description 4
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims description 3
- 230000036346 tooth eruption Effects 0.000 claims description 3
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 3
- 238000005553 drilling Methods 0.000 abstract description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 2
- 235000019589 hardness Nutrition 0.000 description 69
- 241000139306 Platt Species 0.000 description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 5
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 2
- 239000010720 hydraulic oil Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 102100028175 Abasic site processing protein HMCES Human genes 0.000 description 1
- 101001006387 Homo sapiens Abasic site processing protein HMCES Proteins 0.000 description 1
- 208000022971 Tuberculous meningitis Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 208000001223 meningeal tuberculosis Diseases 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N3/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N3/40—Investigating hardness or rebound hardness
- G01N3/42—Investigating hardness or rebound hardness by performing impressions under a steady load by indentors, e.g. sphere, pyramid
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21D—SHAFTS; TUNNELS; GALLERIES; LARGE UNDERGROUND CHAMBERS
- E21D9/00—Tunnels or galleries, with or without linings; Methods or apparatus for making thereof; Layout of tunnels or galleries
- E21D9/10—Making by using boring or cutting machines
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/0014—Type of force applied
- G01N2203/0016—Tensile or compressive
- G01N2203/0019—Compressive
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/003—Generation of the force
- G01N2203/0042—Pneumatic or hydraulic means
- G01N2203/0048—Hydraulic means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/02—Details not specific for a particular testing method
- G01N2203/06—Indicating or recording means; Sensing means
- G01N2203/067—Parameter measured for estimating the property
