基于最小二乘支持向量机的矿用胶带机滚动轴承故障识别

提出利用最小二乘支持向量机方法进行矿用胶带机滚动轴承故障识别方法,利用小波包的分解方法提取检测信号的故障信息,并将其作为最小二乘支持向量机的输入量,将样本的常见故障类型作为输出量,对样本的输入量和输出量进行不断的训练学习,得到最小二乘支持向量机模型,利用该模型进行胶带机滚动轴承故障识别。研究结果表明:基于最小二乘支持向量机模型的计算结果与测试样本拟合精度较高,可以用于进行矿用胶带机滚动轴承故障识别。     

基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别

为了制定合理的电厂关键设备运维策略,解决电厂关键设备状态智慧识别的非线性难题,研究基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别方法。采集电厂关键设备的日常运行数据作为样本数据,选取最小二乘支持向量机算法建立输入变量为中间点温度的热力镜像模型,最小二乘支持向量机通过获取模型样本、确定编码形式、采集数据、热力镜像建模以及模型验证建立热力镜像模型,利用热力镜像模型输出电厂关键设备状态智慧识别结果。实验结果表明,该方法可以智慧识别电厂关键设备状态,具有识别速度快、识别精度高的优势,并验证了该热力镜像建模技术可以为电厂关键设备的运维策略提供依据。     

基于小波包分析和最小二乘支持向量机的电机转子故障诊断研究

采用小波包分析和支持向量机来诊断电机故障。针对电机中常见的故障,如电机振动故障,电机转子断条故障,电机转子偏心故障等,进行频谱分析,提取故障信号在动态条件下各频带能量作为故障特征向量。构建多个最小二乘支持向量机组成的多值故障分类器,将故障特征向量作为学习样本,并且输入支持向量机进行训练,分类器可以建立故障特征向量和故障类型的映射关系,从而达到电机故障诊断的目的。     

基于最小二乘支持向量机的动力配煤着火特性预测模型

将最小二乘支持向量机建模方法引入到动力配煤着火特性的分析建模中,针对配煤指标中计算困难的着火温度指标建立了最小二乘支持向量机模型,一方面克服了神经网络算法的过拟合、泛化能力弱等缺点;另一方面提高了求解过程的计算速度。采用微粒群算法(PSO)对模型参数进行优化,模型留一验证得到预测均方误差为8.60,相关系数为0.93,对65个样本进行预测分析,得到较高的预测精度。因此采用最小二乘支持向量机方法可以实现较精确的配煤着火温度预测。     

基于最小二乘支持向量机的电动机故障诊断方法

为从电动机频谱识别出故障电动机,先用CZT变换(线性调频Z变换)分析采集到的电动机数据进行分类,然后训练最小二乘向量机,再把相同维数的数据送入训练好的最小二乘向量机进行判断,最终得出用最小二乘向量机进行电动机故障诊断的准确性、可行性和可靠性。     

改进的瓦斯突出预测模型

针对瓦斯突出时间序列的非平稳特性,提出了一种基于经验模态分解和极限学习机的瓦斯突出预测模型。以某矿井工作面实际采集的瓦斯浓度为例,仿真结果表明EMD-ELM模型在训练速度和预测精度上优于ELM和最小二乘支持向量机模型。     

基于蜻蜓算法和最小二乘支持向量机的矿井突水水源判别

对矿井突水水源的准确判别对于矿井安全生产有着重要的意义.本文提出采用基于蜻蜓算法和最小二乘支持向量机相结合的矿井突水水源预测方法,以Na++K+、Ca2+、M g2+、Cl-、SO42-、HCO3-等6种水中离子作为矿井突水水源模型的识别因素,利用收集的水样数据对最小二乘支持向量机进行训练和测试,研究结果表明基于蜻蜓算...     

生物氧化预处理过程中溶氧量的预测

溶氧量是影响生物氧化速率的重要因素之一,精准预测溶氧量对生物氧化冶金工艺有着十分重要的意义,为提高模型预测的精度,提出一种基于鲸鱼算法—最小二乘支持向量机(WOA-LSSVM)的矿浆溶氧量预测建模方法,用鲸鱼算法对最小二乘支持向量机的核函数宽度和惩罚因子进行寻优,建立WOA-LSSVM溶解氧量预测模型,最后输出预测结果...     

