基于时滞非线性MGM模型的崩落法开采冒落高度预测研究

崩落法开采引起的围岩冒落是一个复杂的过程,具有明显的时空属性。以夏甸金矿崩落法开采为工程背景首先基于时滞非线性MGM模型理论,建立了夏甸金矿崩落法开采围岩冒落高度预测模型,并确定了相关参数,计算结果显示,2015年崩落法开采结束后,围岩冒落带最高点为-241m,距离地表约364m。然后采用相似材料模拟的方法,对开采过程中围岩冒落演变过程进行了模拟,结果表明,围岩冒落呈现拱形上向冒落,随着覆盖层的不断增加流动,上盘断层大规模垮落后成为下分段矿体回采的覆盖层,反过来抑制了两侧围岩的冒落,冒落带最终形态呈现"头大尾小"的形态,冒落最高点为-246 m,最高点距地表372 m,与时滞非线性MGM模型计算结果基本相同,验证了该方法的可行性。本文为崩落法开采围岩冒落高度的预测提供了一种新的手段,对崩落法开采的围岩冒落规律研究及地表稳定性控制具有一定的理论和应用价值。

基于深度学习的极限工况下车辆的状态估计

车辆稳定性控制关键状态变量的精确获取对于车辆主动安全控制极其关键,由于测量成本和难以测量状态量存在,现有绝大部分采用基于模型驱动的方法难以进行状态变量的估计。为此,提出了一种新的数据驱动的车辆极限工况下的状态估计方法,通过引入深度长短时记忆神经网络(LSTM),利用样本数据训练LSTM网络生成时滞非线性预测模型,使模型在实现车辆状态估计的同时具有在线学习和动态更新能力。仿真实验结果表明:该方法的鲁棒性和估计精度优于传统扩展卡尔曼滤波算法。

基于能耗最优的管式降膜蒸发器液位控制方法

在氧化铝生产的蒸发过程中,液位作为一个重要状态指标影响着生产的安全性及蒸发效率。蒸发过程中的非线性因素和时滞因素增加了对液位控制的难度,传统的控制方法难以实现蒸发过程液位的精确调控,尤其是忽略了从能耗角度对液位实施控制。今对管式降膜蒸发器蒸发过程建立动态非线性时滞模型,提出了一种基于能耗最优的液位控制方法(LLCOEC),结合有效能以及汽水比对液位进行控制。将复杂的非线性时滞控制问题转化为一系列非线性规划问题,通过求解每一步长时间内出料流量的最优增量,从而确定整个调控时间内的控制量。通过仿真实验对比该方法与离散时间模型预测控制(DMPC),结果验证所提出的控制方法能更快速、准确地控制液位达到设定值,并同时提高蒸发过程中的有效能利用率、降低汽水比,为蒸发过程中的液位控制提供指导。