- G01N2203/0676—Force, weight, load, energy, speed or acceleration
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Earth Drilling (AREA)
Abstract
本发明涉及基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台，针对掘进机截割岩壁过程中，无法根据截割岩石硬度实时有效地调节截割头转速、摆速或钻进速度，常常导致截割功率超限，截齿会发生磨损、断裂和刀头脱落等现象，极大降低了掘进机的使用寿命。本发明提出一种基于掘进机液压缸压力信号来识别截割岩石硬度的新方法。该方法通过分析不同截割岩石特性下截割头载荷的变化规律，研究截割动载荷与液压缸压力信号之间的传输特性，构建截割液压缸压力与截割岩石硬度系数之间的函数模型；在MATLAB中开发截割岩石硬度在线识别系统。
Description
技术领域
本发明涉及掘进机截割动载荷识别模拟方法，尤其涉及一种基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台。
背景技术
掘进机已经逐渐成为巷道开采的主要设备，在世界范围内广泛应用于隧道、采矿和土木工程中。由于巷道围岩特征的复杂性和不稳定性，巷道的形状不断变化，岩石的硬度也在随机变化。尤其是截割硬度等级很高且变化范围较大的岩石，掘进机截割头的载荷一直在变化。尽管如此，由于掘进机体积庞大，作业环境复杂恶劣，目前都是司机手动操作掘进机工作，在截割过程中截割转速和摆速无法根据截割负载进行实时调整。复杂多变的截割载荷经常会引起掘进机功率超限，截齿磨损、断裂和刀头脱落等现象，从而导致刀头失效和设备损坏，极大的降低了掘进机的使用寿命。
大量的研究学者在掘进机的相关方面进行了大量的研究。Erginand Acaroglu等人建立了纵轴式掘进机截割系统的数学模型，获得掘进机截割头的三向受力计算公式。李晓豁等人利用瑞利分布和χ2分布对掘进机截割头随机载荷进行了模拟研究。杨健健等人提出了一种模糊判据的截割煤岩硬度的识别方法，利用多传感器信息融合改善单一传感器信息不全面的问题。Armin Salsani等人使用人工神经网络(ann)预测掘进机性能。SadiEvren Seker等人使用集成机器学习技术预测掘进机性能。通过对掘进机性能的预测，得到了影响掘进机性能的主要指标，为优化掘进机的截割性能提供了依据。赵丽娟等人基于拉格朗日原理建立了掘进机的整体动力学模型，得到了掘进机的振动频率和振幅响应，研究了整个系统的振动特性。李学义等研究不同煤岩性质下掘进机截割载荷的变化规律。综上所述，对掘进机的性能预测和动态特性进行了大量的研究，意在不断的优化截割头参数，以提高掘进机的截割性能，并取得了一定的成果。然而，很少有学者研究截割过程中截割头的载荷识别，通过对截割载荷的识别调节截割转速、摆速或钻进速度，实现掘进机自动控制方面的研究仍然是一片空白。
为了提高巷道的成形质量和掘进机的截割效率，减少截割头磨损，延长掘进机寿命，掘进的自动化和智能化是未来掘进机的发展方向。掘进机截割头的转速、摆速或者钻进速度必须以截割载荷为依据进行调节，所以截割载荷识别是非常重要的，也是必须的。
由于掘进机工作环境恶劣，切割机构结构复杂，用传感器直接测量掘进机的动态载荷比较困难。而截割载荷除了受截割岩石特性影响外，还与截割工况、截割头入深、截割转速、截割摆速或钻进速度等多参数变量有关；因此，基于多参量影响下通过识别截割岩石硬度反映截割动载荷大小。由于截割头载荷的改变会引起液压缸压力的相应变化，故发明提出了一种基于液压缸压力信号识别截割岩石硬度的新方法。
发明内容
鉴于此，本发明的目的在于，提供一种基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台，旨在解决截割转速或摆速不能及时调整以适应岩石特性的改变，容易造成截齿磨损、断裂和刀头脱落，从而导致刀头失效和设备损坏等缺陷。
为了达到上述目的，进而采取的技术方案如下：
基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法，包括以下步骤
S1：建立截割头动载荷与岩石硬度的函数模型
S1-1：截齿载荷分析
依据截齿的截割状态、齿形进行受力分析，并确定截齿载荷的计算公式：
式中，Gz、Gr、Gx分别为截割阻力、进给阻力、为侧向阻力；Pk为接触强度(MPa)；k1，k2，k3分别为截齿的类型、几何形状、截角的影响系数；t为平均截线间距(mm)；h为平均截割厚度(mm)；s为截齿后刃面磨钝后在牵引方向的投影面积(mm2)；C1、C2和C3是系数；
其中岩石接触强度Pk用普氏硬度系数f表示：
截齿截割厚度公式为：
