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公开(公告)号：CN113705882A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110984019.4
申请日：2021-08-25
Applicant: 北京天地玛珂电液控制系统有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种采煤机的故障预测方法及装置。该方法包括：获取采煤机的监测信号集的目标参数；对目标参数进行模糊化处理，生成监测信号集的状态表示；将状态表示输入至目标故障预测模型，由目标故障预测模型对采煤机进行故障预测，输出采煤机在每个故障类别下的预测概率。由此，能够对采煤机的监测信号集的目标参数进行模糊化处理，生成监测信号集的状态表示，并将状态表示输入至目标故障预测模型，由目标预测故障模型输出采煤机在每个故障类别下的预测概率，能够将模糊理论和预测模型进行结合来实现采煤机的故障预测，可实现多种故障类别的预测概率的获取，使得采煤机的故障预测更加全面化，提高了采煤机运行的安全性，保障了用户人身安全。
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公开(公告)号：CN113093693A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110291774.4
申请日：2021-03-18
Applicant: 北京天地玛珂电液控制系统有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本公开关于一种面向采煤机运行状态的故障诊断方法，包括以下步骤：实时采集采煤机的特征点的状态参数的数据；对采集的特征点的物理特性进行分析以获得故障点；通过故障算法模型对所述故障点是否被激活进行判断；以及基于判断的结果，实现故障自动解除功能，并且对所述判断的结果进行存储以实现故障信息管理。基于这样的技术方案，能够实现对采煤机运行时各方面的监测，能够实现自动报警并响应的可无人值守方式，并且能够提升采煤机监控智能化程度。
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公开(公告)号：CN113934154B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202111089035.3
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
IPC: G05B17/02
Abstract: 本申请提出一种基于数字孪生技术的支架仿真方法，其中，方法包括：构建支架的数字孪生模型，监听对所述支架的控制指令，向所述数字孪生模型输入所述控制指令，以获取输出的所述支架的姿态数据，并根据所述姿态数据展示所述支架响应于所述控制指令后所处的姿态。该方法能够通过与真实世界支架映射对应的支架数字孪生模型输出支架姿态数据，对支架的姿态动作进行直观清晰地展示。
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公开(公告)号：CN118327578A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410074410.4
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
IPC: E21C41/18 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/15 , G06N3/08 , E21C35/24 , E21D23/12 , B65G43/00 , B65G19/18 , G06N5/01 , G06F18/2411 , G06F18/27
Abstract: 本发明提供一种工作面煤流量实时控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过实时采集与工作面煤流量相关设备的数据；将与工作面煤流量相关设备的实时数据输入煤流量预测模型，得到煤流量预测结果；获取当前采煤工序，根据当前采煤工序对应的阈值以及煤流量预测结果调整工作面上各设备的参数和动作；其中，所述煤流量预测模型根据与工作面煤流量相关设备的历史数据训练得到，本发明基于影响煤流量的因素建立煤流量预测模型进行煤流量实时预测，根据实时预测结果和对应工序下的最佳阈值对设备进行控制，以开采效率效能最大化为目标，控制煤流量的平衡负载，保证煤流量最佳同时减少或避免过载或空载现象。
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公开(公告)号：CN116185932A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310081926.7
申请日：2023-01-13
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
Abstract: 本申请提出了一种综采工作面智能服务系统，涉及煤炭开采技术领域，该系统包括现场设备层，包括每个综采工作面对应的多种现场设备，以供现场设备对应的上位机系统对其进行集控与管理；系统扩展层，包括每个综采工作面的多个工控子系统，每个工控子系统基于通讯方式和工业控制协议实现下位机与上位机的实时通信；数据仓库层，实现每个综采工作面内各个工控子系统数据接入数据仓库的功能；业务层，用于根据所述数据仓库层所储存的数据完成多种服务功能。本申请提出的可扩展和高复用的综采工作面智能服务系统，作为一种服务以低成本和高可用的方式为煤矿用户提供辖下所有综采工作面智能运维服务，从而指导综采工作面的开采工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113093693B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110291774.4
