煤仓限位与生产之间的关系

前言 由于市场的需求，需要提高源头块炭的产量，同时，应对运输环节及采区煤仓进行必要的控制和改造。例如，三矿竖井六上山采区煤仓垂直深度达45m，一但拉空煤仓，块炭破损相当严重。而煤仓内的储煤量很难控制，因此，拉空煤仓的情况经常发生。如果采取煤仓限位措施，使煤仓内保持一定深度的储煤量，以减小落煤高度，就可减少块炭的破损。三矿竖井采用煤仓限位装置，并安装煤仓给煤机闭锁，使煤仓限位实现了自动控制。

基于MIC-LSTM的风电机组温度信号融合与预测方法

为解决风电机组齿轮箱工作状态监测问题,提出一种基于LSTM神经网络的齿轮箱油温预测方法。通过MIC相关性分析,筛选出与目标参数相关性高的参数输入模型;采用滑动平均窗口法预处理得到时间序列,运用LSTM神经网络建立齿轮箱油槽温度预测模型,选取均方根误差、平均绝对百分比误差、决定系数3个指标评价结果精度;基于中华山风电场监测数据进行了试验,并对比了隐藏层数目、隐藏层记忆单元数目及训练次数对试验结果的影响。将此方法与SVM模型方法进行了对比,结果为MIC-LSTM方法在预测精度上更加可靠。结果表明,此方法可实现风电机组齿轮箱的油温预测。