文摘

切削力是关键信号实现采煤机的智能控制和掌握切削力的变化过程有利于提高希勒的适应性降低。本文全面岩石切割测试是用来进行单挑切割实验三种煤和煤岩声发射(AE)信号在整个生产过程中进行监视。AE与切削力之间的关系也进行了讨论。结果表明,AE能量的发展代表了切削过程的不同阶段,和AE能量的时间分形维数的变化规律可以揭示煤结构的稳定性。此外,声发射波形的切削力峰值相同类型的煤炭主要有相同的频率,功率谱密度(PSD)变化规律,和PSD曲线下的面积;为不同类型的煤炭、PSD曲线下的面积在高峰切削力增加而增加的南加州大学。在切割过程中,AE信号有明显的特点和内部法律进化能量振幅,分形维数和PSD指数。AE能量的变化特征可作为切削力峰值的前兆信息,和煤炭失败在切削力的身份。上述结论是智能控制的重要意义希勒和智能开采煤矿。

1。介绍

近年来,矿山机械和设备一直很发达,和采矿效率已得到改进。切削力是电源的过程中煤炭切割,是矿山机械设计的一个重要依据。这是一个学者的热点。许多学者进行深入研究切削力的实验研究[1- - - - - -5,数值模拟6- - - - - -9),和微观分析,提出不同的切削力模型来解释岩石破坏机理。然而,切削力已经在切割过程中动态变化,变化的过程是复杂的,这使得它难以掌握切削力的变化。如图1,典型的切削力曲线是跳进类型有多个峰值。同时,山顶采矿机械切削力是最重要的因素选择、设计和改善矿山机械的可靠性。因此,许多学者把研究切削力峰值。学者建立的切削力模型来预测切削力峰值拉伸失效标准(10- - - - - -13和断裂力学14- - - - - -16]。一些学者也注意平均切削力峰值(16),建立力学模型预测平均切削力峰值。上述研究结果极大地促进了矿山机械的发展和逐步发展智力。智能开采矿山已经被学术界公认和这个行业。生产环境的实时智能感知矿山机械的智能控制的基本要求。它需要实时分析切削力来实现智能控制的切割机的切割速度,牵引速度和降低高度。然而,很少有学者关注的变异特征岩石切削过程中切削力,并没有报告的预测切削力峰值出现时间。近年来,变频电机引入采矿设备需要实时分析切削力避免切削力峰值的出现,减少选择的疲劳损伤,达到平衡的削减,提高采矿设备的可靠性。因此,有必要加强对切削力的过程,及时通过技术手段预测切削力峰值的到来。

声发射检测技术是一个在线监测方法,定位,特征的金属和岩石材料损伤和破坏特征。在早期岩石切削研究,岩石声发射波形和光谱已经被证明是敏感异常条件在削减,与不同的岩石在不同的声发射频率(17]。表1显示了prerock拦截声发射数据,包括岩石类别、结论和数据分析方法。声学排放含有弹性能量的一部分发布的微观变形,包括位错运动、裂纹扩展和侵蚀。此外,理论上AE能量与岩石破裂释放出来的能量成正比(18]。功率谱密度是一个重要的指标量化声发射能量(19,20.];然而,研究讨论的目标材料主要是金属或复合材料,如表所示1。此外,不同的岩石有不同的声发射特征,作为生物有机矿物岩石和煤软质地和允许大变形,这是更具体的削减。因此,不广泛、深入地研究煤炭切割的声发射特征。

摘要单齿切削的声发射试验研究,和3 #煤的切削力之间的相关性(H₂煤炭)、声发射能量Baigou煤矿进行了探讨。同时,分析了切削力峰值的前体的发展时间分形维数的声发射能量。此外,本文分析了功率谱密度和能量声发射波形的峰值切削力。所有这些都是找到不同峰值的共性切削力和找到峰值切削力的迹象,这将提供矿山机械的基本参数的智能控制。

2。实验装置

2.1。实验装置

收集在采煤的声发射数据,一系列全面的岩石切割试验机进行了全面的线性切割岩石试验机。减少测试人员的示意图如图所示2(一个)。它可以容纳岩石样本 大小。三维(3 d)力的选择可以通过三维力传感器记录50吨。数据采样率可调1 MHz。这种切割测试机中使用的选择是一个U135-25锥形拿小费90°角和齿顶圆直径25毫米。切削速度为0.075米/秒,攻击55°角,10°倾角用于这些测试。切削力的采样率是2000赫兹。

一个八路AE采集系统采样率高的3兆赫和40 dB前置放大是用来记录AE数据生成的岩石碎片。收购的乐队声发射探头是200 - 400千赫。声发射探针与表面的样本,四两侧,对称分布,如图2 (b)。调查贴后,样品的声波速度校准使用声发射系统的软件。

