矿井提升机双馈变频调速的模糊逻辑控制方法

针对传统直接转矩控制转矩、磁链脉动大及定转子电流谐波失真含量大的问题,提出一种模糊逻辑直接转矩控制方法实现提升机双馈变频调速。将传统直接转矩调速控制系统中的滞环调节器和逆变器开关向量表由模糊逻辑控制器代替,在Matlab/Simulink平台中搭建整个模糊逻辑双馈变频调速系统的仿真模型。结果表明:模糊逻辑控制下电机转矩和磁链的脉动显著减小,电机在低速稳定运行阶段的定子和转子电流谐波失真含量明显降低,改善百分比均在50%以上,且调速系统具有良好的稳定性和鲁棒性。

基于Mobilenetv3的煤矿人脸识别方法

为提升煤矿井下人员识别的准确性,采用Retinaface人脸检测算法提取人脸图片,以MobileNetv3网络提取信息特征,通过FaceNet算法识别人脸,以自建小型模拟矿工数据集进行深度学习训练,与MobileNetv3、MobileNetv1和Inception_resnetv1识别人脸进行对比分析。结果表明:MobileNetv3与MobileNetv1相比精度提升了1.83%;与Inception_resnetv1网络相比精度下降0.44%,但计算速度提升7倍,说明MobileNetv3网络可以快速有效提取特征信息,提高了人脸识别率。

基于FaceNet的煤矿人员考勤识别

煤矿人员出入井考勤系统的准确性不仅是煤矿安全的必要保障,而且也可为突发事故的及时救援提供考量依据。通过传统的考勤模式加上生物特征识别可有效提高煤矿人员出入井识别效率。针对煤矿生产环境中存在煤尘、粉尘污染人员面部等问题,采用MTCNN人脸检测方法对煤矿人员出入井进行人脸检测,并结合FaceNet人脸识别方法识别出入井人员信息。经实验表明,该方法可有效、实时地监控人员考勤,避免了一人多卡等违规现象。