掘进装备摄像仪镜面清扫装置

来源 :工矿自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jcx88
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
掘进工作面具有粉尘大、湿度高的特点,掘进装备工作时煤泥容易附着在摄像仪镜面上。针对上述问题,研制了一种掘进装备摄像仪镜面清扫装置,该装置利用喷嘴进行吹扫,将粘附在摄像仪镜面上的煤泥吹干,通过转台带动气动马达旋转到摄像仪镜面中心处,气动马达带动除尘刷进行旋转清扫,使煤泥受力脱离。然而除尘刷工作参数(刷毛相对摄像仪镜面压缩量、刷毛丝径和铁皮安装螺距)存在限制条件,转台旋转过程中摄像仪外壳对除尘刷作用力过大会导致转台无法旋转至预定位置。为确定合理的除尘刷工作参数,对除尘刷不同工作参数下装置的清扫效果进行了试验。
其他文献
为实现无法闭环调速的开关阀控履带移动平台路径跟踪,考虑到平台速度低且可原地转向的特点,基于纯追踪算法,提出不需要底层轮速控制的带边界层bang-bang路径跟踪控制算法。根
现有矿井风速传感器布置方法存在确定的传感器分支因风速小于传感器启动风速而无法精准测风,大多数方法需要列出多个矩阵、计算复杂,部分方法选择出的传感器位置不合理等问题
为提高矿山环境下数据传输的完整性和准确性,提出了一种基于Ad Hoc网络的多路径QoS路由算法。该算法将区块链引入路由建立过程中,首先对节点进行区块化封装,使各节点利用Merk
现有的网络监控和故障修复大多依赖规则系统或者人工处理,然而随着网络规模的不断增大和业务的多样化,这种方式难以满足要求。随着机器学习和深度学习等技术的快速发展,智能运维理论也取得了长足进步,利用人工智能技术提升网络运维智能化能力。KPI(key performance indicator)异常检测是智能运维的一项底层核心技术。针对KPI异常检测技术研究展开综述,对KPI数据和KPI异常进行了描述,并
针对煤矿井下设备群同时作业时设备监测数据高并发导致的低传输效率问题,提出了一种煤矿设备状态监测系统设计方案。该系统通过数据集成网关有效消除传感器网络的异构性:在数
随着5G的不断发展,万物互联时代即将来临。海量设备连接、海量业务请求、超高网络负载、复杂动态的网络环境等对5G系统优化提出了巨大的挑战。面对这些技术难点,人工智能(AI)算法表现了其独特的优势。首先对5G系统中基于深度学习的AI算法相比于传统算法的优势进行介绍;随后,针对多接入边缘计算和毫米波大规模多输入多输出(mmWave massive MIMO)系统中的AI算法应用进行详细的阐述,并对比分析
针对基于局部二进制模式(LBP)的伪装语音检测算法在检测语音转换的欺骗攻击时效果较差的情况,提出了一种基于完整局部二进制模式(CLBP)的伪装语音检测方法。利用变量Q变换(VQT)生成语音信号的语谱图并应用完整局部二进制模式提取语谱图中的纹理特征向量,再用该纹理特征向量训练真/伪语音分类器,实现伪装语音检测。实验结果表明,所提方法在检测语音转换的欺骗攻击时效果更好,并且当变量Q变换的附加参数γ值为
期刊
针对云雾融合物联网系统中感知数据的质量差异和隐私泄露问题,提出一种基于流加密模式的隐私保护真值发现机制。首先,云服务器将洗牌算法和流加密算法相结合,实现匿名更新真值;雾服务器匿名更新权重,防止恶意攻击者与云雾服务器的共谋攻击所造成的设备隐私泄露。其次,雾服务器基于Softmax函数计算设备权重,以减小计算真值的误差。最后,理论分析证明该机制能够保护设备隐私。实验结果表明,该机制误差率低,并在时间开
语音通话是电信网络下的主流业务之一,业界主流的语音业务评估方案通过对比收/发端语音音频,计算得到POLQA MOS评估业务质量。对于电信运营商,在不侵犯用户隐私的前提下感知业务质量,进而进行针对性的业务质量保障是重点工作之一。提出了通过数理统计及神经网络算法,学习网络侧数据包交互信息与终端侧语音业务质量的映射关系,形成高精度评估模型;在此基础上,结合无线网用户及小区级多维数据信息,分析输出业务质差