其中vb为截割头的摆速(m/s)；n为截割头转速(r/min)；m为同一截线上的截齿数；
为处于截割区的第i个截齿的位置角；
S1-2：载割头载荷分析
截割头所受载荷是所有参与截割的截齿受力的矢量和；同时，对截割头进行受力分析，得到：
截割头垂直升力为：
截割头横切阻力为：
截割头推进阻力为：
式中：nd为参与截割的截齿数；Ri为第i个截齿的工作半径；
其中截齿数nd与截割头入深d之间的函数关系为：
S1-3：对截割头动载荷进行模拟
根据理论数学模型，在MATLAB中进行仿真程序的编程，研究截割岩石特性对截割动载荷的影响；
S2：建立回转液压缸压力信号与截割头动载荷的传输函数模型
S2-1:对截割部回转机构进行受力分析，并得出掘进机一侧的液压缸的推力矩公式：
和掘进机另一侧的液压缸的拉力矩公式：
以及截割头的截割阻力矩公式：
M3＝FxL0 (10)
其中，Fx为掘进机截割头的截割阻力，F1、F2分别为回转台两侧的液压缸所产生的推力和拉力；
S2-2:由于力矩平衡原理，得出截割头截割阻力公式：
其中式中，Poil是回转液压缸的压力，S1是液压缸缸筒的横截面积，S2是液压缸缸杆的横截面积；
将各个参数代入(11)并得到：
式子(12)中，ɑ为悬臂的摆角；
S3:建立回转液压缸与岩石硬度系数的函数模型
根据回转液压缸压力与截割动载荷的内在关系，进一步建立回转液压缸压力信号与岩石硬度系数之间的函数模型，由(1)(2)(5)(12)可得：
aPk 2+bPk+c＝0
该模型利用力矩平衡原理，建立回转油缸压力与截割头截割阻力之间的力矩平衡关系式，结合截割头动载荷变化规律，进一步建立多参变量下的回转液压缸压力与岩石硬度系数之间的函数模型，利用函数模型从而得到岩石的普氏硬度系数。
作为本发明进一步的改进，所述掘进机截齿的齿形是镐形截齿。
作为本发明进一步的改进，步骤S1-1中计算截齿截割厚度的掘进机处于水平截割工况。
作为本发明进一步的改进，步骤S2中所述的回转机构为水平截割工况。
一种基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法的识别平台，包括压力传感器、数据采集卡和工控机，所述压力传感器安装在回转液压缸的预留接口上，通过用于暂时存放通过模数转换的数字量的数据采集卡将信号传送到工控机，所述工控机是用来显示MATlab系统的岩石硬度识别结果，得到结果，从而进一步控制掘进机截割参数。
作为本发明进一步的改进，所述压力传感器选用型号为GPD60的矿用本质安全型压力传感器，所述数据采集卡选用型号为PCI-1716L的数据采集卡，具有16位高分辨率的模数转换，其采样率可达到250kS/s，带有1k的采样FIFO缓冲器，用于暂时存放通过模数转换的数字量，所述工控机选用型号为ARK-5260的工控机，其配备Intel Atom D510 1.66GHz双核处理器，处理能力强，内置一个PCIE扩展槽和两个PCI扩展槽，方便数据采集卡的放置。
本发明的有益效果是：通过动态仿真的方法对截割头截割过程进行模拟；分析不同岩石特性下截割动载荷的变化规律；研究截割动载荷与液压缸压力信号之间的传输特性；构建液压缸压力与截割岩石硬度系数之间的函数模型；并在MATLAB中开发截割岩石硬度识别系统；
以“智能超重型掘进机研制”地面试验数据为基础，验证了该识别方法在特定条件下的有效性和准确性。研究结果表明：通过在线监测液压缸压力信号，该方法能有效的识别截割岩石的硬度指标，及时调整截割头的转速和摆速，为掘进机实现自动控制提供可靠依据；
采用GPD60的矿用本质安全型压力传感器、PCI-1716L的数据采集卡、ARK-5260的工控机进行数据的采集、存储和处理，具有结构简单、性能稳定的优点，适用于各种煤矿行业的勘测、监测和采掘，该工控机方便连接键盘、显示器等各种扩展设备，方便工作人员操作。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明中涉及镐形截齿受力分析图；
图2为本发明中涉及截割头受力分析图；
图3为本发明中涉及截割载荷模拟流程图；
图4中(a)为截割普氏硬度系数f＝6、7、8时，截割头横向阻力随时间的变化规律，(b)为截割普氏硬度系数f＝6、7、8时，截割头轴向阻力随时间的变化规律，(c)为截割普氏硬度系数f＝6、7、8时，截割头竖向阻力随时间的变化规律；
图5为截割回转机构受力分析图；
图6中(a)为截割普氏硬度系数f＝6时，回转液压缸压强随时间变化曲线；(b)为截割普氏硬度系数f＝7时，回转液压缸压强随时间变化曲线；(c)为截割普氏硬度系数f＝8时，回转液压缸压强随时间变化曲线；
图7中(a)为截割普氏硬度系数f＝6时，岩石硬度随时间变化曲线；(b)为截割普氏硬度系数f＝7时，岩石硬度随时间变化曲线；(c)为截割普氏硬度系数f＝8时，岩石硬度随时间变化曲线。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法：
