煤矿掘进面远程视频监控系统的设计与应用

针对煤矿井下工作面掘进机采用人工操作方式而导致操作人员得不到人身安全保障的问题,设计了一套基于无线网络传输的煤矿掘进面远程视频监控,介绍了该系统的组成、功能特点及在云驾岭煤矿12113工作面的应用情况。应用结果表明,该系统运行状况良好,能在多煤尘且剧烈振动的环境下进行视频采集、分析、处理及数据传输,在掘进巷道中的无线视频传输距离达40m,视频监控距离达500～20 000m,实现了掘进机的远程可视化监控。     

事件日志的批量迹与过程模型的多视角对齐方法

在业务过程发现的一致性检测中,现有事件日志与过程模型的多视角对齐方法一次只能获得一条迹与过程模型的最优对齐;并且最优对齐求解中的启发函数计算复杂,以致最优对齐的计算效率较低。为此,提出一种基于迹最小编辑距离的、事件日志的批量迹与过程模型的多视角对齐方法。首先选取事件日志中的多条迹组成批量迹,使用过程挖掘算法得到批量迹的日志模型;进而获取日志模型与过程模型的乘积模型及其变迁系统,即为批量迹的搜索空间;然后设计基于Petri网变迁序列集合与剩余迹的最小编辑距离的启发函数来加快A*算法;最后设计可调节数据和资源视角所占权重的多视角代价函数,在乘积模型的变迁系统上提出批量迹中每条迹与过程模型的多视角最优对齐方法。仿真实验结果表明,相比已有工作,在计算批量迹与过程模型间的多视角对齐时,所提方法占用更少的内存空间和使用更少的运行时间。该方法提高了最优对齐的启发函数计算速度,可以一次获得批量迹的所有最优对齐,进而提高了事件日志与过程模型的多视角对齐效率。     

不同桩土刚度比桩体复合地基模型试验研究

通过对不同桩体材料的复合地基及不同含水率地基土的复合地基竖向静载的模型试验,分析了在不同桩体刚度和不同地基土含水率的地基情况中,地基沉阵、桩土应力比及桩身应变的变化规律,对常规复合地基的适用性具有指导意义。     

基于ALCQ(D)的CBR事例表示及相似性度量

针对目前用于CBR事例表示的描述逻辑,如EL、ALC、ALCNR等缺少定性数量约束和有型域约束的问题,将具有定性数量约束和有型域构子的描述逻辑ALCQ(D)应用于CBR中。首先使用ALCQ(D)概念表示有定性数量约束、具体数据类型和数据值约束需求的CBR事例,并对之索引。研究两种主要的具体数据类型:数值类型和符号类型。然后定义ALCQ(D)范式来规范事例的索引表示,最后给出事例相似性度量方法。该度量方法先对事例索引的各个部分进行相似性度量,然后对度量结果进行加权求和得到最终相似性。实验结果表明,ALCQ(D)可以更准确地表示事例,事例相似性度量方法可以更贴切地度量事例的相似性,这对提高事例检索的速度和准确性以及提高CBR系统的效率具有重要意义。     

基于数据生成—消耗依赖的语义工作流并行化重构方法

业务过程模型的并行度是其质量的重要指标,并行度高的业务过程模型质量更好,运行效率更高。针对提高语义工作流质量的需求,以及现有业务过程模型并行化方法不能处理语义工作流中数据生成—消耗依赖、资源约束等问题,提出一种基于数据生成—消耗依赖的语义工作流并行化重构方法。首先,使用节点编号法和最近公共前驱法获取语义工作流的任务执行关系矩阵;然后,分析了任务节点间的数据生成—消耗依赖,获得数据依赖矩阵;接着,提出任务执行关系更新规则,结合数据依赖矩阵更新任务执行关系矩阵,得到基于数据依赖的任务执行关系矩阵;进一步,设计了兼顾资源约束的语义工作流重构算法以生成并行化后语义工作流;最后,提出一种语义工作流的并行度计算方法以评估并行化后语义工作流的并行程度,并开发了一个交互式的语义工作流并行化重构软件。仿真实验结果表明,所提算法提高了语义工作流的并行度,改善了语义工作流的质量,为提高基于语义工作流的业务过程运行效率提供了有效支持。     

西门子PLC与英格索兰压风机之间的Modbus通信

针对英格索兰压风机自带远程控制硬接点少,难以实现压风机多参数在线监控的问题,提出一种基于Modbus通信方式的煤矿压风机集控系统结构及功能,重点介绍了该系统中西门子S7-300PLC通过Modbus方式与英格索兰压风机通信的实现方法。该通信方法硬件配置简单,程序条理清晰,能实时采集大量压风机工作参数,无需另配检测传感器。运行结果表明,基于该通信方法的煤矿压风机集控系统运行良好,可靠性高。     

基于行为特征的语义工作流修正算法

工作流修正是工作流重用的重要任务.目前在基于工作流的可重用片段——stream的语义工作流修正中,当工作流stream库中不存在与检索语义工作流中的工作流stream结构相似的stream时,无法修正检索工作流.针对这种情况,提出了一种改进方案——基于stream行为特征修正语义工作流.使用任务紧邻关系集表达stream的行为特征.对于检索语义工作流中的每个与变更请求不一致的stream,使用锚集合数据索引和stream匹配规则对工作流stream库过滤得到候选匹配stream集;之后基于stream的行为相似性和变更请求对候选stream集进行验证,得到与变更请求一致程度最高和足够相似的匹配stream;然后更新变更请求,使用每个检索到的匹配stream替换原stream以逐步修正检索语义工作流中的缺陷;最后得到修正语义工作流.实验结果表明,与现有的基于工作流stream的修正算法相比,本文的算法得到了整体质量更好的修正语义工作流集,其适应性更好.该修正算法能为业务过程管理人员为适应新业务需求的工作流建模提供较好质量的修正语义工作流供参考,对提高工作流重用的效率和质量有较大帮助.     

基于ALCQ(D)的CBR事例修正算法研究

CBR(基于事例推理)是人工智能领域的一个分支,它克服了知识获取的瓶颈问题,事例修正是CBR的关键步骤。以ALC为代表的描述逻辑已被充分应用到CBR中,但目前在基于描述逻辑的CBR中还没有比较有效的算法来判断检索到的相似事例是否需要修正和如何进行修正。ALCQ(D)是在ALC的基础上引入定性数量约束Q和有型域D得到的。提出的算法用ALCQ(D)概念来描述CBR源事例和目标事例,先假定检索到的相似事例能够解决目标问题,即假定目标事例和相似事例同时满足知识库,但这样可能会与知识库产生冲突;接着使用冲突检测机制来查找相似事例概念描述中导致冲突的概念;最后使用概念替换规则在TBox本体库中检索该概念的最相似概念去替换它自己。研究表明,该算法具有界限性、可靠性和完备性。通过一个实例对其进行检验,结果表明,该算法可以准确修正检索到的相似事例,解决目标问题。