模糊聚类分析在煤炭消费量预测中的应用

由于模糊聚类分析可以较好的完成目标分类,因此其近年来在许多行业都有重要的应用。本文将模糊聚类分析应用于煤炭消费量的预测中,通过已知年份中与煤炭消费量关系密切的数据,选取合适公式进行聚类,并利用F检验得到最佳阈值,通过检验证明利用该方法预测煤炭需求量是可行的,可以指导生产。     

基于模糊自适应PID控制在液压支架监控中的应用

针对顶板来压的复杂性,探讨了基于模糊自适应PID控制在液压支架监控中的应用。系统根据安装的压力、下缩量、倾角等传感器获得的参数,通过数据滤波处理后,调用模糊自适应PID控制子程序,实现对液压支架工况的预测、预警、预案,为液压支架监控的实际应用提供参考。     

确定工作面突出预测指标临界值方法的研究

本文通过对工作面突出预测指标的分析，提出了利用模糊度理论确定工作面突出预测指标临界值的方法。通过在北票、焦作的应用和效果检验，证实该方法是可靠、合理的，进而得出了两矿区突出预测指标的临界值。     

基于FCA的隐伏矿找矿预测模型研究

找矿预测方法的研究对在矿山周围找到新的接替矿床具有重大战略意义。由于成矿背景、成因、机理的复杂性和模糊性，在找矿预测中对这些信息的有效表示就成为一个难点。运用模糊数学中的隶属度函数能很好地表示找矿预测的相关信息，并借助模糊推理和模糊判断，给出了隐伏矿找矿预测的模糊综合评判(FCA)模型。通过选取预测因子，单元格网划分．实测数据检验．证明了模型的有效性。     

基于模糊理论的煤矿坑道钻机可靠性预测

为在缺乏可靠性数据的初级阶段提高煤矿坑道钻机的可靠性,运用模糊理论建立了系统可靠性模糊预测的模型。通过卡瓦的可靠性指标估算出夹持器的可靠性指标,再以夹持器的可靠性指标估算整机的可靠性指标,从而为整机的可靠性预测提供了方法,为设计者提供了有效的反馈信息。     

一种基于Fuzzy聚类分析的疾病预测诊断模型

使用模糊聚类分析的方法,在医学上建立了疾病预测诊断模型,并将其应用于临床疾病诊断。通过实例检验表明,该方法具有良好的实际应用前景。     

水井头矿煤钻屑解吸指标K_1敏感性探讨

以现场数据为基础,通过统计分析及借助模糊聚类的数学方法,对预测预报数据进行了处理、研究,最终探讨了水井头煤矿钻屑解析指标K1的敏感性.     

基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统

提出一种基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统,并建立了系统的结构图。该系统结合了人工神经网络和模糊诊断技术的优点,其利用人工神经网络解决非线性问题的优势对数据进行处理,利用模糊诊断技术和经验数据做出安全预测,并给出了安全预测系统的运行流程图和各部分的设计方法。根据算例采用MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该系统可以实现对敏感数据的提取和处理,可实现对煤矿安全的准确预测。     

基于RBF神经网络的露天矿爆破效果预测研究

露天矿爆破是一个受诸多因素共同影响的系统工程,是露天开采的重要环节之一,其爆破效果的优劣直接影响后续工序的完成。提高爆破技术水平和爆破质量,对矿山安全和生产具有重要的意义。本文通过随机森林选择影响爆破效果的主要参数,结合模糊评价确定爆破综合效果,建立了RBF神经网络爆破效果预测模型。将该模型应用于矿山爆破效果预测中,并将爆破现场实测的11组数据作为模型训练样本,另外5组现场数据作为预测样本进行测试,通过与BP神经网络比较,发现RBF神经网络的预测性能更为优越,可广泛应用于现场实践中。     

冲击地压危险性评价的FCA-PCA模型及其应用

针对煤矿冲击地压的日渐频发,通过三轴冲击动静载组合试验机采集的数据作为评价指标,利用模糊综合评判法建立冲击地压危险性评价模型,并在所采集的数据中挑选出3种影响因素,分别为声发射信号振幅、单轴抗压强度、振动速度。通过主成分分析的方法对3种影响因子进行评价,然后分别计算出每一个影响因子所对应的特征值以及贡献率。结果得出,根据主成分分析法得到的100个评价对象的累计贡献率,模糊综合评判法能够准确预测冲击地压的危险等级,可作为煤矿预测冲击地压的一种有效方法。     

模糊聚类分析在回采工作面自然发火预报中的应用

应用模糊聚类分析方法，对西安煤矿回采工作面自然发火检测指标进行了分类，并根据模糊模式识别对观测样本进行了归类分析。     

用模糊数学方法评价煤田勘探数据的质量

煤田勘探数据质量的评价是煤田评价及开发工作中的重要组成部分。分析了影响煤田勘探质量的因素，构造了其对质量影响的隶属函数，给出了煤田勘探数据质量的模糊评价步骤，并以实例进行了验证。     