S1：建立截割头动载荷与岩石硬度的函数模型
S1-1：截齿载荷分析：
如图1所示，截齿作用于岩石时，截齿会受到岩石的反作用力，将截齿所受力分别在截割方向、沿截割头半径方向及与截割头轴线平行的侧向进行分解。处于截割状态的截齿受力分析；
对于镐形截齿，截割载荷如下所示：
式中，Gz、Gr、Gx分别为截割阻力、进给阻力、为侧向阻力；Pk为接触强度(MPa)；k1，k2，k3分别为截齿的类型、几何形状、截角的影响系数；t为平均截线间距(mm)；h为平均截割厚度(mm)；s为截齿后刃面磨钝后在牵引方向的投影面积(mm2)；C1、C2和C3是系数。
其中岩石接触强度Pk可用普氏硬度系数f表示，如下所示：
然而，由于掘进机截割工况不同，截齿截割厚度h不同，当掘进机处于水平截割工况时，截齿截割厚度为：
其中，vb为截割头的摆速(m/s)；n为截割头转速(r/min)；m为同一截线上的截齿数；
为处于截割区的第i个截齿的位置角；
由此可见，单个截齿受力不仅与截齿本身参数有关，还与截割头转速、悬臂摆速或钻进速度以及截割岩石特性有关。
S1-2：载割头载荷分析
如图2所示，截割头所受载荷是所有参与截割的截齿受力的矢量和，参与截割的截齿数主要与两个因素有关：第一，截割头的入深，截割头进入岩壁的深度越大，参与截割的截齿数越多；第二，截齿的位置角，截割头上每个截齿都有其相应的位置角φi，截割头旋转截割过程中，只有截割头的半侧接触岩壁参与截割。所以，通过截割头入深和截齿的位置角可以判断截齿是否处于截割区，同一时刻处于截割区内的截齿受力进行矢量求和便可得出截割头的动载荷，截割头任意时刻转到某一位置时受力；
截割头垂直升力为：
截割头横切阻力为：
截割头推进阻力为：
式中：nd为参与截割的截齿数；Ri为第i个截齿的工作半径；
参与截割的截齿数量与截割头入深有关，截割头入深越大参与截割的截齿数量越多，假设截割头入深d(mm)与参与截割截齿数nd之间存在函数关系：nd＝g(d)。其中，掘进机的每一个截齿号ni均与一个确定的轴间距离值l相对应(d+l＝D,D为截割头长度，mm)，根据最小二乘法得到nd与d的函数关系：
当截割头纵向钻进掏槽时，
当截割头水平摆动或者垂直摆动截割时，
以国产某EBZ160型掘进机为例，其截割头长度为975mm，根据其截齿位置设计参数得到截割头入深与截齿数关系如表1所示：
表1截割头入深与截齿数关系
Table 1The relationship between the depth of cutting head and thenumber of picks
最小二乘法进行拟合，得到在水平摆动或者垂直摆动工况下，工作区截齿数与截割头入深函数关系为：
由截割头载荷计算公式和截齿计算公式可得，在不同的掘进机截割工况、截割头入深、截割头转速、截割头摆速或钻进速度、截割岩石硬度下，掘进机截割头受动载荷大小不同。
S1-3：对截割头动载荷进行模拟研究
如图3所示，由以上分析可得在不同截割工况下，截割头入深、转速、摆速或钻进速度、截割岩石硬度对截割头动载荷的影响，根据理论数学模型，选择在MATLAB中进行仿真程序的编程，程序流程图；
如图4所示，以水平截割工况为例，研究截割岩石特性对截割动载荷的影响，当掘进机在截割岩壁过程中，岩壁并不是由单一硬度的岩石组成的，而是由多种硬度岩石分层分布的。随着截割岩石硬度不同，截割头载荷不断发生改变。截割头全部进入岩壁，截割臂带动截割头横向截割时，设置截割头摆速为v＝1.5m/min,截割头转速为n＝46r/min，分别去截割普氏硬度系数f＝6，f＝7，f＝8的岩石，研究掘进机截割动载荷的变化规律；
掘进机水平截割过程中，采用相同的截割头入深、截割转速、截割摆速分别去截割不同硬度岩石时，截割头三个方向整体受力随着截割岩石硬度的增加而增大；
由载荷模拟曲线可以看出，整个截割头所受的力呈不规则波动，力的大小是变化的，所以截割头所受的载荷是动载荷；其中，截割头的牵引阻力最大，侧向阻力始终处于较低水平。掘进机截割不同特性岩石时，随着岩石硬度的增加，截割难度加大，截割头所受载荷随着截割岩石硬度系数的增加显著增加。
S2：建立回转液压缸压力信号与截割头动载荷的传递函数模型
S2-1:回转台与机身之间连接有一对对称分布的液压缸，截割臂与回转台固定连接，由液压缸驱动，在水平切割过程中，一侧的液压缸被拉长，另一侧的液压缸被同步缩短，协同运动驱动回转台旋转，带动截割臂绕其回转中心摆动，作用在截割机构上的力；
如图5所示，其中，O1为回转台的回转中心点；O2为右侧液压缸与机身的连接点；O3为左侧液压缸与机身的连接点；C为右侧液压缸与回转台的连接点；B为左侧液压缸与回转台的连接点；A为截割头受力点；R为回转台的回转半径；α是截割臂的摆角；L1和L2为两侧液压缸总长度，随割臂摆角发生变化：L1＝CO2，L2＝BO3；O1O3＝O1O2＝Lr，O1A＝L0，<BO1O3＝ε；<CO1O2＝γ；<O1CO2＝φ1；<O1BO3＝φ2；
