基于K-GRU神经网络的采煤机记忆截割及优化

目的针对采煤机记忆截割不准确、自动化程度不高的问题,方法本文提出一种基于KGRU神经网络的采煤机记忆截割算法,此算法具有更适合处理长时序数据的特点,将算法与采煤机记忆截割结合起来,可以减少采煤过程中滚筒的损坏同时保护工人生命安全。该算法在深层门控循环单元(GRU)的输入端引入比例因子K,用比例因子K表现不同时刻数据的重要程度,以加强模型对长时序数据的记忆性,进而提高记忆截割精度。在模型训练阶段利用随机搜索算法(RS)对深层K-GRU神经网络的超参数选择进行优化,加快模型训练速度。结果实验中使用Python完成K-GRU模型构建与超参数优化,使用随机搜索算法可以在更短时间内得到超参数最优解,得到超参数epochs为317、batch_size为70的最优解共花费154 s,在最优解情况下计算模型对真实采煤数据预测的误差,得到K-GRU的loss值为0.0467、R2为0.9578、EVS为0.9656、ME为0.0833。结论最终表明,优化后的深层K-GRU模型在解释方差得分、最大误差和可决系数方面均优于SVM、KNN、LSTM、RNN和普通GRU模型,显著提高了采煤机记忆截割的适用性和准确性。

非均衡样本下基于GRA-BSMOTE-RF的瓦斯突出预测

为解决煤与瓦斯突出预测模型由于样本数据不均衡导致的分类效果不好的问题,提出一种将过采样方法(BSMOTE)和随机森林(RF)模型相耦合的预测模型。首先通过灰色关联分析(GRA)进行特征选择。其次,通过BSMOTE方法增加突出的少数类样本,有效地区分类别区域边界。最后,构建GRA-BSMOTE-RF煤与瓦斯突出预测模型,以此来减少类别不平衡对模型预测的影响。根据结果表明,提出的模型对于少数类的分类正确率明显提升,证实GRA-BSMOTE-RF模型在不平衡数据下的煤与瓦斯突出预测上具有较好的预测效果。

煤矿瓦斯集中监测监控网络系统的研究

介绍了以各煤炭企业的瓦斯监测监控系统设备和数据为基础,建立煤矿瓦斯集中监测监控网络系统的方法。详述了该系统的网络结构、数据点表的结构、数据传输格式、基础数据的生成和上传,以及网络和数据的安全控制等技术。

基于虚拟现实技术的矿井人员安全培训系统

为了提高企业和员工的安全意识和事故处置能力,利用实时仿真建模软件MultiGen进行三维模型建模、贴图和渲染,运用实时视景模拟驱动软件Vega进行交互设计和整合,实现了矿井人员安全培训系统。系统通过场景建模和场景驱动,达到漫游井下巷道、模拟采矿环境、控制生产设备、仿真灾害过程的目的。系统的实现为矿井实施安全生产教育和培训提供了有力支持。

基于分态的煤矿瓦斯浓度预测模型的研究

由于影响瓦斯浓度变化的因素很多且内部关系复杂,传统的单一预测模型无法客观准确地反映其变化规律,导致预测精度较低。为有效提高瓦斯浓度预测精度,提出一种基于分态的预测模型。应用最大李雅普诺夫指数(Lyapunov指数)对瓦斯浓度时间序列的混沌特性进行识别,将其分为非混沌态和混沌态,接着分别采用改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)和基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)的神经网络进行建模和训练参数的优化,最终得到最佳预测模型并对瓦斯浓度时间序列进行预测。结果表明,分态预测模型有效提高了预测精度,降低了预测误差,用该方法可以更加客观准确地对瓦斯浓度进行预测。

基于RSSI的高精度实时室内人员跟踪定位的改进

在能量有限的网络节点中,利用RSSI测距只需较少的通信开销和较低的实现复杂度。实际应用环境中,由于受不同的传播方向和传播介质的影响,在定位过程中产生的距离误差比较大。在此算法的基础上结合平滑算法,提出了增强型RSSI算法。增强型RSSI算法是将前一个RSSI的值大小与当前的做一个平滑动作,主要降低移动目标的动能波动,从而对室内的人员进行更加精确的跟踪定位,通过与简单的RSSI进行比较,仿真验证了平滑算法的定位的精确性与有效性。