复杂煤层条件下采煤机自适应截割控制策略

采煤机是综采工作面的核心装备,复杂煤层条件下,其工况恶劣、环境复杂,采掘装备智能化程度不高,导致我国煤矿开采灾害多、煤机适应性不强、故障率高、效率低,提高煤机装备的可靠性与适应性是煤矿智能化发展的主要任务之一。采煤机工作机构与复杂煤层耦合作用机理及煤岩截割状态与动力传递系统的导控机制,是实现采煤机智能高效截割的关键。基于虚拟样机技术、模糊控制技术,结合数据自适应加权融合算法、深度强化学习算法,采用多领域建模与协同仿真及试验分析相结合的方法,构建机-电-液-控一体化的采煤机自适应截割系统模型,研究其自适应截割控制策略。利用AMEsim建立调高液压系统模型,并与EDEM-RecurDyn煤岩截割双向耦合模型集成;根据煤层实际赋存条件划分煤岩坚固性系数等级范围,以采煤机综合性能最优为目标,利用改进的MOGWO（Multi-Objective Grey Wolf Optimizer）算法对采煤机的牵引速度和滚筒转速进行分级优化。以采煤机截割部的时域振动信号作为煤岩截割状态识别的特征参数,运用数据自适应加权融合算法对其进行融合处理;以特征参数融合值为依据利用模糊控制实现煤岩截割状态的智能识别;利...     

ARP防火墙在网络安全远程监控系统的探讨

远程监控系统是煤炭企业的重要信息系统。该系统可以实现通过网络对分布在不同地方的煤炭企业的生产单位和管理单位进行实时的数据监控,从而能够在第一时间内发现问题。为了保证煤炭企业的远程监控系统不受ARP伪装攻击,研究了ARP防火墙在网络安全远程监控系统的应用。     

地方煤矿奖励机制的模糊决策

经过对地方煤矿进行考察调研,与临汾市安全技术质量评价中心合作,收集了200多份地方煤矿安全现状综合评价资料,将模糊控制理论引入矿业系统工程,建立了模糊控制决策模型,根据地方煤矿安全现状的综合评价达标成绩给予不同的奖励,并在MATLAB工作平台上利用模糊(Fuzzy)工具箱加以实现。这一模糊决策奖励机制模型科学合理,很具使用价值,值得推广应用。     

深部煤体煤的坚固性系数快速测定原理及其应用

通过对不同坚固性系数煤层的煤屑加载破坏试验的数据分析和总结，提出了一套新的坚固性系数快速测定原理和方法，经对比试验，表明新测试方法可行，满足测试要求，而且简单、快速.在此基础上研制了便携式快速测定装备，为推广新的突出预测综合指标提供了保证.     

黔西肥田区块地下水动力条件与煤层气有序开发

黔西是我国南方煤层气资源最为丰富的地区,客观认识多层叠置含煤层气系统控制下的煤层群有效排水降压和有序开发方法,是实现该区煤层气高效开发的关键。笔者以黔西织纳煤田肥田区块为研究对象,精细分析了含煤地层水文地质条件以及垂向上不同层段开发条件的差异性,基于抽水试验数据提取了视储层压力、压力梯度、单位涌水量、渗透系数、影响半径等有用信息,比较了不同层段水文地质条件在三维空间上的差异,采用模糊数学综合评判法建立了煤层气开发优先度评价因子,据此对不同层段煤层气开发潜力和开发顺序进行了探讨。认为肥二井田和肥三井田总体开发条件优于肥一井田,其中肥二中煤组、肥三上煤组和中煤组是较有利开发层段,各层段递进开发顺序为：肥三井田上段→肥二井田中段→肥三井田中段→肥三井田下段→肥二井田下段→肥二井田上段→肥一井田上段/中段→肥一井田下段。     

开采工艺选择中模糊综合评价的研究与应用

由于利用传统的分析方法,某些信息不能全面、准确地反映事物的本质,因此提出利用模糊综合评价方法选择开采工艺。在模糊综合评价原理的基础上,根据各评价指标的隶属度建立评价矩阵,利用层次分析法确定各指标权重,通过矩阵运算结果判明具体煤层地质条件适合某开采工艺的程度,以实现定量研究。     

基于ISAE的磨煤机故障预测与诊断方法研究

针对难以从火电厂实际运行数据中获得大量磨煤机故障数据,以及磨煤机精准数学模型难以求取,从而影响其故障诊断策略制定的问题,提出了一种基于简化机理模型的深度学习故障诊断算法,用于有效检测磨煤机的运行状态。基于磨煤机机理模型和状态空间预测控制器,构建了闭合控制系统,通过对不同故障类型的分析和模拟,在充分接近磨煤机的实际运行状态下,获得了大量的故障数据。并通过改进堆叠自动编码器(ISAE)将模拟的故障数据与深度学习算法相结合来建立深度学习故障诊断策略,ISAE以无监督的方式逐层提取故障数据的本质特征,具有很好的学习和识别故障特征的能力,同时通过将磨煤机系统变化快速且显著的变量作为ISAE输入变量,使ISAE兼具了故障诊断和预测的能力。仿真结果也表明,提出的ISAE能够很好地检测出磨煤机的故障,故障诊断准确率高达98.46%,并能提前发出预警。