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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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现有针对复合型本安电路放电特性的研究或缺少数学分析,或对放电特性影响因素考虑不全面。针对上述问题,分析了复合型本安电路放电原理,推导出复合型本安电路在非振荡状态下的放电电流、功率及能量数学模型,采用Matlab软件对电源电压、电感、电容、电阻等参数对复合型本安电路放电特性的影响进行了仿真研究。结果表明:随着电源电压增大,放电电流和功率稳定值增大,同一时刻的放电能量增大;随着电感增大,对电流的阻碍作用增大,放电功率和能量均逐渐减小;在初始阶段,放电电流、功率和能量不随电容变化而变化,之后均随电容增大而逐渐增大;电阻R越小,对放电电流、功率及能量的影响越大;放电电流、功率及能量均随电阻R1增大而减小。 相似文献
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为了解决大采高综放工作面回风侧端头顶板控制问题,针对马道头矿8211工作面的地质情况,通过对回风顺槽超前注浆加固,提高超前支护范围和支护强度,并对回风侧端头三角区煤壁和顶板进行化学浆加固的技术方案,有效控制了顺槽超前区围岩变形和工作面回风侧端头三角区煤壁片帮,保证了工作面端头区顶板安全。 相似文献