矿井监测系统中作图模块的设计与实现

介绍了矿井安全生产监测系统中作图模块的设计思想和实现方法。借助现有的图形系统绘制作图模块所需的底图和图元 ,在VB开发环境下 ,根据文本和按钮控件在运行时特有的装入、移动属性 ,编程解决了监测系统中模拟量数据显示、超限数字变色、声提示报警及机电设备开停状况等问题。

决策树C4.5算法的改进与分析

C4.5算法在选择分裂属性时只考虑了每个条件属性和决策属性之间的关系,而没有考虑到条件属性间的相关性,直接影响构建树的准确率。提出一种基于Kendall和谐系数的C4.5决策树优化算法,用于解决条件属性之间相关性的问题,提高算法属性选择的准确性。在引入系数的基础上运用等价无穷小原理对计算公式进行简化,提高了算法的效率。对改进后的C4.5算法和传统的算法进行仿真实验,结果表明,改进的C4.5算法在准确度和效率上都有较大提高。

Fleiss’ Kappa系数在贝叶斯决策树算法中的应用

针对决策树C4.5算法处理小规模缺失数据以及二义性数据时不稳定、效率低,以及在分裂节点时条件属性之间关系的问题,提出了一种在决策树C4.5算法与朴素贝叶斯算法结合的基础上,引入Fleiss’Kappa系数的改进算法,从而解决了C4.5算法在处理小规模缺失数据、二义数据效率低以及条件属性之间相关性的问题。通过理论分析和在标准UCI数据集实验结果表明,该算法在牺牲一定执行效率的基础上,分类精度得到明显的提高。

超声波汽车追尾仪的研究

在能见度较低情况下，如何避免高速公路上汽车追尾是个急待解决的问题，提出了以单片机为核心的微机控制系统，利用超声波的特性来测量两车前后相对距离，介绍了超声波测距原理、系统的硬件和软件设计．很好地解决了汽车追尾问题．

KJ93矿井监控系统图形模拟的设计与实现

介绍了矿井安全生产监控系统中图形模拟的设计思想和实现方法 .借助现有的图形系统绘制图形模拟所需的底图和图元 ,在VB开发环境下 ,根据文本控件和图形控件在运行时特有的装入、移动属性 ,编程解决了监控系统中模拟量数据显示、超限数字变色、声提示报警以及动态显示机电设备的开停状况 .系统界面美观 ,简洁清晰 ,数据动态刷新 。

基于改进灰狼优化算法的无线传感器网络路由协议

为了提高无线传感器网络的生存时间、连通性以及网络中节点的活跃数,提出一种基于改进灰狼优化算法的分区多链无线传感器网络路由协议。该协议采用分区成链的方法,按网络中节点密度分布,以基站为圆心将整个网络空间划分为多个扇形环带区域,每个分区内的节点按位置分簇,每个分簇构造一条最优簇内链,同扇区各分簇间的簇头构造一条簇头链,最终通过这条链将采集到的信息朝基站方向传递。在后续迭代过程中,采用改进的灰狼优化算法进行簇头寻优,并根据狼群与猎物的距离以及系数向量对权重进行动态更新。MATLAB仿真表明:改进协议相比PEGASIS(Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems)在避免长链、均衡能耗、延长网络周期等方面均有提升,能有效提高无线传感器网络的性能。

基于虚拟现实的煤矿大型设备培训系统研究

针对煤矿设备操作培训中存在的不足,设计并实现了一种基于虚拟现实技术的煤矿大型设备虚拟培训系统,利用三维建模软件Maya对井下主要设备采煤机、液压支架、刮板输送机等生产机械设备进行三维模型的创建,结合虚拟现实制作软件Unity3D进行虚拟场景整合与交互设计,利用C#编程语言实现对煤矿大型设备运动仿真控制。通过接口电路实现用户与虚拟场景设备的真实交互。经测试表明,系统不仅实现了煤矿大型设备操作培训的功能,而且增加了系统的交互性,弥补了传统培训方式的不足,节约了培训成本,缩短了培训周期。

快速差分进化算法

提出一种快速差分进化(FDE)算法.该算法采用根据上一代最优个体确定下一代搜索区间的技术不断更新和缩小搜索区域,从而加快收敛速率,提高收敛精度和鲁棒性.通过对21个极值函数仿真试验分析表明,该算法在问题维数多时,极值函数的收敛速率、收敛鲁棒性和收敛精度明显优于其他算法,且种群初始化形式不影响算法的收敛性能.

