基于分数阶神经网络的瓦斯涌出量预测

针对现有的煤与瓦斯涌出危险性区域预测模型存在收敛速度慢、极易陷入局部极值等问题,结合BP的局部搜索能力和分数阶算法快速的全局搜索能力,提出了一种基于分数阶神经网络的新预测模型,用于非线性瓦斯涌出量的动态预测。经训练和实验结果表明:该模型较其他模型具有更好的滤波效果、更强的抗干扰能力、更快的收敛速度、更高的收敛精度等特点,能够达到准确指导实践的要求。

高可靠性低压供电系统及装备在煤矿井下掘进工作面中的应用

主要介绍高可靠性低压供电系统及装备的工作原理及在煤矿井下掘进工作面低压供电系统实际使用情况,并对该系统及装备提了改进建议。通过使用该系统及装备取得了明显的安全效益、经济效益。

基于光表面等离子波共振的矿井瓦斯检测技术研究

针对矿井瓦斯检测中存在的问题,采用单芯光纤耦合的反射式光束偏转法检测技术,结合Ag/SnO2金属复合薄膜与瓦斯气体接触后发生气敏化学反应,将引起SnO2薄膜的折射率发生变化和等离子表面波共振角移动的性质,提出了一种新的瓦斯检测方法。该方法利用白光光源在覆有选择性气体吸附复合薄膜的表面激发表面等离子波,用单芯光纤耦合的反射式光束偏转法对所激发表面等离子波信息进行采集,并准确检测出环境中甲烷气体的体积分数;用最小二乘法对数据进行拟合,提高了检测精度。由仿真曲线证明,本瓦斯检测方法为瓦斯监测方法提供了一种新途径。

高可靠性供电装备在煤矿井下掘进工作面低压供电系统中的应用

介绍了高可靠性低压供电系统及装备工作原理及在煤矿井下掘进工作面低压供电系统实际使用情况,通过使用该系统及装备取得了明显的安全效益、经济效益。并对该系统及装备提了改进建议。

基于AM-MCMC的瓦斯危险等级测评

用相对瓦斯涌出量划分矿井瓦斯等级存在着临界级别模糊性和局限性的缺点,将AM-MCMC算法与BP神经网络相结合,建立测评模型,该模型解决了相邻瓦斯危险级别所存在的模糊性以及训练样本少的问题;结合已有的研究成果,选取最能反映瓦斯危害的5项指标作为基本判别指标,以18组典型的实测数据作为训练样本进行分析计算,所得结果与实际情况基本相符;研究结果表明:基于AM-MCMC的BP神经网络可以应用于煤矿瓦斯危险等级测评当中。

荆各庄矿压风机房电控系统改造

介绍了开滦荆各庄矿压风机房PLC智能化改造过程中PLC控制的系统配置、功能特点及空压机起停的工作过程等,这种改造方式为煤矿大型老化设备进行自动化升级改造找到了突破口。