2.2。材料和过程

在这篇文章中,三种类型的煤被用来研究切削力、声发射的特点。样本从Maodi煤矿13 #煤、Baigou煤矿3 #煤、煤矿和Shuozhou表面,标签L₁H₂,和H₃。根据ISRM规定,相关机械实验进行了确定三种类型的煤的物理力学参数,如表所示2。

完整的大型煤炭样本的样本被切断,抛光成光滑平坦的立方体试样,它的大小 。在这个过程中,二次样品的物理和化学损伤最小化。样品处理后,样品被打包成一个测试块大小 混凝土材料和用于固化后七天。

3所示。演化特征和相关性分析的声发射和切削力

3.1。振幅AE能量的进化过程

声发射能量可以表示声发射活动的密度和强度(25]。以H₂煤炭作为一个例子,声发射能量的变化趋势如图在整个切割实验3(一个)。发现有一个集群的声发射能量大的切削力,但振幅的声发射能量大大不同,导致无法显示当地的细节。因此,在这篇文章中,声发射能量的数量作为日志₁₀,图3 (b)是获得。发现声发射能量和切削力随时间周期性变化。总的来说,声发射能量出现聚类在切削力的峰值,声发射的数量非常大,能量很大,这表明煤体内有大量的损失和破坏强度很大。切削力很小,声发射具有低密度和低能量,表明尽管煤身体受损,强度低。因此,声发射能量与切削力的相关性。据当地分析、煤炭切割可分为三个阶段:压实阶段,稳定挤压阶段,和大颗粒剥离在一个单一的周期。如图4(c),开始切割、切削力很小,煤样在压缩阶段,微裂隙逐渐关闭,声发射密度大,有一定的能量。随着切削力逐渐增加,进入稳定挤压阶段,煤开始进行大变形、小碎片产生,声发射发生的数量少,能量越少,显示“相对平静期”。然而,当切削力达到最大值,减少进入批量粒度剥离阶段,声发射事件的数量急剧增加,能源也达到最大值。声发射能量显示与切削力很强的相关性,以及发展不同阶段的声发射能量可以描述切割。

3.2。AE分形演化过程

研究表明,在岩石破裂声发射信号具有时间分形特征(26- - - - - -28]。根据分形几何理论的分形几何、声发射相关积分的计算公式声发射信号的振幅分布的岩石破裂过程中(26,28)是

在哪里总时间的课程,振幅之间的时间间隔在吗时间,的对数振幅之和的时间吗 ,和振幅在吗时间总和。

时间分形维数的大小28)是

从上面的公式可以看出,分形维数增加,表明利率变化的声发射信号能量较大,对应于更大力量的伤害。相反,时间分形维数越小相应的强度会越小。

图4显示声发射能量的时间分形维数在H₂煤炭切割,具有以下特点:(1)时间分形的变化过程值是在良好的协议与切削力的演化过程。的最大价值出现在切削力峰值,表明煤炭身体有很大伤害的切削力,达到顶峰改变很大,这与实际情况是一致的。在其他切割阶段,切削力小和值是相对稳定的,这表明切割损伤相对较小(2)一个切割周期,分形的时间也可以分为三个阶段,即稳定阶段,上升阶段和下降阶段。在稳定阶段,值有下降的趋势但不达到0,表明有一个相对稳定的声发射在煤体内,与切削力很小,这意味着有更多的微裂隙闭合,并逐步发展到稳定的结构。在上升阶段,迅速增加,表明煤炭身体逐渐发展向不稳定的结构,当达到峰值时,煤炭身体受到很大伤害。在快速下降的阶段 ,它表明,煤主要损伤后逐步发展到一个稳定的结构(3)切削过程在图的时间4 (b)是1.78秒,压实阶段,稳定挤压阶段,和散装颗粒剥离阶段是0.51秒,0.49,和0.78 s,分别。的截止时间的稳定挤压切削力峰值为0.09 s

总之,声发射的时间维度与切削力有很好的相关性。在切削力峰值之前,价值迅速增加,达到一个峰值,峰值切削力。结合上述,声学排放在不同的切削阶段有显著差异。在压实阶段,声发射发生在更高的密度,和值大,有减少的趋势。在稳定挤压阶段,声发射出现“相对平静期”和分形维数迅速增加。在大部分粒子剥落阶段,声发射事件的数量急剧增加,和值达到最大。因此,在切割过程中声发射具有明显的周期性特征,可以反映切削力的演化过程。在实际生产中,煤炭切割可以调整到一个稳定挤压阶段声发射的“相对平静期”。与此同时,根据的变化价值,煤炭发展的趋势不稳定结构分析来预测切削力峰值的到来,矿山机械的切割速度和牵引速度和及时调整,避免切削力峰值,减少设备的疲劳损伤。它将提高煤机器的可靠性。

4所示。分析声发射波形特征在高峰切削力

声发射信号的过程中煤炭切割包含非常丰富的信息。信号能量可以响应随时间变化,但它并不能反映信号频率的分布。的光谱特征信号的分析有助于进一步阐明煤炭切割的声发射特征。峰值的前体切削力分析在前面的论文,现在,在不同的切割声发射峰值部队的共性进行了分析,以找到最大切削力的迹象。

