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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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为提高随钻测量系统的姿态估计精度,克服传统算法对于非平稳信号处理的局限性,提出基于ARIMA模型的卡尔曼滤波算法。该算法采用时间序列分析方法,建立了随机漂移误差的ARIMA模型,根据实测数据的ACF和PACF,确定微机械陀螺仪模型的各个参数,利用卡尔曼滤波算法进行滤波处理。实验对模型的拟合残差均值与方差作了比较分析,通过卡尔曼滤波处理,ARIMA模型数据零偏减小了1个数量级,滤波方差相比传统AR模型减小了42%。所建立的ARIMA模型与传统时间序列方法建模相比,降低了模型预测误差,滤除MEMS陀螺仪随机漂移误差更为明显,模型对提高陀螺仪输出精度更为有效。 相似文献
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针对提升机电机轴承振动信号的非平稳特性和单一粒子群算法(PSO) 优化径向基函数(RBF)神经网络时存在网络收敛速度慢和适应度值易陷入局部最小的缺点,提出基于集合经验模态分解(EEMD)能量熵和模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)优化RBF神经网络的提升机电机轴承故障诊断方法。基于EEMD求取振动信号各固有模态函数分量的能量熵,并使用相关性分析方法剔除虚假的分量,把筛选后的有效数据作为故障识别的特征向量;利用模拟退火(SA)算法具有局部概率突跳的特性,将SA算法和PSO算法相结合,在优化RBF诊断模型隐含层参数时以实现不同算法间的优劣互补。仿真结果表明,使用SAPSO算法优化后的RBF神经网络模型在提升机电机轴承故障诊断中能够加快网络收敛速度和提升故障识别精度。 相似文献
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《武汉大学学报(工学版)》2019,(8)
传统单轿厢电梯系统在服务于高层建筑时因电梯结构的局限性会使高峰客流时段乘客的候梯时间及乘梯时间变得相对较长.为了提高电梯系统的服务性能,结合直线电机在垂直提升系统中的优点,引入目的层预约的思想,建立了直驱多轿厢电梯系统的结构,并对多个轿厢在运行时发生碰撞的可能性进行了预防.通过采用轿厢的服务完成时间对电梯系统进行控制评估,最后将直驱多轿厢电梯群控系统与传统单轿厢系统在相同环境下进行对比仿真分析.仿真结果表明,在电梯系统的服务性能方面,直驱多轿厢电梯群控系统相比于传统单轿厢电梯系统具有更小的乘客候梯时间. 相似文献