以水平摆动截割过程为例。Fx为掘进机工作时截割头在水平方向上的截割阻力；F1、F2分别为回转台两侧的液压缸所产生的推力和拉力。当切割臂横向左摆动时，液压油进入右侧液压缸头部推动回转台，液压油进入左侧液压缸连杆端口拉动回转台。当切割臂向右摆动时，受力情况与上述分析相反对称；
以回转台中心O为基点，计算一侧液压缸的推力矩如公式(8)所示：
另一侧液压缸的拉力矩如公式(9)所示：
截割头的截割阻力矩如公式(10)所示：
M3＝FxL0 (10)
S2-2:根据力矩平衡原理，当掘进机处于稳定截割状态时，截割头在水平方向上的横向截割阻力如公式(11)所示：
其中，Poil是旋转液压缸的压力，S1是液压缸缸筒的横截面积，S2是液压缸缸杆的横截面积。φ1,φ2可由公式(12)得到：
其中：L1和L2可由余弦定理获得，如公式(13)所示：
其中：
ɑ为悬臂的摆角，可由截割头摆速求得：
由式(11)-(14)可得：
S3:建立回转液压缸与岩石硬度系数的函数模型
掘进机截割不同硬度的岩壁时，截割头所受到的横切阻力Fx随之变化，为了平衡横切阻力，两回转油缸的推力F1或拉力F2发生变化。因此，回转油缸压力能够表征截割头载荷横向截割阻力大小，进而反映截割岩壁的硬度。
针对这种情况，利用传感器监测回转液压缸压力，计算当前截割头所受横向截割阻力Fx。根据回转液压缸压力与截割动载荷的内在关系，进一步建立回转液压缸压力信号与岩石硬度系数之间的函数模型。
由(1)(2)(5)(16)可得：
aPk 2+bPk+c＝0
截割头横摆截割岩壁的过程中，由于截割头入深、转速、摆速、岩石硬度不同，使得截割头所受横向截割阻力不断发生变化，导致回转油缸压力不断改变，因此，可以把回转油缸压力作为表征截割头动载荷大小的监测量。利用力矩平衡原理，建立回转油缸压力与截割头截割阻力之间的力矩平衡关系式，结合截割头动载荷变化规律，进一步建立多参变量下的回转液压缸压力与岩石硬度系数之间的函数模型，掘进机进行水平截割时，可以通过监测回转液压缸压力信号，利用函数模型从而得到岩石的普氏硬度系数f。
一种基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法的识别平台，包括压力传感器、数据采集卡和工控机，掘进机在水平截割工况下，确定以掘进机回转液压缸压力作为反映截割载荷大小的信号，将压力传感器安装在回转油缸的预留接口上，通过数据采集卡将信号传送到工控机，在工控机中岩石硬度识别系统实现截割岩石硬度的识别，并显示识别结果。
选择型号为GPD60的矿用本质安全型压力传感器，其具有结构简单、性能稳定的优点，电源电压DC12～28V，精度(+0.5％F.S)，量程0～60MPA，输出信号0～5V，适用于各种煤矿行业的勘测、监测和采掘；
选用型号为PCI-1716L的数据采集卡，具有16位高分辨率的模数转换，其采样率可达到250kS/s，带有1k的采样FIFO缓冲器，用于暂时存放通过模数转换的数字量，当缓冲器中的的数据量达到某一值后，由中央处理器取走；
所述工控机是用来显示MATlab系统的岩石硬度识别结果，得到结果，从而进一步控制掘进机截割参数；工控机选择型号为ARK-5260的工控机，配备Intel Atom D5101.66GHz双核处理器，处理能力强，内置一个PCIE扩展槽和两个PCI扩展槽，方便数据采集卡的放置。为了便于联网，工业计算机支持2GLAN和5个USB 2.0接口，此外，它还可以连接键盘、显示器等各种扩展设备，方便工作人员操作。
为了验证所提出的岩壁硬度识别方法的有效性和准确性，对“智能超重型岩石掘进机研制”地面试验采集的数据进行分析。一般来说，煤矿及地下工程所开拓巷道是由不同硬度的岩石组成的。因此，掘进机在水平截割工况下截割硬度等级f＝6、7和8的岩壁，分别设置截割头的入深、转速、摆速，采样频率为1000Hz；
如图6所示，设置截割头转速n＝46r/min，截割摆速v＝1.5～2.0m/min，截割头入深d＝800～920mm，分别截割岩石普氏硬度系数f＝6，7，8的岩石，采集回转油缸压力信号；
在截割过程中，截割岩石的硬度对截割头动载荷有明显的影响。结果表明，在恒定的截割岩石入深、截割转速和截割摆速下，旋转液压缸的压力随切削岩石硬度的增加而增大。
如图7所示，通过利用MATLAB软件将建立的压力信号与岩石普氏硬度系数之间的函数模型进行编程，设计岩石硬度识别系统，利用采集到的3组压力信号验证结果；
