薛少华
- 作品数:30 被引量:25H指数:3
- 供职机构:中南大学机电工程学院更多>>
- 发文基金:国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域:矿业工程自动化与计算机技术电气工程电子电信更多>>
- 一种提升容器监测系统及张力故障监测方法
- 本发明公开了一种提升容器监测系统及张力故障监测方法,监测系统包括安装于提升容器与钢丝绳处的张力传感器;所述张力传感器与安装于所述提升容器内的采集模块连接;所述采集模块与安装于所述提升容器内的处理器连接;所述处理器与安装于...
- 谭建平薛少华石理想王巧斌杨超
- 文献传递
- 一种基于激光测距的排绳故障检测方法及装置
- 本发明公开了一种基于激光测距的排绳故障检测方法及装置,方法包括如下步骤:步骤1:转动转台使激光传感器沿着卷筒长度方向扫描卷筒表面的整个排绳区域,并获取排绳区域内扫描点在二维坐标系下的位置参数;步骤2:沿卷筒长度方向在排绳...
- 谭建平石理想陈昭君薛少华
- 文献传递
- 提升容器横向偏移惯性测量法的误差分析与校正被引量:1
- 2016年
- 针对超深矿井提升装备需要增加提升容器横向偏移测量的问题,根据其小量程、高精度、抗干扰的测量要求,提出一种基于MEMS传感器的惯性测量方法。采用惯性测距原理进行横向偏移测量,分析了倾斜角、随机误差和速度残值三种主要误差源,提出了对应的动态均值、阈值设置和速度残值校正与补偿三种校正方法,结合提升容器的运行特点消除累积误差,并在液压移动平台上进行实验。结果表明:误差校正方法可有效抑制误差,横移测量精度在5 mm以内,惯性测量方法是一种超深矿井提升容器横向偏移测量的有效方法。
- 林波谭建平薛少华吴志鹏
- 关键词:惯性测量MEMS
- 一种基于机器视觉的卷筒钢丝绳排绳故障监测方法及系统
- 本发明公开了一种基于机器视觉的卷筒钢丝绳排绳故障监测方法及系统,将工业相机安装在卷筒背面,通过对指定标志物的静态图像采样完成视觉系统内部参数的自动标定,工业相机对排列在卷筒上的钢丝绳进行连续的图像采样,并且经过相应的图像...
- 谭建平吴志鹏刘溯奇薛少华
- 文献传递
- 一种缠绕式矿井提升机实验台
- 本发明公开了一种缠绕式矿井提升机实验台,连接有第一拉力传感器(304)的牵引钢丝绳(303)一端连接在运动平台(201)的一端,另一端缠绕在驱动卷筒(102)上,驱动卷筒(102)上设有旋转编码器(105);连接有第二拉...
- 谭建平薛少华林波刘溯奇吴志鹏
- EMD与排列熵在提升机跳绳故障诊断中的应用被引量:11
- 2020年
- 针对双绳缠绕式提升机在运行过程中可能产生跳绳故障,提出一种结合经验模态分解(EMD)和排列熵(PE)算法的提升机跳绳故障诊断方法。利用EMD方法将正常与故障状态下的钢丝绳张力信号分解为多个本征模态函数(IMF),对其中具有故障信息的IMF分量进行PE计算,作为故障特征。通过采集提升试验台正常运行与跳绳故障两种状态下的张力信号,使用上述方法获得计算结果,对比发现PE值能作为故障特征判断跳绳故障,从而验证了此方法的有效性。
- 黄天然谭建平薛少华薛少华
- 关键词:故障诊断
- 电能无线传输中基于频率分裂的电能和信号同步传输方法
- 本发明公开了一种ICPT系统中基于频率分裂的电能和信号同步传输方法,该方法中采用带有原边谐振回路和副边谐振回路的传输系统,系统中的控制器根据数字信号选择延时干扰参数,并在原边谐振电流过零检测信号的参考下形成输出控制信号输...
- 谭建平刘溯奇薛少华吴志鹏
- 文献传递
- 一种矿井提升机张力故障诊断方法、系统及控制系统
- 本发明公开了一种矿井提升机张力故障诊断方法、系统及控制系统,包括如下过程:获取不同张力状态下若干天轮轴轴向振动信号数据,将振动信号经EEMD分解为一系列IMF,选择能量占比最高的前若干个IMF并获取其能量和排列熵,组成特...
- 谭建平薛少华石理想邓积微陈昭君黄天然
- 文献传递
- 一种基于激光测距的排绳故障检测方法及装置
- 本发明公开了一种基于激光测距的排绳故障检测方法及装置,方法包括如下步骤:步骤1:转动转台使激光传感器沿着卷筒长度方向扫描卷筒表面的整个排绳区域,并获取排绳区域内扫描点在二维坐标系下的位置参数;步骤2:沿卷筒长度方向在排绳...
- 谭建平石理想陈昭君薛少华
- 矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其方位的辨识研究
- 2018年
- 为了实现对矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其方位的有效辨识,结合悬挂液压缸油压、罐笼提升张力、罐笼姿态等运行参数,提出了一种基于奇异值分解(SVD)与求方差比、相关系数、脉冲因子等特征参数的特征值提取方法,并以支持向量机(SVM)作为辨识模型。在SVD提取罐笼载荷冲击特征的基础上,针对冲击方位的辨识,加入罐笼提升张力的方差比、相关系数与罐笼姿态的脉冲因子,得到改进的特征向量,并将其作为特征值输入到SVM进行辨识。为提高SVM判别准确性,采用人工蜂群算法实现SVM参数寻优。试验结果表明,该方法能够有效判别矿井提升机罐笼纵向载荷冲击及其发生方位,平均准确率达到92%。
- 杨超谭建平石理想薛少华
- 关键词:矿井提升机特征值提取支持向量机