申请日：2021-03-18
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本公开关于一种面向采煤机运行状态的故障诊断方法，包括以下步骤：实时采集采煤机的特征点的状态参数的数据；对采集的特征点的物理特性进行分析以获得故障点；通过故障算法模型对所述故障点是否被激活进行判断；以及基于判断的结果，实现故障自动解除功能，并且对所述判断的结果进行存储以实现故障信息管理。基于这样的技术方案，能够实现对采煤机运行时各方面的监测，能够实现自动报警并响应的可无人值守方式，并且能够提升采煤机监控智能化程度。
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公开(公告)号：CN119885020A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411974394.0
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及煤矿开采设备技术领域，具体涉及一种采煤机的故障处理方法、装置、存储介质和电子设备。故障处理方法包括以下步骤：采集采煤机多路传感器的运行数据形成数据源；提取所述数据源中的异常特征，对所述异常特征进行归类和识别，获得故障数据；将所述故障数据作为索引，进行知识图谱检索，获得检索结果；根据所述检索结果生成用于处理采煤机故障的匹配方案。借助人工智能模型，无需人工决策即可精准检测采煤机故障，利用知识图谱与RAG提升实用性，并且提升了系统的自学习能力，并且支持人工优化，适用性随运行增强。
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公开(公告)号：CN119335935A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411462506.4
申请日：2024-10-18
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本公开提供一种综采工作面管控系统协作控制方法及相关装置，所述方法包括响应于管控平台控制系统发送的启动指令，当综采控制系统处于自动模式且综采设备处于备妥模式的情况下，控制所述综采控制系统启动；检测顺槽皮带的联锁状态并当所述顺槽皮带的联锁状态处于切除状态的情况下，控制所述综采设备和顺槽皮带实现联动；检测顺槽皮带的状态且当所述顺槽皮带满足预定条件的情况下投入顺槽皮带联锁。本实施例通过管控平台控制系统与综采控制系统实现协同控制，实现综采设备与皮带联动并实现煤流方向的启动控制，增加有效开机率，减少综采设备和皮带设备空载时间或空载现象，提高设备利用率减少设备能耗，提高开采效率。
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公开(公告)号：CN116296507A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310246367.0
申请日：2023-03-07
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
Abstract: 本申请提出了一种适用于采煤机的割煤阶段检测方法及其装置，涉及煤矿开采技术领域。该方法包括：获取采煤机的位置数据，位置数据包括采煤机当前时刻的第一位置和当前时刻相邻的N个历史时刻的第二位置，N为大于3的整数；根据第一位置和N个第二位置获取采煤机的割煤方向；若割煤方向发生转折，确定当前转折点的第三位置，并获取上一转折点的第四位置；根据第三位置和第四位置确定采煤机当前转折点对应的割煤阶段。本申请实施例可以实时获取综采工作面采煤机的割煤阶段的准确情况，提高采煤机割煤阶段检测的灵活性和效率，实现数据采集与分析的同步进行，使整个割煤工作流程更具清晰度，有利于后续数据的处理与整合。
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公开(公告)号：CN115270862A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210858243.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 北京天玛智控科技股份有限公司 , 北京煤科天玛自动化科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种柱塞泵的故障检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取柱塞泵的运行状态数据，运行状态数据包括振动状态数据和转动状态数据；基于运行状态数据，进行特征提取，得到柱塞泵的状态特征；根据运行状态数据和/或状态特征，构建异常判断指标，并根据异常判断指标确定是否生成异常预警；响应于生成异常预警，根据状态特征和预先训练好的故障检测模型，生成故障检测结果；响应于未生成异常预警，根据状态特征、预先训练好的性能退化模型和历史健康状态数据，生成健康状态检测结果。基于柱塞泵的运行状态数据，预先进行异常预警，进一步进行故障检测或健康状态检测，实现对难以及时触发油温、油压、液位等参数变化的故障的检测。
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