基于小波能量谱的刨煤机刨链动态张力信号分析

刨煤机刨链的受力状况对刨煤机的运行及可靠性有着重要影响。利用在时域和频域都具有较高分辨率的小波分析法,进一步采用小波能量谱分析刨链的张力信号能量分布。通过自行研制的刨煤机实验台测试获得刨链动态张力信号,分别对刨削时不同刨削深度,非刨削时不同初张力情况下的张力信号进行分析,结果表明:刨削和非刨削时,刨链张力信号能量主要集中在一个较低的频带上;刨削时,能量在多个频带上均有分布;非刨削时,其他频带分布较少;工况参数变化对张力信号能量分布有较大影响。通过小波能量谱分析能够清晰地得到刨链张力信号能量分布规律,为进一步分析刨链的力学性能、刨煤机的可靠性及故障诊断等方面提供依据。     

基于模糊集的蚁群空间聚类方法研究

定义了对象间的平均距离,并将平均距离作为对象相似性的论域。通过隶属函数将对象间的相似性映射为论域上的一个模糊子集。由给定的置信水平λ,将模糊集分离为普通集,对蚂蚁是否拾起还是放下对象作出决策,实现对空间数据的聚类。并以矿山实际测量数据为空间数据源,采用基本的蚁群聚类算法和模糊蚁群空间聚类算法分别对其进行聚类。通过对这两种算法的实验结果进行分析比较,证明改进后的算法提高了聚类效果。     

基于约束剖分三维露天矿采场模型的建立

为了提高露天矿采场三维模型的精度和三维显示效果,根据露天矿采场数据的特点,提出了采用约束Delaunay三角剖分建立露天矿采场三维模型的方法.该方法集成了采场中的散点和线状数据,使模型更接近实际采场,精度更高.这一方法用VC++net编程得以实现,并在实践中得到了很好的应用,建立的采场三维模型能很好地反映露天矿采场的实际情况,明显提高了模型的精度,并增强了模型的三维显示效果.     

改进粒子群算法的多峰值优化研究

粒子群优化算法对于多维函数的最优解搜索存在前期易陷入局部最优,后期收敛速度缓慢的问题.将改进的k-中心点聚类分析与PSO相结合提出了一种混合粒子群算法KM-PSO,用于多峰值问题的优化.在算法中,利用k-中心点聚类分析方法将粒子群划分成若干个子群,结合PSO的隐含并行搜索的优势增强了寻优性能.不仅增加了粒子间的信息交换,抑制了早熟收敛,还提高了全局寻优速度和计算精度.仿真实验结果表明,KM-PS0性能优于基本粒子群优化算法.     

改进粒子群算法的露天矿路径优化研究

为将面向连续优化的粒子群优化算法应用于露天矿路径优化问题的求解,提出了露天矿路径优化问题的权重编码方案．该方案将属于组合优化的露天矿路径问题转化为连续优化问题,同时保留了粒子群算法的易操作性和高效性．针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出了适合露天矿路径优化问题的基于k-中心点法的改进措施,在此基础上采用k-中心点法对粒子群进行聚类分析,实现了粒子之间的信息交换,扩大了粒子的搜索空间,避免算法陷入局部最优．最后,用露天矿的实际路径节点数据验证了权重编码方案和改进粒子群算法的有效性．     

基于人工神经网络的三维矿床模型

基于钻孔勘探数据，设计并建立了矿床模型的BP神经网络模型，用煤层的底板数据对神经网络进行训练，用训练好的网络对煤层的底板进行模拟，建立矿床的神经网络模型.通过某矿的实际数据，实现了利用神经网络方法建立三维矿床模型，并对矿床模型进行了三维显示.结果表明，矿床模型三维显示精度较高，已经在矿山生产中得到实际应用.     

露天矿全站仪数据自动形成台阶线的方法

介绍了一种自动形成露天矿台阶的方法.首先,对具有不同特征的测量点进行编码,形成统一的编码规程;其次,对现场的测量工作进行规范要求;最后,将测量数据导入测量点数据库,并展入测量平面图中,根据编码设置自动连接成台阶线.     

雷达形变监测系统在蒙东能源协调开采区的应用

雷达边坡形变监测是掌握边坡稳定状况的有效手段,对地基差分干涉雷达工作原理及雷达系统组成进行了分析;结合区域特有的工程、地质特征,选择地基差分干涉雷达形变监测系统进行边坡监测;根据监测点的累积形变数据和形变速率数据,生成形变等值线图和形变速率大小分布图,由此确定出累积形变较大区域及范围,并进一步确定出潜在滑坡区.雷达形变...     

Matlab神经网络工具箱在煤层界面插值中的应用

人工神经网络方法通过大量的样本学习和训练,能够对实际问题进行最佳逼近。在分析煤层界面建模数据的基础上,设计插值煤层界面的人工神经网络结构。利用Matlab的神经网络工具箱建立对煤层界面插值的人工神经网络模型。以某矿的钻孔数据为样本对人工神经网络进行训练,实现了对煤层界面网格的插值;通过Matlab实现了对煤层界面的插值结果的三维显示。     

空间离散点的方向聚类研究

经典的聚类方法（如划分方法、层次方法等）的聚类相似度由点与点之间的距离决定。但在空间数据的分布中,数据间的方向变化往往产生不同的类簇。空间离散点的方向可以是空间的任意方向,通过将空间离散点的方向转换为其所在三角面的方向,设计并实现了空间离散点在一定方向变化阈值内的方向聚类。设计各点间等间距的金字塔形实验数据,使用空间离散点方向聚类算法成功实现了对实验数据进行聚类。以内蒙古某露天煤矿的实际测量点数据为例,使用该聚类算法成功实现对露天矿采场的测量点进行聚类。