摘要
随着煤矿生产自动化程度的不断提高,有效监控煤流运输过程成为提高煤炭生产效率和安全管理的关键。皮带输送系统作为煤炭运输的核心设备,其动态优化控制直接关系到煤矿生产效率。本研究面向煤矿皮带机视频监控系统,提出一种基于人工智能技术的煤流控制策略。通过深度学习算法训练,建立煤流图像识别模型,实现煤流状态的实时监测和准确识别。进一步,研究采用长短期记忆网络(LSTM)与卷积神经网络(CNN)的融合方法,分析皮带机运输过程中的煤流特征,设计动态优化模型,根据煤流运输状态调整皮带机的运行参数,以实现对异常煤流的预警和实时响应。通过对多个煤矿现场数据集进行实验验证表明,所提出的模型能够准确识别煤资料层厚度、煤流密度等关键参数,优化策略能有效提升煤流动态调控的反应速度和准确性,从而确保煤流的连续稳定和节能减排。对比分析传统监控方法和人工监控情况,所提策略在煤流识别准确率和反应时长上均有显著优势。实验结果还显示该方法能有效降低异常煤流导致的能耗和安全风险,为煤炭行业提供有力的技术支持。
