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传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统"见矸关窗"的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。 相似文献
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目前矿区地表单点沉陷动态预计方法主要基于传统的水准测量数据,监测方法单一,成本高,观测点易破坏,不能保证地表形变信息的实时性,且采用灰色模型进行地表沉陷预计时只针对单一模型的应用,没有结合模型自身特点分析其适用性。以袁店二矿7221工作面为试验区域,采用合成孔径雷达差分干涉测量技术监测矿区地表沉陷量,分别建立了描述沉陷量与时间关系的GM(1,1)与灰色Verhulst模型进行地表沉陷量预计,实现了矿区地表沉陷监测与动态预计一体化。通过比较、分析GM(1,1)与灰色Verhulst模型对地表沉陷量的拟合及预计结果,得出了2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性:在矿区开采沉陷开始至活跃前期,若地表单点沉陷量曲线呈近似单峰型,则宜采用GM(1,1)进行短期预计;当矿区地表沉陷进入衰退阶段,单点沉陷量曲线呈平底饱和状态,则宜采用灰色Verhulst模型进行中长期预计。 相似文献
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针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。 相似文献
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中国散裂中子源(CSNS)反角白光中子束线(Back-n)对中子核数据测量和核技术应用等多个领域均有重要意义。为监测其中子束斑轮廓、束流密度及束流能量,研制了由镀硼微网格气体(Micromegas)探测器构成的束流剖面监测装置,并通过测量中子的飞行时间(TOF)来获得能量信息。采用基于开关电容阵列(SCA)专用集成电路(ASIC)的波形采样电子学系统,实现了128路Micromegas探测器阳极条信号的低噪声放大、成形和波形数字化,在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)芯片中实现了对信号过阈时间的实时测量,其量程为650 ns~10 ms,电子学时间分辨好于10 ns。在CSNS Back-n上开展实验,成功获得了中子束流剖面及10.65 μs~10 ms范围的飞行时间谱,对应的中子能量范围约为0.16 eV~0.14 MeV。利用钽、钴等吸收体进行了中子共振吸收峰的检验,验证了读出电子学系统的功能及飞行时间测量的正确性。 相似文献
35.
直流稳定电源因其面板数字表准确度高,输出稳定可靠,可通过面板显示的电压和电流间接计算产品的功率。本文介绍了一种间接评定直流稳定电源的输出功率测量不确定度的方法。 相似文献
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煤矿资源作为我国发展过程当中重要的资源之一,不仅与人们的日常生活息息相关,而且对于国家各方面的发展也有着十分重要的影响。在经济水平不断提高的今天,社会对煤矿资源的需求量也变得越来越大,然而如何处理煤矿边角煤已经成为国家发展过程当中急需解决的问题。为了对边角煤进行有效的回收利用,相关开采单位要在实际开采过程中根据实际情况选择合理的技术和设备进行开采工作,这样不仅能够让整体的开采效率和质量得到一定程度的提高,而且还能够提高煤矿边角煤回收效率,从而对国家各方面的发展起到一定的促进作用。 相似文献
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