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51.
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
52.
从物联网、大数据、云计算及人工智能方面综述了我国煤矿智能监测与预警技术的研究现状。针对煤矿智能监测技术的实际应用情况,指出了煤矿智能监测与预警存在井下煤矿监测设备前兆信息采集可靠性差、云端平台集成应用融合深度不够、数据库安全性较弱、人工智能技术在煤矿监测中的应用尚不成熟等问题。展望了煤矿智能监测与预警技术的发展趋势:煤矿智能监测系统应用石墨烯/氧化石墨烯光纤传感器可实现多源信息感知,提升前兆信息采集的可靠性;研究多技术深度交叉融合技术,以探究监测数据的深层价值;构建基于区块链技术的煤矿监测数据库,保证数据库不可篡改,且具有较好的读写性能;研发具备自适应和深度学习的煤矿智能安全监测预警系统,实现矿井自动监测、智能预警。 相似文献
53.
针对矿用带式输送机运行过程中存在的托辊、滚筒等关键部件与输送带摩擦发热,钢丝绳芯输送带内部损伤与撕裂,运行功耗大等问题,设计了一种矿用带式输送机智能监测系统。该系统包括基于弱磁检测法的钢丝绳芯输送带损伤监测系统、基于红外热成像温度检测法的带式输送机关键部件故障诊断与预警系统和基于视觉检测法的煤流监测、异物监测、胶带撕裂监测及人员安全监测系统,详细介绍了各系统的实现原理。对钢丝绳芯输送带内部损伤识别及带式输送机关键部件故障诊断预警进行了实验验证,结果表明该系统对钢丝绳芯输送带损伤识别的准确率约为98%,且可准确识别带式输送机关键部件故障并发出预警。 相似文献
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55.
随着科技在不断进步,人类应用材料也在不断更新,智能高分子材料的问世是社会发展趋势,也给人民群众带来极大的利益。在建筑工程中智高分子的应用极其广泛,不仅提高了建筑外形的美观度,而且降低建筑工程中存在的安全隐患。本文针对智能高分子材料进行深入研究,并结合相关专业知识阐述智能高分子材料在建筑工程中的应用。 相似文献
56.
57.
异常或欺诈造成的非技术性电力损失是电力公司损失的主要源头之一。智能电表的广泛使用,使得运用大数据方法实现对非技术性电力损失的有效检测成为可能。提出了一种使用监督学习进行非技术损失检测的方法。该方法基于智能仪表记录的所有信息(耗电量、异常警报等)结合辅助数据库所提供的有关每个智能电表的地理位置和技术参数的附加信息,使用最优的机器算法来深入分析用电客户的用电行为,生成异常用电客户列表。通过现场检查的结果表明,该方法能够较为准确地识别智能电网中所存在异常用电客户。 相似文献
58.
59.
针对智能化矿山能极大地提高生产效率和安全水平,并对国内外工作面技术现状进行分析,对设备要求和技术进行研究,从根本上保障矿山安全,其中,智能工作面是智能化矿山的重要组成部分。 相似文献
60.
通过研究精料供应,实施废钢精细分类、设备精准计量、物料精确加入,为智能炼钢的实现提供稳定的基础保障;结合炼钢过程的特点,创新性的研究应用激光烟气分析设备,对冶炼过程中产生的烟气成分进行分析,得出吹炼阶段CO、CO_2、O_2的含量;结合海量数据,开发建立智能冶炼动态控制系统,实现炼钢智能化控制;研究优化静、动态控制模型,构建丰富的操作模式体系,对冶炼过程及终点进行动态调整,促使碳温双命中率达到90%以上,有效减少副枪探头的使用,降低生产成本。 相似文献