采矿设备状态监测与维护管理的智能化研究

文章旨在研究采矿设备状态监测与维护管理的智能化方法。随着矿业行业的发展,采矿设备的状态监测和维护管理变得愈发关键。文章通过综合运用物联网技术、大数据分析以及人工智能算法,提出了智能化的解决方案,旨在实现采矿设备的实时监测、故障预测和维护计划的优化。通过将传感器网络部署于采矿设备中,能够实时收集设备运行数据,并通过大数据分析和机器学习算法进行数据挖掘,从而实现对设备状态的准确监测和故障预测。最终,文章将为采矿行业提供更加智能、高效的设备管理方案,有望降低维护成本、提高设备的可用性和生产效率。

采矿井下通风系统的智能监测与优化控制策略

通风系统的智能监测与优化控制对矿井的安全和高效运营有着积极的影响。文章旨在研究先进的通风系统监测与优化控制策略,以提高采矿井的安全性和生产效率。通过采用先进的传感技术和数据分析方法,实时监测矿井内的气流和空气质量参数。同时,采用智能控制算法,根据实时数据进行通风系统的优化控制,以确保最佳的通风效果和能源利用率。文章研究结果表明,该策略能够显著提高矿井的安全性,减少事故风险,并提高生产效率,为采矿业提供了可行的智能化通风系统监测与控制方法,有望在实际生产中得到广泛应用。

计算高效的分布式多传感器PHD融合方法

基于广义协方差交集(GCI)融合理论,提出一种计算高效的分布式多传感器多目标跟踪算法,其中概率假设密度(PHD)滤波器在每个传感器节点运行,进行滤波处理。GCI用于融合多个PHD时,融合密度包括大量融合假设,这些假设随着高斯分量的数量增加呈指数增长。因此,GCI融合在实际运行中往往难以计算。为了提高多传感器融合的运算效率,文中通过距离度量将高斯分量聚类,然后进行孤立。距离度量可计算出目标融合后的密度权重,丢弃权重可忽略不计的融合假设,就能够构建简化的近似密度函数。分析表明,所提出的融合算法相较于传统的GCI融合算法,计算效率能够呈倍数提升。在先后出现12个目标的仿真场景中,通过实验验证了所提融合算法的有效性。

基于概率假设密度的汽车防撞雷达多目标跟踪

基于毫米波汽车防撞雷达系统,考虑到雷达测量误差的存在以及道路前方车辆的行驶状态和数目的实时变化,包括新目标车辆出现、目标消失等多种情况,设计了一种多模型高斯混合概率假设密度算法实现对多个机动车辆的检测跟踪。针对高速公路上多个车辆行驶的情况,运用高斯混合概率假设密度算法以及多模型理论进行仿真实验,结果表明该算法不仅能够实时地对雷达探测范围内多个目标车辆进行准确跟踪,而且能够及时地判断出驶入或驶出雷达探测范围的车辆,从而在提高自车与前车之间相对距离、相对速度测量精度的同时,有效地对可探测目标车辆数目进行准确的判断,降低了雷达虚警率,提高了防撞雷达系统的可靠性。

浅谈矿山机械设备的保养与维修

矿山开采已经进入机械化时代,在开采过程中经常会使用到一些机械设备,然而在对这些设备进行使用中经常会出 现一些问题,除了使用者使用不当之外,在对矿山机械设备日常维修管理上也存在着一些问题,没有对机械设备进行及时的保养 与维修,造成设备不同程度损坏.为此加强矿山机械设备的保养与维修,延长其使用寿命,显得意义重大.本文分析了矿山机械 设备保养与维修中存在的问题,并提出了一定的解决措施,为今后更好的进行矿山机械设备的保养与维修提供了一定的帮助.

基于多目标不确定性改进的GM-PHD滤波器

基于随机有限集的高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波是处理多目标跟踪问题的一种有效方法。GM-PHD滤波器在密集杂波环境中会因估计误差过大而导致跟踪性能的下降,主要是因为没有充分考虑来自多目标量测的不确定性。为此,提出在考虑高斯分量权重的情况下,通过分量值改变协方差更新式,并通过引入标签,采用自适应阈值对高斯分量进行合并。理论分析和仿真结果表明:该方法在杂波环境下,目标最优次模式分配距离小,跟踪精度更高;目标数量的估计结果受杂波的影响更小,其估计值更接近真实的目标数量;通过具有不同杂波以及检测概率条件的跟踪场景,证明了该方法的目标数量估计精度和滤波性能明显好于传统算法。