图7显示了不同截割岩石硬度下的识别结果，图7(a)中，岩石硬度系数识别结果在5.7～6.4范围内波动；图7(b)中，岩石硬度系数的识别结果在6.6～7.4范围内波动；图7(c)中，岩石硬度系数的识别结果在7.6～8.4范围内波动。通过对比可以看出，掘进机水平截割时，基于函数模型的岩石硬度识别结果在实际硬度附近不断上下波动，虽然存在一定的识别误差，但对岩石硬度的识别仍然具有很高的有效性。从而，为掘进机实现自动切割提供可靠的依据。
Claims (6)
1.基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法，其特征在于：包括以下步骤
S1：建立截割头动载荷与岩石硬度的函数模型
S1-1：截齿载荷分析
依据截齿的截割状态、齿形进行受力分析，并确定截齿载荷的计算公式：
式中，Gz、Gr、Gx分别为截割阻力、进给阻力、为侧向阻力；Pk为接触强度(MPa)；k1，k2，k3分别为截齿的类型、几何形状、截角的影响系数；t为平均截线间距(mm)；h为平均截割厚度(mm)；s为截齿后刃面磨钝后在牵引方向的投影面积(mm2)；C1、C2和C3是系数；
其中岩石接触强度Pk用普氏硬度系数f表示：
截齿截割厚度公式为：
其中vb为截割头的摆速(m/s)；n为截割头转速(r/min)；m为同一截线上的截齿数；
为处于截割区的第i个截齿的位置角；
S1-2：载割头载荷分析
截割头所受载荷是所有参与截割的截齿受力的矢量和；同时，对截割头进行受力分析，得到：
截割头垂直升力为：
截割头横切阻力为：
截割头推进阻力为：
式中：nd为参与截割的截齿数；Ri为第i个截齿的工作半径；
其中截齿数nd与截割头入深d之间的函数关系为：
S1-3：对截割头动载荷进行模拟
根据理论数学模型，在MATLAB中进行仿真程序的编程，研究截割岩石特硬度对截割动载荷的影响；
S2：建立回转液压缸压力信号与截割头动载荷的传输函数模型
S2-1:对截割部回转机构进行受力分析，并得出掘进机一侧的液压缸的推力矩公式：
和掘进机另一侧的液压缸的拉力矩公式：
以及截割头的截割阻力矩公式：
M3＝FxL0 (10)
其中，Fx为掘进机截割头的截割阻力，F1、F2分别为回转台两侧的液压缸所产生的推力和拉力；
S2-2:由于力矩平衡原理，得出截割头截割阻力公式：
其中式中，Poil是回转液压缸的压力，S1是液压缸缸筒的横截面积，S2是液压缸缸杆的横截面积；
将各个参数代入(11)并得到：
式子(12)中，ɑ为悬臂的摆角；
S3:建立回转液压缸与岩石硬度系数的函数模型
根据回转液压缸压力与接个动载荷的内在关系，进一步建立回转液压缸压力信号与岩石硬度系数之间的函数模型，由(1)(2)(5)(12)可得：
aPk 2+bPk+c＝0
该模型利用力矩平衡原理，建立回转油缸压力与截割头截割阻力之间的力矩平衡关系式，结合截割头动载荷变化规律，进一步建立多参变量下的回转液压缸压力与岩石硬度系数之间的函数模型，利用函数模型从而得到岩石的普氏硬度系数。
2.根据权利要求1所述的基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法，其特征在于，所述掘进机截齿的齿形是镐形截齿。
3.根据权利要求1所述的基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法，其特征在于，步骤S1-1中计算截齿截割厚度的掘进机处于水平截割工况。
4.根据权利要求1所述的基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法，其特征在于，步骤S2中所述的回转机构为水平截割工况。
5.一种如权利要求1所述的基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法的识别平台，其特征在于，包括压力传感器、数据采集卡和工控机，所述压力传感器安装在回转液压缸的预留接口上，通过用于暂时存放通过模数转换的数字量的数据采集卡将信号传送到工控机，所述工控机是用来显示MATlab系统的岩石硬度识别结果，并根据结果，从而进一步控制掘进机截割参数。
6.根据权利要求5所述的一种基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法的识别平台，其特征在于，所述压力传感器选用型号为GPD60的矿用本质安全型压力传感器，所述数据采集卡选用型号为PCI-1716L的数据采集卡，具有16位高分辨率的模数转换，其采样率可达到250kS/s，带有1k的采样FIFO缓冲器，用于暂时存放通过模数转换的数字量，所述工控机选用型号为ARK-5260的工控机，其配备Intel Atom D510 1.66GHz双核处理器，处理能力强，内置一个PCIE扩展槽和两个PCI扩展槽，方便数据采集卡的放置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911137381.7A CN110836824A (zh) | 2019-11-19 | 2019-11-19 | 基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911137381.7A CN110836824A (zh) | 2019-11-19 | 2019-11-19 | 基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110836824A true CN110836824A (zh) | 2020-02-25 |
