张志强， 冯伟， 赵小虎, 尤星懿

(1.山西霍尔辛赫煤业有限责任公司, 山西 长治 046600；2.矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室， 江苏 徐州 221008；3.中国矿业大学 信息与控制工程学院， 江苏 徐州 221008)

0 引言

刮板输送机工作状态的好坏决定着工作面的生产效率。刮板输送机在全封闭式环境中进行煤料的加工且工作时间长，极易导致刮板出现故障，轻则影响刮板输送机的正常工作，降低工作效率，重则造成重大财产损失[1-2]。因此，对刮板输送机运行状态进行监测具有重要意义。

传统的刮板输送机大多采用PLC控制器或压力传感器来监测其运行状态。文献[3]基于光纤光栅曲率传感原理设计了用于监测刮板输送机直线度的光纤光栅曲率传感器，通过可视化系统输出检测结果，但该方法需要拟合重建三维曲线的详细信息，获取信息难度大，导致检测结果与实际情况存在一定的偏差。文献[4]提出以PLC为控制器，采用电流反馈闭环控制算法来保障刮板输送机正常匀速运行，从而减少了刮板输送机事故的发生，但当刮板输送机长时间工作时，该方法容易导致双电动机运行不同步现象，造成刮板输送机不能正常运行，降低了工作效率。

近几年图像识别技术得到了快速发展，相比传统的监测方法具有智能化、直观化、自动化的优点。文献[5]提出了一种数字孪生的卡尔曼滤波刮板输送机位置状态估计方法，利用卡尔曼滤波算法监测刮板输送机状况，监测精度较高，但该方法计算量大，严重依赖计算机硬件性能，实际应用效果不佳。……