基于虚拟现实的煤矿设备装配仿真系统研究

针对煤矿大型设备装配存在拆装繁琐和成本高的问题,以采煤机、液压支架、掘进机和提升机为研究对象,采用虚拟现实技术设计并实现了一套由虚拟装配子系统、场景仿真与漫游子系统组成的虚拟装配与仿真系统。利用Maya对大型设备建模,通过VS程序设计,在Unity中进行交互控制,实现了设备的虚拟装配与拆卸、采煤工作面的虚拟仿真漫游功能。系统有效地提高了训练效果,形象逼真地再现了煤矿井下生产过程,具有良好的沉浸性和交互性。测试表明:经该仿真系统训练与使用,有效提高了设备实际装配与拆卸能力,同时降低了成本,具有显著的实际应用效果。

基于混合PSO的分区多链无线传感网络路由算法

针对PEGASIS算法中节点能耗不均、容易产生长链等缺点,提出了一种分区多链的改进路由算法。该算法按节点密度将圆形监测区域划分为多个扇形子区域,子区域内通过混合PSO构造一条最优的簇内链,以减少链路的总距离。同时,为了平衡和减少能耗,建立安全带,并根据剩余能量和距离因素来选择簇头。MATLAB仿真表明:改进算法相比于PEGASIS算法在避免长链、延长网络生存、平衡能耗等方面均有提升,能有效提高无线传感网络的性能。

智能型瓦斯爆炸试验装置的研究

主要介绍了煤矿安全技术培训中瓦斯爆炸演示试验装置的硬件结构、控制技术、试验方法和效果,为进一步搞好煤矿安全技术培训质量,推动煤矿安全的健康发展奠定了技术基础。

基于改进蚁群算法的滚筒截割轨迹规划

针对采煤机滚筒容易截割到岩石等情况,造成采煤机部件损坏、增加煤中矸石含量等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的滚筒截割轨迹规划方法。通过分析普氏系数与电流、牵引速度等参数之间的数学关系模型,根据其参数对工作面信息进行描述,采用栅格建模法构建栅格工作面模型;对蚁群算法的信息素更新机制进行了改进,利用改进后的算法在虚拟栅格工作面中对滚筒截割轨迹进行规划,并采用三次B样条对其规划得出的最优或次优截割轨迹离散点进行拟合,从而得到一条平滑的滚筒截割轨迹。仿真结果表明,在复杂地质条件下,改进算法能较好地对截割轨迹进行规划,有效避免滚筒从任意起点截割到岩石等情况,三次B样条能很好地进行曲线拟合,拟合后的截割轨迹更加平滑,有利于引导采煤机滚筒自动截割。

基于S3C6410的矿用信息传输接口的设计

针对传统的信息传输接口存储量小,自身处理能力不足、通信方式单一等缺点,设计了一种基于S3C6410的矿用信息传输接口,该接口以S3C6410芯片为核心处理器,与监控主机之间提供RS232和USB通讯方式,与监控工作站之间提供RS485、CAN和以太网通讯方式。通过基于Win CE的流接口驱动程序设计,实现了接口与外部设备之间的通讯,自检程序使接口通讯方式能够自适应选择。按照监控系统数据类型,对系统内存进行了合理的分配,设计应用程序,实现了监控主机与信息传输接口、接口与井下工作站之间的数据交换任务。实验表明,基于S3C6410的信息传输接口满足矿井监控系统对接口的技术要求。

基于ENC28J60以太网接口的矿用监控分站设计

针对目前我国监控分站普遍使用现场总线与以太环网相结合方式实时性差的缺点,基于TCP/IP制定了完善的通信控制协议,采用ENC28J60网络接口芯片设计了分站接口控制电路,实现了监控主机与监控分站之间的数据收发控制。该分站采用定时计数、LCD液晶显示、ENC28J60网络接口和远程控制技术,实现了数据采集、液晶显示、数据处理、控制输出、声光报警和远程控制的功能。经过实验表明,上位机收到数据信息与监控分站采集信息一致,实现了网络的可靠通信。