Family
ID=69576848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911137381.7A Pending CN110836824A (zh) | 2019-11-19 | 2019-11-19 | 基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110836824A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111965056A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-20 | 山东大学日照智能制造研究院 | 一种岩土块硬度测试装置及工作方法 |
| CN112228083A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-01-15 | 山西潞安环保能源开发股份有限公司 | 一种煤矿小断面掘进机破岩路径选择方法 |
| CN112326552A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 山东大学 | 基于视觉和力觉感知的隧道掉块病害检测方法和系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB571850A (en) * | 1943-08-26 | 1945-09-12 | Henry Conrad Heide | Improvements in and relating to a machine for testing hardness of materials |
| CN104329090A (zh) * | 2014-10-21 | 2015-02-04 | 中国矿业大学(北京) | 一种基于采煤机截割电机温度的煤岩性状识别方法 |
| CN104895564A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-09-09 | 河南理工大学 | 基于机器视觉用于采煤机的煤岩界面识别装置 |
| CN106248672A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-12-21 | 中南大学 | 一种基于dic技术的现场孔内岩体裂纹扩展模式识别方法及系统 |
| CN109870376A (zh) * | 2019-02-03 | 2019-06-11 | 浙江大学 | 一种基于纳米压痕和数值模拟反演岩石矿物参数的方法 |
| CN209029925U (zh) * | 2018-08-20 | 2019-06-25 | 山西大学 | 分布式智能发电系统 |
-
2019
- 2019-11-19 CN CN201911137381.7A patent/CN110836824A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB571850A (en) * | 1943-08-26 | 1945-09-12 | Henry Conrad Heide | Improvements in and relating to a machine for testing hardness of materials |
| CN104329090A (zh) * | 2014-10-21 | 2015-02-04 | 中国矿业大学(北京) | 一种基于采煤机截割电机温度的煤岩性状识别方法 |
| CN104895564A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-09-09 | 河南理工大学 | 基于机器视觉用于采煤机的煤岩界面识别装置 |
| CN106248672A (zh) * | 2016-07-07 | 2016-12-21 | 中南大学 | 一种基于dic技术的现场孔内岩体裂纹扩展模式识别方法及系统 |
