设计了一种能实现掘进头面的输送机输送带架子与采煤工作面用于原煤运输的输送机输送带架子二者通用组装方式,减少了回收和安装的次数;做到便于拆卸和利用输送机运送,避免人力搬运,在局部构件损坏时能够拆卸和修配。

三菱PLC仿真习题参考答案64个--25输送带试验B4

在分析输送带发火机理和现有输送带监测技术的基础上,提出一种基于红外热像技术的输送带火灾监测方法。结合红外热像技术实时视频显示、动态识别和非接触式测温等特点,从热像仪测点布置、红外信息处理和输送带火灾的预警与响应等3个方面探讨了热像仪布置方式和红外信息传输方法。分析了红外热像技术应用于矿井输送带火灾监测中存在的难题,最后提出相应的解决对策。

基于漏磁检测原理,设计了一种矿用钢绳芯输送带断裂实时检测系统。系统采用霍尔片为主要探测元件检测芯绳断裂,利用速度传感器判断断裂位置,由信号处理电路完成输出信号的放大、滤波、检波和峰值保持,单片机根据A/D转换器采集的数据完成断裂事故的判断和处理。系统结构简单,工作稳定可靠,初步具备了煤矿应用基础。

针对目前输送带损伤检测方法缺乏对输送带撕裂以外其他损伤类型研究的问题，提出一种基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法，通过Yolov4tiny目标检测网络对输送带损伤类型进行分类。Yolov4-tiny目标检测网络以CSPDarknet53-tiny作为主干特征提取网络，借鉴Resnet残差思想，使用残差块防止深层网络中高层语义特征丢失，同时采用特征金字塔网络实现高低层语义信息融合，达到提高检测精度的目的；将CSPDarknet53-tiny中的2个有效特征层输入预测网络Yolo Head，通过得分排序和非极大值抑制算法对预测框进行筛选，从而预测输送带损伤类型。实验结果表明，Yolov4〖HT5,6”〗-〖HT5〗tiny目标检测网络在输送带损伤数据集上对表面划伤、撕裂、表面破损和击穿4种损伤类型检测的平均精度分别为9936%，9485%，8930%，8676%，平均精度均值达9257%；与Faster-RCNN，RFBnet，M2det，SSD，Yolov3，EfficientDet和Yolov4目标检测网络相比，Yolov4-tiny目标检测网络在数据集上取得了最快的检测

设计了一种由PLC和触摸屏控制多级输送带的控制系统。介绍了系统的软、硬件组成,给出了PLC的控制程序。通过触摸屏实现远程监控,运行证明,系统运行稳定,可靠性高。

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