煤矿巡检机器人巷道气体智能检测系统设计

简介：
本项目旨在设计一种适用于煤矿环境的巡检机器人，配备先进的气体智能检测系统，以确保矿井安全。该系统能够实时监测并分析巷道内的各种有害气体浓度，有效预防事故的发生。 现有的井下危险气体巡检机器人通常采用升降机构或固定探头的方式进行环境感知，这限制了机器人的行驶灵活性，并且由于受制于机器人本身的结构设计，大多数此类设备只能检测到传感器安装位置附近的局部气体信息，无法全面覆盖巷道内的任意截面空间。为解决这些问题，我们提出了一种基于气体扩散理论的煤矿巡检机器人智能检测系统。 该系统的创新点在于结合了虚拟像源法和遗传算法优化BP神经网络的方法来建立更精确的气体扩散模型，并考虑到了风速、围岩特性以及巷道壁帮对气体扩散的影响。通过这一技术，能够获取到巡检机器人在行进过程中任意位置处的环境信息（如气体浓度），并将这些数据输入至优化后的气体扩散模型中以计算出最优的气体扩散系数。 实验验证表明，该系统不仅可以在煤矿井下环境中准确地解算出各个截面上不同点位的具体气体浓度值，还能够实现动态实时监测。这标志着一种新的检测手段被应用于实际场景之中，有效克服了传统方法在空间覆盖度和灵活性方面的局限性，并为未来利用巡检机器人取代人工进行危险环境下的作业提供了可能的新途径。