在智能工作面上用于片输送机的三维形状曲线重建技术的研究
Fukang Qiao1,2, Xinqiu Fang1,2, Ningning Chen1,2
1School of Mines, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 14, 2023
概括
这项研究引入了一种新的纤维布拉格格 (FBG) 传感器系统,用于准确地重建智能煤矿开采中的刀输送机的形状. 该方法确保精确的形状感知和直度控制,这对于高效的采矿操作至关重要.
科学领域:
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
- 传感器技术 传感器技术
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 智能煤炭开采需要精确的形状感知,用于"三个直线和两个平面"操作.
- 目前的方法缺乏精确的形状感知,阻碍了智能采矿的进步.
研究的目的:
- 开发和验证一种方法,使用纤维布拉格格 (FBG) 传感器重建刀输送机的形状.
- 为了解决智能煤矿开采中的刀输送机精确形状感知技术挑战.
主要方法:
- 建立了一个数学模型,将FBG中心波长变化与应变和曲率联系起来.
- 采用立方B-spline插值用于离散曲率数据处理.
- 利用Frenet移动框架和一个封闭的反复单位 (GRU) 模型来预测和减少错误,推导出了一个空间曲线重建算法.
主要成果:
- 成功重建了刀输送机的形状,最终绝对误差约为2毫米.
- 实验验证证证实,重建的曲线与各种曲率半径 (6m,7m,8m) 的实际形状密切匹配.
- 封闭循环单位 (GRU) 模型证明了对某些格子测量点的潜在损坏的稳定性.
结论:
- 开发的基于FBG的曲率感知和重建算法可用于智能采矿的工程应用.
- 这项技术有助于实现精确的形状曲线感知和刀输送机的直度控制.
- 这些发现为在完全机械化的采矿面上提高自动化和效率铺平了道路.