4.1。的光谱响应特征声发射波形在高峰切削力

声发射监测产生的弹性波,当岩石被摧毁。作为一个不稳定的时变信号,它可以获得通过快速傅里叶变换(FFT)和频域提取光谱获得信号的频率结构。在这篇文章中,声发射信号波形峰值切削力的H₂样本的最大切削力L₁H₂,和H₃是按时间顺序命令。它提取并受到获得声发射信号的频谱使用Matlab中的FFT函数时频分析工具箱,如图5和6。

根据文献[29日),不同类型的岩石破坏声发射的具有不同的时频特征。从图5的煤炭型H₂有相同的主要频率峰值的切削力和集中在155和175 kHz,小的差别,表明失败的类型在煤炭切削切削力峰值是一样的,这主要是拉伸断裂(30.]。图6描述了不同类型的煤的时频图的最大切削力。的主要频率L₁和H₂分别为167 kHz和158 kHz,,只有主要乐队;和H₃占主导地位的109 kHz的频率,有多个主要乐队。

4.2。PSD的响应特征声发射波形在高峰切削力

切割过程中也是一个能源煤体内不断变化的过程。选择连续的输入机械能到煤的身体,和能源煤体内不断积累。当达到煤炭存储限制,能量突然释放,导致切削力峰值。由于岩石能量耗散失败可以部分量化AE能量(22]。因此,可以看出,切削力峰值,也就是说,转折点在煤的能量身体的发展,声发射的能量具有重要意义。在这项研究中,韦尔奇的方法被用来计算PSD AE信号的值。PSD的测量功率级(√)信号的频率范围(31日]。提出(22),PSD曲线包围的面积已被视为定量测量的记录AE信号的能量释放。在这篇文章中,声发射信号波形峰值切削力的L₁H₂,和H₃样品PSD计算和数字7(一)和7 (b)得到了。

声发射波形的PSD价值在不同峰值期间削减部队H₂煤炭切割图所示7(一)。总的来说,H₂煤具有相同的变化趋势,从而增加,然后降低频率,表明损伤的类型在高峰切削力基本上是相同的。图7 (b)显示了PSD值在不同煤岩石的切削力峰值。PSD H3 > L1 > H2峰值,这与时频法是一致的。PSD的较低的区域的积分计算收益率(数字8(一个)和8 (b))。可以看出,PSD曲线下的面积最大切削力的H₂样品基本上是相同的,微分系数仅为0.34%,表明切削力峰值持续破坏,声发射能量是一致的。同时,PSD曲线下的面积的三个煤如图8 (b)。UCS值对数相关的区域的煤样。UCS越大,区域价值越大,声发射能量越大。这是符合所需能量的增加岩石破裂UCS的增加。

总之,在声发射峰值切削力具有相同的频率,PSD频谱相同,同样的PSD面积值,表明切削力声发射峰值有共性,共性可用于切削力峰值识别。同时,在声发射峰值切削力在不同的煤有不同的特征。声发射频率、PSD价值和PSD区域价值在不同的煤有不同的特点。

5。结论

在地下挖掘和钻井工程,学者们更多关注高峰切削力,切削力峰值的时间点被忽略。基于切削力之间的关系,分析声发射在切割过程中,声发射波形的特点,在切削力进行了讨论,并得出有益的结论如下:

首先,声发射能量的进化的不同阶段特点。切割压实阶段的特点是高能量密度时,声发射能量大,能量很小。当声发射”相对平静,“这是切割和压缩阶段。当声发射的数量急剧增加,能量很大,它是砧板的大小剥离阶段。

其次,声发射能量的时间分形维数可以揭示煤结构的稳定性。当值是稳定的,裂缝关闭煤体内稳定的结构。当价值上升,煤体内裂纹发展向不稳定的结构。的价值下降表明,煤的身体逐渐发展后的稳定结构大伤害。

第三,声发射波形的切削力峰值相同煤具有相同的特点,和不同的煤有不同的特征。切削力峰值并不完全相同的相同的煤炭切割,但声发射波形峰值切削力优势频率相同,PSD具有相同的变化趋势,下的面积PSD的共同特点是相等的。因此,这些参数可以用作切削力峰值的迹象。上面的共同特征有不同的性能在不同的煤,波形有不同的PSD, PSD曲线下的面积是对数相关UCS,可视为一个信号,将不同的煤。

第四,声学排放可以预测切削力峰值的到来。有两个主要的特征声发射峰值前切削力发生:“相对平静期”的声发射能量的分形维数声发射时间迅速增加。因此,上述特征,也就是说,切割的稳定挤压阶段进行了分析,可以预测和切削力峰值。同时,切割是否受到切削力峰值可以根据声发射波形的特点。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究受到了联合博士项目“双率”建设学科CUMT。