| CN209029925U (zh) * | 2018-08-20 | 2019-06-25 | 山西大学 | 分布式智能发电系统 |
| CN109870376A (zh) * | 2019-02-03 | 2019-06-11 | 浙江大学 | 一种基于纳米压痕和数值模拟反演岩石矿物参数的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张林锋: "超重型岩巷掘进机截割头动载荷识别方法和研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111965056A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-11-20 | 山东大学日照智能制造研究院 | 一种岩土块硬度测试装置及工作方法 |
| CN112326552A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-05 | 山东大学 | 基于视觉和力觉感知的隧道掉块病害检测方法和系统 |
| CN112326552B (zh) * | 2020-10-21 | 2021-09-07 | 山东大学 | 基于视觉和力觉感知的隧道掉块病害检测方法和系统 |
| CN112228083A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-01-15 | 山西潞安环保能源开发股份有限公司 | 一种煤矿小断面掘进机破岩路径选择方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Li et al. | Application and outlook of information and intelligence technology for safe and efficient TBM construction | |
| CN109186480B (zh) | 基于双护盾tbm工艺的隧道围岩扫描与观测系统 | |
| WO2019042483A2 (zh) | 一种tbm在掘岩体状态实时感知系统和方法 | |
| CN110836824A (zh) | 基于液压缸压力信号识别岩石硬度的方法及其识别平台 | |
| CN109579831B (zh) | 矿用悬臂式掘进机可视化辅助导引方法和系统 | |
| CN111577392B (zh) | 一种回采巷道多参数综合智能监控方法 | |
| CN103018788B (zh) | 深长隧道不良地质和岩体力学性质超前探测装置及方法 | |
| CN102967476B (zh) | 多截齿参数可调式旋转截割煤岩实验装置 | |
| CN113404502B (zh) | 基于碴片形貌的盾构滚刀磨耗监测装置及方法 | |
| CN202975361U (zh) | 深长隧道不良地质和岩体力学性质超前探测装置 | |
| CN109612718A (zh) | 不同围压下滚刀多源信息状态测试实验台 | |
| CN101266134A (zh) | 悬臂掘进机头位姿的测量系统及其方法 | |
| CN107063723A (zh) | 一种纵轴式掘进机截割模拟试验系统 | |
| CN106248672B (zh) | 一种基于dic技术的现场孔内岩体裂纹扩展模式识别方法及系统 | |
| CN109295951B (zh) | 分段架线式边坡地表变形自动监测系统 | |
| CN201247045Y (zh) | 悬臂掘进机头位姿的测量系统 | |
| CN107685989B (zh) | 一种刮板输送机姿态智能感知装置及方法 | |
| CN204405865U (zh) | 隧道施工超前地质预报装置 | |
| CN104806238B (zh) | 采煤机截齿力学特性在线测试系统 | |
| CN107701216A (zh) | 一种采煤工作面直线度的控制装置及控制方法 | |
| JPH09158681A (ja) | トンネル掘進機の施工管理システム | |
| CN112302722A (zh) | 一种煤矿巷道多方位应力与形变无线监测预警方法及系统 | |
| CN113505911A (zh) | 基于自动巡航的刀具寿命预测系统及其预测方法 | |
| CN112081627A (zh) | 一种矿井分布式煤岩变形点定位方法及装置 | |
| CN115758515A (zh) | Tbm隧道不良地质段智能支护决策方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200225 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |