全部分类/
科学普及/
工矿自动化

工矿自动化

2024年12期

本刊1978年创刊，公开发行。现为中国科技论文统计源刊，全国中文核心期刊，中国煤炭学会煤矿自动化专业委员会会刊。是集中报道我国煤矿及工矿企业通信、生产过程自动化、安全监测监控、计算机应用等国内外新技术、新成果、新工艺、新动向的专业性技术期刊。

扫码免费借阅

目录

快速导航

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 非均厚特厚煤层开采高位组合悬臂板结构运动致灾机制

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 非均厚特厚煤层开采高位组合悬臂板结构运动致灾机制

非均厚特厚煤层开采会显著影响采场顶板破断结构形式，进而对工作面矿压显现造成极大影响。为了揭示甘肃某矿深部特厚煤层开采顶板大能量事件发生机理，采用数值模拟、物理模拟、钻孔探测及内部岩移监测方法，研究了非均厚特厚煤层开采顶板破断结构形式及致灾机制。结果表明：40m 累计采厚区域的裂隙发育高度远大于20m 采厚区域，导致后者上方易形成高位组合悬臂板结构，确定该结构破断运动是造成顶板灾害发生的主要原因，并得到了模拟结果的验证。根据4个地面钻孔钻进过程中的冲洗液漏失及掉钻情况，发现首采4m 厚油页岩解放层的裂隙发育高度仅为75m，位于亚关键层2 底界；煤二层20，40m 采厚区域的裂隙发育高度分别为289，504m，大致位于亚关键层4和主关键层底界，揭示了不同采厚区域顶板采动裂隙发育差异，进一步证实了高位组合悬臂板结构的客观存在。结合ZY1 地面钻孔内部岩移光纤断点高度变化与大能量事件之间的关联，明确了高位组合悬臂板破断结构运动引发采场强矿压显现的致灾机制。研究结果可为类似非均厚煤层赋存或特厚煤层分层开采条件下的工作面安全高效生产提供参考。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 交叉扇形断顶爆破防治临空回采巷道冲击地压技术

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 交叉扇形断顶爆破防治临空回采巷道冲击地压技术

针对冲击地压临空回采巷道超前支护区域频繁发生冲击地压问题，以某严重冲击地压矿井为例，在深入分析41 次冲击地压发生规律基础上，建立了本面采空区与侧向采空区上覆顶板连通作用工程力学模型，揭示了其诱发冲击机理，提出了交叉扇形断顶爆破防冲技术。研究结果表明：临空巷道侧向支承压力、侧向采空区支承压力、工作面超前支承压力和巷道交叉对冲击地压具有显著影响，叠加因素越多，发生冲击地压的概率越大，本面采空区与侧向采空区上覆厚硬顶板连通叠加作用是主控因素；本面采空区与侧向采空区上覆厚硬顶板连通形成直角扇形悬顶结构，大面积悬顶为冲击启动提供静载荷，达到极限垮断时提供动载荷，是冲击地压启动的载荷来源；临空巷道内超前支承压力影响区域是冲击危险性最高的区域，在该区域内实施交叉扇形断顶爆破卸压技术，可有效缩短侧向采空区、本面采空区连通直角扇形悬顶长度，降低动载荷源强度。研究为临空巷道回采期间冲击地压频繁发生提供了防治思路与方法。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 急倾斜中厚煤层双斜开采顶板垮落堆积与应力演化特征

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 急倾斜中厚煤层双斜开采顶板垮落堆积与应力演化特征

俯伪斜开采降低工作面倾角能力有限，倾角60°以上急倾斜中厚煤层长壁综合机械化开采方法亟待突破。以华蓥山煤业股份有限公司绿水洞煤矿3212工作面为工程背景，在俯伪斜开采的基础上提出了双斜开采的采煤方法，并采用物理相似模拟、数值模拟等方法，分析了双斜开采顶板破断矸石充填滑移堆积规律及应力演化过程。结果表明：双斜开采工作面布置需要与矿井开采设计相协调，工作面两巷维护难度大，其中回风巷侧受采动应力影响大，而运输巷与工作面支架的协调配合难度大；双斜开采由于其异形采空区顶板结构，垮落步距更大，其矸石垮落堆积呈倒三角形且存在周期性滑移特征，并且由于大块矸石堆积造成工作面上部和中部的非均匀来压现象；双斜开采原岩应力随工作面的推进逐渐增大，工作面倾斜上部、中部、下部来压强度不同，一般倾斜中上部来压大于下部，但倾斜下部支承压力应力集中系数大于工作面中上部，双斜开采顶板应力演化特征受工作面形状和推进距离的影响，并由于巷道调斜角作用，应力释放范围呈现由倾斜上部至下部逐渐变小的非对称特征。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 采动下淋水软岩巷道围岩变形破坏特征

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 采动下淋水软岩巷道围岩变形破坏特征

在采动影响及淋水浸蚀双重作用下，软岩巷道围岩变形破坏严重，且淋水使锚固剂失效，造成锚杆及锚索锚固力衰减，承载能力下降，严重影响工作面安全生产。针对该问题，采用物理相似模拟实验、数值模拟实验与现场实测相结合的研究方法，分析了淋水软岩巷道围岩在采动影响及不同支护参数条件下的破坏情况，揭示了采动下淋水软岩巷道围岩变形破坏特征并给出了合理的支护参数。实验结果表明：①采动影响下软岩巷道围岩变形破坏形态具有非对称性，且在淋水条件下，巷道围岩破坏范围进一步增大。②锚索长度从9m 增加至10m，巷道围岩破坏范围减小了4.3%；使用12.2m 长锚索支护顶板时，两帮破坏范围大于使用9m 锚索与10m 锚索，主要原因为12.2m 锚索贯通至顶板含水层，导致水体渗流加剧，巷道围岩进一步软化；使用9.2m 长锚索+4.2m 短锚索联合支护时，相较前3 种支护参数，巷道围岩破坏范围减小，水体渗流情况明显改善。现场应用结果表明，采用9.2m 长锚索+4.2m 短锚索联合支护时，顶板下沉量、两帮变形量、底板鼓起量比采用原支护参数时分别减小77.5%，65%，76.5%，有效提高了巷道围岩抵抗变形破坏的能力。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 复合坚硬顶板强矿压显现特征及主控层位确定

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 复合坚硬顶板强矿压显现特征及主控层位确定

煤层上方复合坚硬顶板结构间的相互作用关系复杂，水力压裂复合顶板的卸压主控层位难以明确。以乌审旗蒙大矿业有限责任公司纳林河二号矿井31104?1工作面为工程背景，综合采用物理相似模拟、理论分析、工程试验的研究方法，分析了复合坚硬顶板破断与能量演化规律，揭示了复合坚硬顶板强矿压形成机理，明确了水力压裂的主控层位。研究结果表明：复合坚硬顶板工作面开采初期，顶板垮落范围集中于低位坚硬顶板，其周期性破断形成工作面周期来压；高位坚硬顶板受下部垮落矸石支撑作用难以充分垮落，工作面推进至一次见方位置时，高位坚硬顶板协同间隔岩层整体切落，工作面产生强矿压现象；采用定向预裂高位坚硬顶板后，工作面覆岩呈现典型的“三带”结构，上方顶板及时破断下沉，工作面见方位置较预裂低位坚硬顶板声发射振铃计数减少了38.36%，微震事件集中分布区能量降低至1 000～2 000 J，且现场实测顶板微震事件总能量、单刀能量及事件数较预裂低位坚硬顶板时分别降低了62.17%，71.92%，56.32%，表明高位坚硬顶板为卸压主控层位，预裂高位坚硬顶板能有效抑制工作面强矿压现象。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 上分层遗留区段煤柱下斜交工作面综放开采覆岩结构演化特征

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 上分层遗留区段煤柱下斜交工作面综放开采覆岩结构演化特征

特厚煤层分层综放开采上下分层工作面斜交布置时，下分层综放工作面间歇性过上分层遗留区段煤柱导致覆岩破断运动及矿压显现规律复杂，围岩控制困难，制约了煤矿安全生产。以甘肃华亭煤电股份有限公司砚北煤矿250203下综放工作面为工程背景，采用物理相似模拟实验、数值计算、现场实测相结合的方法，研究了上分层遗留区段煤柱下斜交工作面综放开采覆岩运移规律及应力分布演化特征，阐明了下分层综放工作面开采扰动下上分层遗留区段煤柱失稳特征及围岩支承压力变化规律，定义了斜交工作面覆岩内场和外场，揭示了下分层综放工作面过遗留区段煤柱覆岩结构演化特征。研究结果表明：①下分层综放工作面开采诱发上分层遗留区段煤柱失稳导致覆岩大尺度空间垮落，扰动区内顶板结构渐次演化，形成“低位倒台阶组合悬臂梁+高位大结构砌体梁”组合结构。②在工作面距区段煤柱15 m 时，区段煤柱最大垂直应力达到46.7MPa，较下分层未开采时增大了9.9%，煤柱形变现象较为明显；工作面位于区段煤柱正下方时，区段煤柱应力集中区域呈近似“月牙状”分布。③ 随着下分层综放工作面与上覆遗留区段煤柱斜交位置变化，外场覆岩破断形态呈近似对称梯形，结构动态失稳导致内场垮落形态呈“非对称双拱”、“对称双拱”、“单拱”演化过程。研究结果对特厚煤层分层综放工作面安全开采具有指导意义。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 厚直接顶作用下切顶深度对沿空留巷稳定性影响分析

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 厚直接顶作用下切顶深度对沿空留巷稳定性影响分析

切顶卸压沿空留巷稳定性主要受切顶参数影响，而厚直接顶作用下沿空巷道合理切顶参数的确定较为复杂。以陕西陕煤黄陵矿业有限公司一号煤矿1009 工作面辅运巷为工程背景，采用理论分析、数值计算及现场监测相结合的方法，在明确巷道留设工艺为“补强支护+切顶卸压+巷旁支护+巷内临时支护”的基础上，分析了厚直接顶作用下沿空留巷工艺流程及合理参数，研究了切顶深度为7.5，8.5，9.5m 条件下工作面矿压显现规律及巷道应力和位移特征，确定了沿空巷道合理切顶深度，并通过现场监测确定了成巷效果。结果表明：巷道切顶深度直接影响成巷效果，切顶角度一定时，切顶深度越接近于直接顶厚度，垮落矸石对顶板支撑力越大，岩层稳定性越强；随着切顶深度增大，工作面来压步距减小、来压强度降低，巷道应力集中峰值和顶板位移下沉量减小；确定切顶深度为8.5 m，此时留巷完成后巷道应力集中峰值和最大位移分别为13.6MPa、235mm。现场监测结果显示，进入正常留巷段后巷道最大下沉量为252 mm，让压锚索最大载荷为412kN，垛式支架最大工作阻力为41.9 MPa，巷道稳定性较好，留巷效果显著。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 巨厚煤层分层开采覆岩导水裂隙带高度演化及其预测研究

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 巨厚煤层分层开采覆岩导水裂隙带高度演化及其预测研究

目前导水裂隙带发育高度的研究大多针对的是单一煤层开采导水裂隙带高度，而对于巨厚煤层开采覆岩导水裂隙带发育高度预测研究较少。基于新疆侏罗系煤田巨厚煤层地质条件，选取新疆准南煤田硫磺沟煤矿（9?15）08典型工作面参数，通过数值模拟和分形几何理论分析，定量评价巨厚煤层在综放分层开采条件下覆岩裂隙场的发育特征和演化规律，并构建了基于粒子群优化支持向量机回归（PSO?SVR）的巨厚煤层分层开采导水裂隙带高度预测模型。研究结果表明：① 巨厚煤层分层开采时，老顶范围内坚硬岩层和亚关键层呈铰接结构，整体上覆岩变形破坏呈拱式结构。② 受采动影响，顶板覆岩破断垮落，横向裂隙不断发育生成，且垂向裂隙向上发育，导水裂隙带持续上升，分形维数快速上升。而随着工作面的持续推进，上覆岩层裂隙中横向裂隙被上覆岩层压实，裂隙开度降低，分形维数逐渐降低。③ 分层开采时裂隙分形维数总体呈现为升维、降维、稳定和波动4 个阶段。④ 选用平均绝对误差（MAE）、平均偏差（MBE）和相关指数R2 等指标对PSO?SVR 模型进行了评估，其相关指数R2＞0.90，MAE＜6.5 m，?0.5 m＜MBE＜0.5 m，表明建立的PSO?SVR 模型能够用于分层综放开采导水裂隙带高度预测。⑤ 将9?15（08）工作面数据代入PSO?SVR 模型中，预测值与实测值绝对误差为12.52 m，相对误差为4.86%，表明PSO?SVR 能够有效、准确地进行巨厚煤层开采导水裂隙带高度预测。
“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 基于模糊PID的自移式临时支架自适应控制研究

“深部开采覆岩破坏与地压灾害多源信息监测及预警技术”专题 | 基于模糊PID的自移式临时支架自适应控制研究

针对巷道掘进过程中自移式临时支架与顶板适应性差的问题，提出了一种基于模糊PID 的自移式临时支架自适应控制方法。分析了自移式临时支架的工作原理，并针对自移式临时支架必须具备适应顶板压力变化的能力问题，在支撑液压缸控制回路中增加了压力调整回路，建立了自移式临时支架支撑力控制系统。为了使自移式临时支架的支撑力（即支撑液压缸的输出力）能够快速稳定地跟踪预期值，建立了模糊 PID自适应控制系统模型，对PID参数进行在线自调整，实现自移式临时支架的自适应控制，增强对顶板不平整、存在倾角等特殊工况的适应性。在Matlab/Simulink 中建立传统PID控制与模糊PID自适应控制系统模型，仿真结果表明：基于模糊PID的自移式临时支架自适应控制系统对围岩顶板压力的跟踪效果较传统PID控制更好，临时支架自适应控制系统跟随围岩压力的误差为0. 0043，较传统PID控制降低了86.11%；基于模糊PID的自移式临时支架自适应控制系统在0.12 s 时接近平稳，而传统PID控制在8.685 s时才接近平稳，说明模糊PID自适应控制响应速度比传统PID控制有较为明显的优势。在AMEsim中建立支撑液压缸位移控制系统模型，并与Matlab/Simulink 进行联合仿真，在调平过程中，选取相邻支撑液压缸间的数据进行研究分析，结果表明：相邻支撑液压缸间的同步误差基本控制在±5×10?15 m 以内，精度较传统PID控制方法有较大提高，且曲线波动均匀平缓，幅值波动范围较小。
科研成果 | 矿用AI视频边缘计算技术研究与应用

科研成果 | 矿用AI视频边缘计算技术研究与应用

目前矿山AI视频系统主要采用地面服务器进行分析处理，存在视频分析整体响应时延较高、多系统联动延迟、网络带宽资源占用大等问题。针对该问题，设计了一种轻量化、可边缘部署的矿用AI 视频边缘计算系统。提出了基于注册机的轻量化软件开发工具包（SDK）框架，对算子进行解耦，以提升算法并行运算能力，降低SDK 对存储空间的需求；对YOLOv7的卷积运算进行分组设计，利用恒等映射对Focus 主干网络进行优化，以减少运算量并轻量化网络结构，同时引入Transformer中的注意力机制提高检测性能。集成国产化智能芯片和5G 通信模块，研制了矿用AI 视频服务器，实现了矿山边缘节点部署与计算。实验结果表明：矿用AI 视频边缘计算系统响应出色，部署注册机SDK与改进YOLOv7模型后，平均推理时延为28ms，较React Native+YOLOv7和MobileNet 分别减少52% 和44%；在各种负载情况下，矿用AI 视频服务器的响应时间远低于矿山操作的最低要求。现场工业性测试结果表明：矿用AI 视频服务器接入8 路摄像仪时，响应时延为51 ms，带宽维持在45 Mbit/s，比使用地面服务器时的时延降低了59%，带宽提高了15%,实现了对井下视频数据的实时、就地分析处理，有效降低了数据传输时延，提高了视频分析的响应速率和处理效率。
科研成果 | 煤矿带式输送机开关磁阻电动机半直驱系统DITC控制策略

科研成果 | 煤矿带式输送机开关磁阻电动机半直驱系统DITC控制策略

平顶山天安煤业九矿有限责任公司井下带式输送机采用异步电动机+液力偶合器+减速装置的驱动系统，存在传动效率低、传动链长、调速性能差等问题。对该驱动系统进行改造，设计了一种带式输送机2×400 kW开关磁阻电动机半直驱（SRSD）系统。采用BP 神经网络预测开关磁阻电动机（SRM）磁链和转矩，基于预测值建立了高精确SRM 非线性模型。结合SRM 在换相区的转矩变化规律与PWM控制思想，提出了一种改进型直接瞬时转矩控制（DITC）策略，以转矩误差作为输入量，在转矩误差阈值内对相电流进行PWM控制。针对带式输送机空载和变负载运行工况进行仿真，结果表明改进型DITC策略较传统DITC策略可显著降低SRM 转矩脉动，最大降幅达39.1%，提高了带式输送机SRSD系统运行稳定性。基于SRM关键结构参数与改进型DITC策略试制了带式输送机SRSD系统，并在煤矿井下进行了工业性试验，结果表明SRSD系统可实现带式输送机满载平稳启动，动态特性良好，且耗电量较原驱动系统减少了24%。
科研成果 | 综掘工作面双叶旋流湿式除尘器设计

科研成果 | 综掘工作面双叶旋流湿式除尘器设计

针对目前用于煤矿综掘工作面环境的除尘器除尘效率低的问题，设计了一种双叶旋流湿式除尘器。根据功能树法确定了该除尘器主要由环状喷雾装置、双旋流叶片、折流除雾板等组成，设计了双旋流叶片以提供更大的离心力，从而提高除尘效率。采用数值模拟方法分析了喷嘴口径、喷雾压力、叶片安装角、叶片转速对除尘器除尘效率的影响规律，基于响应曲面法建立了除尘效率与4 种影响因素之间的多元回归方程，得出了令除尘器除尘效率最高的最佳参数：叶片安装角37°，转速1 550 r/min，喷雾压力1.9 MPa，喷雾口径2 mm。基于该参数建立了双叶旋流湿式除尘器虚拟样机，通过仿真得出除尘器的除尘效率为97.21%，安装除尘器后巷道回风侧行人呼吸带粉尘浓度大幅降低。在除尘实验平台及模拟巷道对除尘器模拟机进行测试，结果表明：除尘器的除尘效率平均值为94.80%；应用除尘器后，巷道回风侧行人呼吸带高度平均粉尘浓度由应用前的441.29 mg/m3 降低至为269.14 mg/m3，降幅达39.0%。
综述 | 粉尘浓度监测技术研究现状与发展趋势

综述 | 粉尘浓度监测技术研究现状与发展趋势

介绍了国内外不同粉尘浓度连续监测技术的测量原理，包括过滤称重法、β 射线法、光散射法、电荷感应法和微量振荡天平法，并从准确性、灵敏度和实时性等方面分析比较了不同监测技术的优点和局限性。深入探讨了呼吸性粉尘颗粒物的国内外连续分离技术和标准，并系统分析了目前粉尘浓度连续监测技术在仪器测量精度、可靠性、稳定性、环境适应性、智能化自动校准及功耗优化等方面面临的挑战。讨论了粉尘浓度监测技术的发展趋势：从传统的单一总粉尘浓度监测向总粉尘和呼吸性粉尘共同监测方向发展，从点监测向面监测和区域监测方向快速推进。提出未来应致力于将粉尘浓度监测技术与机器学习、深度学习、计算机视觉及大数据分析和预测等新兴技术相结合，以促进智能检测技术与粉尘职业危害监测预警的深度融合与应用，为实现未来工业场景下的智能化、自动化粉尘治理提供参考。
分析与研究 | 基于超小波变换与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断

分析与研究 | 基于超小波变换与OD−ConvNeXt−ELA的矿用滚动轴承故障诊断

针对现有矿用滚动轴承故障诊断方法存在特征提取能力有限、泛化性欠佳的问题，提出了一种基于超小波变换（SLT）与OD?ConvNeXt?ELA 的矿用滚动轴承故障诊断方法。以ConvNeXt?T 为基础，引入批归一化（BN）技术以提高网络的泛化性，使用全维动态卷积（ODConv）替换原有的深度可分离卷积，以提高网络的适应性，引入高效局部注意力（ELA）以使网络聚焦关键位置特征，构建了矿用滚动轴承故障诊断OD?ConvNeXt?ELA网络模型；为充分利用OD?ConvNeXt?ELA 网络模型的图像特征提取能力，选用SLT 将采集的滚动轴承一维振动信号转换为二维时频图像后输入OD?ConvNeXt?ELA 进行模型训练。选用凯斯西储大学（CWRU）和帕德博恩大学（PU）轴承数据集进行故障诊断实验，结果表明：对于单一工况下的CWRU 轴承数据集，OD?ConvNeXt?ELA 平均故障诊断准确率为99.65%，较ConvNeXt?T 提高了1.61%；对于跨工况下的CWRU 轴承数据集，OD?ConvNeXt?ELA 平均故障诊断准确率为87.50%，较ConvNeXt?T 提高了3.30%；对于跨工况下的PU 轴承数据集，OD?ConvNeXt?ELA 平均故障诊断准确率为89.33%，较ConvNeXt?T 提高了3.46%；基于SLT 与OD?ConvNeXt?ELA 的矿用滚动轴承故障诊断方法在跨轴承、跨工况及噪声干扰下具有准确率高、泛化能力强的优势。
分析与研究 | 基于ACO−KELM的采空区遗煤温度预测模型研究

分析与研究 | 基于ACO−KELM的采空区遗煤温度预测模型研究

现有采空区遗煤温度预测研究多侧重于温度与气体浓度之间的关系，较少考虑采空区内遗煤温度与距工作面距离及漏风风速之间的复杂非线性关系。针对该问题，提出了一种基于蚁群优化算法优化核极限学习机（ACO?KELM）的采空区遗煤温度预测模型。在葫芦素煤矿21404 工作面采空区布置束管及分布式光纤，对21404 工作面采空区内O2，CO，CO2浓度和温度数据进行采集，同时结合采空区内漏风强度和距工作面水平距离构建KELM 模型，通过ACO对KELM模型中的正则系数和核参数进行寻优，获得最优超参数组合，进而得到性能最优的KELM 模型。与基于极限学习机（ELM）和基于随机森林（RF）算法的预测模型相比，ACO?KELM 模型在测试集上的平均绝对误差为0.070 1℃，均方根误差为0.074 8℃，较基于ELM 模型分别降低了65% 和195%，较基于RF 模型分别降低了53% 和156%；ACO?KELM 模型在测试集上的判定系数为0.9635，与训练集的判定系数仅相差0.01，说明该模型未陷入过拟合且拟合程度较高。
分析与研究 | 基于特征选择与BO−GBDT 的工作面瓦斯涌出量预测方法

分析与研究 | 基于特征选择与BO−GBDT 的工作面瓦斯涌出量预测方法

影响工作面瓦斯涌出量的特征众多，利用主成分分析等方法对原始数据降维，可节省计算资源，但会改变数据集的原始特征结构，损失部分原始数据特征的细节信息。针对该问题，建立梯度提升决策树（GBDT）瓦斯涌出量预测模型，利用5 种特征选择算法对数据集进行特征过滤，分析每种特征组合在GBDT 模型中的拟合度、计算时间及预测结果，优选出包装法为最佳的特征选择算法；结合现场实际，优选出8 种特征进行瓦斯涌出量预测，结果表明，特征数量的多少与预测结果的准确性和泛化性并不呈正比关系，冗余特征或无关特征的存在反而会降低模型的预测准确性。为进一步提高模型精度，通过5 种超参数寻优算法对GBDT 模型进行超参数寻优，对比分析每一种超参数组合下GBDT 模型的预测性能，结果表明：寻优算法本身对GBDT 模型的准确性和泛化性影响较小，但基于树结构Parzen 估计器(TPE) 的贝叶斯优化（BO）算法所得出的最优超参数组合在GBDT模型中具有最高的准确率和相对较少的优化时间，其优化性能最佳，以此建立BO?GBDT模型。将特征选择后的数据集划分出训练集及测试集，利用BO?GBDT 模型进行工作面瓦斯涌出量预测，并与随机森林、支持向量机、神经网络模型进行对比，结果表明：BO?GBDT模型具有更高的准确性和泛化性，其平均相对误差为2.61%，相比随机森林、支持向量机、神经网络模型分别降低了35.56%，37.41%，32.03%，能够满足现场工程应用需求，为矿井安全生产提供理论指导。
分析与研究 | 煤矿救援机器人路径规划研究朱洪波

分析与研究 | 煤矿救援机器人路径规划研究朱洪波

针对煤矿救援机器人采用双向A*算法存在搜索效率低、路径安全性和平滑性差，及动态窗口法（DWA）融合全局路径规划算法存在实时寻路效率低等问题，提出了一种基于分层平滑优化双向A*引导DWA（HSTA*?G?DWA）算法的煤矿救援机器人路径规划方法。首先，将碰撞约束函数的调整机制引入双向A*算法中，以提高路径规划的安全性。其次，在双向A*算法的代价函数中增加归正因子函数，防止正反向搜索路径不相交的情况，同时为预估代价函数增加动态加权因子函数以剔除路径搜索过程中无关扩展节点的搜索，从而提升路径搜索效率。然后，利用分层平滑优化策略消除路径中的冗余点和转折角，以减少节点数量和路径长度，并提高路径平滑性。最后，若煤矿救援机器人按照初始全局路径行驶过程中探测到未知障碍物，则利用全局路径引导DWA 实现局部动态避障。仿真实验结果表明：① 静态环境下HSTA*?G?DWA 算法路径搜索时间较传统A*算法和双向A*算法分别平均减少了81.82% 和64.63%，路径的安全性和平滑性更好。② 未知环境下HSTA*?G?DWA 算法可实时避开环境中出现的未知障碍物，路径长度较快速扩展随机树（RRT）算法、改进A*算法和现有融合算法分别减少了10.34%，14.28% 和2.45%，路径搜索时间较现有融合算法平均减少了70.48%。实验室环境下实验结果表明：① 静态环境下， HSTA*?G?DWA 算法路径搜索时间较传统A*算法平均减少了58.75%，机器人边缘距障碍物的最小距离平均增加了0.71m。②未知环境下，相比于传统A*算法，HSTA*?G?DWA算法可实时避开环境中出现的未知障碍物且路径的平滑性更好。
分析与研究 | 基于AIWCPSO算法的喷浆机械臂运动轨迹优化

分析与研究 | 基于AIWCPSO算法的喷浆机械臂运动轨迹优化

针对传统喷浆机械臂轨迹规划算法存在多路径段间过渡突变、频繁启停导致喷浆效率不高和喷浆不均匀等问题，提出了一种自适应惯性权重及加速度系数的粒子群优化（AIWCPSO）算法，并基于该算法实现喷浆机械臂运动轨迹优化。提出了改进多段轨迹规划算法，采用直线加圆弧轨迹的过渡策略，将竖直方向的直线运动替换成圆弧运动，通过正弦加减速启停算法规划机械臂末端启停处的轨迹，以防止加速度突变，中间段的直线和圆弧轨迹进行匀速轨迹规划，实现机械臂末端匀速光滑运动；通过AIWCPSO算法在运动学约束下对运动参数进行优化，得到最优喷浆时间和速度，提升喷浆机械臂工作效率和喷浆均匀度。实验结果表明：与传统喷浆轨迹规划算法相比，改进多段轨迹规划算法喷浆平均效率提高了25.42%，喷浆轨迹均匀度明显改善；采用AIWCPSO算法优化后，喷浆效率提高了1.3308%。
分析与研究 | 基于深度学习的输送带跑偏状态智能监测方法

分析与研究 | 基于深度学习的输送带跑偏状态智能监测方法

针对现有输送带跑偏状态监测方法实用性、鲁棒性不足及数据集制作难度大的问题，提出了一种基于深度学习的输送带跑偏状态智能监测方法。将输送带边缘识别问题看作特定场景下的直线检测问题，提出以目标检测网络预测框的对角线表征输送带边缘直线的检测策略，以预测框的右上?左下对角线表征输送带左边缘，以左上?右下对角线表征输送带右边缘；通过YOLOv5 模型对输送带边缘进行检测，并设计了跑偏量计算方法和跑偏状态判定规则。实验结果表明，利用目标检测网络预测框的对角线特征可稳定高效地实现输送带边缘识别和跑偏量量化，简化了图像数据处理流程和数据标注，具有较强的泛化能力和快速迁移学习能力；结合直线检测策略的YOLOv5 模型对料流边界、支柱等其他直线的抗干扰能力强，在CUMT?BELT 数据集上的检测精度达99% 以上，检测速度最快达148帧/s，实时性好。
分析与研究 | 一种煤矿井下多目标检测算法

分析与研究 | 一种煤矿井下多目标检测算法

目前基于深度学习的煤矿井下目标检测算法在面对光照强度分布不均、目标环境复杂及多类目标尺度分布不均衡时，对复杂小目标的检测效果不佳，易出现漏检和误检现象。针对上述问题，基于单阶段目标检测算法YOLOv8n，提出了一种基于动态蛇形卷积的特征提取（FEDSC）?双向特征金字塔网络与语义和细节融合的特征融合（FFBD）的煤矿井下多目标检测算法，即采用FEDSC 替换YOLOv8n 的主干网络，扩大感受野；将FFBD 作为颈部网络，减少目标误检和漏检；引入SIoU 的解耦检测头作为检测层，提高模型对小目标的适应能力与模型收敛速度。实验结果表明：① FEDSC?FFBD 算法的mAP@0.5 为97.00%，模型参数量为4.22×106 个，每秒浮点运算数为21.7×109。② FEDSC?FFBD 算法的mAP@0.5较YOLOv8n 算法提升了3.40%，对安全帽小目标的识别准确率为90.90%，较YOLOv8n 算法提升了11%。③ 与其他YOLO 系列算法相比，FEDSC?FFBD算法的mAP@0.5 最高，较YOLOv5s， YOLOv9c， YOLOv10n 和YOLOv11n 算法分别提升了3.60%， 1%， 10.50% 和6.40%。④ FEDSC?FFBD 算法在面对煤矿井下光照强度分布不均、目标环境复杂及尺度分布不均衡的条件下，提高了多类别目标的检测精度，改善了小目标漏检和误检的问题。基于FEDSC?FFBD 的煤矿井下多目标检测算法在无图像质量增强算法的前提下，克服了光照强度分布不均对小尺度目标检测带来的挑战。
分析与研究 | 《工矿自动化》杂志2024年总目次

分析与研究 | 《工矿自动化》杂志2024年总目次

题目刊期页次煤矿火灾智能预警系统研发与应用1 1 基于截割顶底板高度预测模型的采煤机自动调高技术1 9 基于对象模型的煤矿数据采集融合共享系统1 17 基于5G+UWB 和惯导技术的井下人员定位系统1 25 水力压冲一体化增透抽采瓦斯技术1 35 基于电磁波的煤岩识别技术研究进展1 42 基于双曲嵌入的露天矿区暗光环境下道路多目标检测模型1 49 基于跨模态注意

过往期刊

更多

猜你喜欢

中国音乐学院电子阅览室