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1、第4期工矿自动化No.42008年8月IndustryandMineAutomationAug.2008文章编号:1671-251X(2008)04-0004-04新型锚杆支护巷道安全监测系统廖高华,刘德辉(南昌工程学院机械与动力工程系,江西南昌330099)摘要:为了保证锚杆支护能够达到安全可靠的要求,文章提出了一种新型锚杆支护巷道安全监测系统的设计方案,详细介绍了系统硬件结构及软件设计。该新型锚杆支护巷道安全监测系统实现了锚杆工作状况监测、历史数据查询和受力趋势计算机分析等功能。实验证明,该系统最大量程为500kN,测量
2、误差<5%,抗干扰性能强,人机接口方便,具有良好的适应性和自保护能力。关键词:巷道;锚杆支护;安全监测;单片机;半双工通信;Modem中图分类号:TD353.6/76文献标识码:AANewTypeofSafetyMonitoringSystemofRoof2boltRoadwayLIAOGao2hua,LIUDe2hui(Dept.ofMechanicalandPowerEngineeringofNanchangInstituteofTechnology,Nanchang330099,China)Abstract:Inord
3、ertoassureboltingtoreachsafeandreliabledemands,thepaperputforwardadesignschemeofanewtypeofsafetymonitoringsystemofroof2boltroadway,andintroducedhardwarestructureandsoftwaredesignofthesystemindetails.Thenewtypeofsafetymonitoringsystemofroof2boltroadwayrealizedfuncti
4、onsofmonitoringforworkingstateofbolt,enquiryforhistoricaldata,computeranalysisforstrainedtrend.Theexperimentprovedmaximumrangeofthesystemis500kN,measuringerror<5%,andthesystemhasstronganti2interference,convenientman2machineinterface,goodadaptationandself2protection
5、ability.Keywords:roadway,bolting,safetymonitoring,single2chipmicrocomputer,half2duplexcommunication,Modem0引言收稿日期:2008-04-10作者简介:廖高华(1977-),男,硕士,讲师,现主要从事计算机煤巷锚杆支护是一项隐蔽性很强的工程,设计监测监控与机电伺服控制方面的研究工作。是否合理、施工质量是否合乎要求和可靠、巷道围岩[5]陈淑燕,王炜.交通量的灰色神经网络预测方法[J].参考文献:东南大学学报:自然科学版,20
6、04,34(4):541～543.[1]焦李成.神经网络系统理论[M].西安:西安电子科技[6]马歆,侯志俭,蒋传文,等.基于灰色神经网络模型的大学出版社,1990.电力远期价格预测[J].上海交通大学学报,2003,[2]张际宪,宓霞.神经网络及其在工程中的应用[M].37(9):32～33.北京:机械工业出版社,1996.[7]王会青,王婷,谷志红.基于灰色神经网络法的高峰[3]邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉:华中理工大学出负荷预测[J].华东电力,2005,33(4):11～13.版社,1987.[8]LINCha
7、n2ben,SUShun2feng,HSUYT.High[4]牛东晓,陈志业,邢棉,等.具有二重趋势性的季节型电力负荷预测组合优化灰色神经网络模型[J].中国电PrecisionPredictionUsingGreyModels[J].Int.J.of机工程学报,2002,22(1):29～32.SystemsScience,2001,32(5):609～619.2008年第4期廖高华等:新型锚杆支护巷道安全监测系统·5·是否稳定,人们难于直接察觉,锚杆的支护质量一直到夹板上。测力传感器可以任意拆卸和安装,重复是研究的重点,
8、它事关巷道的使用安全和围岩稳使用。测力传感器内部由4块应变片构成全桥电[1]定。目前已有的锚杆测力计能测出极限抗剪力及路,其中R1和R3为纵向排列,反映受力情况;R2和评定锚杆的安装质量,并不能测出实际受力大小及R4为横向排列,起补偿作用,如图2所示。当测力其变化,它们虽已在许多煤矿得到了