融合机器学习算法的煤矿井下信道建模研究

由于矿井复杂多变的环境特征,传统射线跟踪法的井下无线信道建模误差较大,本文通过对机器学习算法及其搭配使用的特征进行分析评估,从而选择最优的信道建模方法。引入机器学习算法对场景特征进行学习进而实现较为精确的建模,研究了BP神经网络、遗传算法、支持向量机在井下信道建模方向上的应用。构建了射线跟踪法与GA_BP相结合的场强预测模型,同时使用最小二乘支持向量机方法建立预测模型。以地下巷道的实测数据作为算法的训练样本,对场强进行预测,试验本文各类算法的特征以及算法中参数对预测结果的影响。得到场强预测结果与实测数据的误差为-1.206 dbm,本文混合模型提升了井下场强预测精度。     

基于改进PSO优化LS-SVM参数的煤与瓦斯突出预测研究

为提高最小二乘支持向量机的预测精度,拓展其应用范围,采用改进后的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,并应用于芦岭煤矿煤与瓦斯突出危险性类型预测。结果表明优化后的模型比神经网络预测的结果精度高,总体效果良好。     

煤矿特种防爆车辆VTC650用SRM牵引控制系统设计

针对煤矿井下蓄电池车常用直流电机、异步电机作为牵引电机中存在的故障率高、维护困难、起动转矩小等问题,采用SRM替代原牵引系统电机的方案,设计了1套基于数字信号处理器TMS320F28335为控制核心,以旋转变压器作为速度位置检测的开关磁阻电机调速系统,将该系统成功应用于VTC650支架搬运车的牵引改造,提高了整机的可靠性和稳定性。     

盾构密封舱土压预测及优化控制智能策略

盾构掘进过程中开挖面压力失衡易导致地表塌陷或隆起的灾难性事故。由于密封舱土压的变化情况与开挖面压力密切相关,因此精确预测及控制密封舱土压是有效预防开挖面压力失衡的关键技术之一。为建立密封舱土压的预测模型,首先从机理上对密封舱土压与掘进参数的关系,特别是刀盘扭矩对土压的影响,做了详细分析,以此为基础确定了密封舱土压模型新的输入输出参数。然后建立了依据密封舱压力传感器数据、基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的土压预测模型。并且基于此预测模型,以密封舱内四点土压预测值与设定值偏差最小为优化指标,采用粒子群算法（PSO）对控制参数进行在线优化,实时控制密封舱土压平衡。最后结合现场施工数据进行了仿真对比分析,验证了模型的有效性和准确性,为准确预测和控制密封舱土压,保证掘进过程安全提供了技术支持。     

基于LS-SVM的煤炭建设项目投资估算模型研究

全面准确、高效合理地对煤炭建设项目进行投资估算是企业科学决策的前提和关键,但在项目前期决策阶段往往遇到资料欠缺、时间紧迫,导致详细估算无法完成、简单匡算误差较大的问题。本文在对大量矿井投资数据进行分析的基础上,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的投资估算模型,通过学习已有项目技术特征与投资额之间的隐含关系,确定模型参数、建立决策函数,从而估算拟建项目投资。按照本文给出的详细算法流程、项目特征提取方法、数据分析原理及过程,将该模型应用在井工矿的建设投资估算中,得到了较好的预测精度,其中RBF核函数的LS-SVM预测值和真实值具有更好的吻合效果。通过实例分析,将其与生产能力指数法进行比较,LS-SVM算法具有明显的优势,预测误差能够满足决策时期各阶段的允许误差要求。研究结果表明:基于LS-SVM的投资估算模型具有较强的学习能力和较高的应用价值,是对传统投资估算方法的有效补充和改进,能够为企业决策提供可靠的数据支持。     

煤矿井下无轨胶轮电动车再生制动控制策略研究

 摘要：以永磁直流电机为研究对象,进行了煤矿井下无轨胶轮电动车驱动与再生制动主回路设计,以二象限型DC－DC直流斩波器为结构,建立了再生制动模型,通过最大回馈功率制动、最大回馈效率制动、恒定力矩制动和恒定回馈电流制动四种再生制动策略的对比分析,得出了一种既能保证最大回收能量,又可保护车载蓄电池的再生制动控制策略—恒定回馈电流制动,为煤矿井下无轨胶轮电动车的高效节能运行提供了参考,具有一定的实用价值。     

基于储能优化及荷电状态均衡的直流微电网控制研究

为了实现直流微电网中储能设备的优化控制以及荷电状态均衡控制,提出了一种基于储能优化及荷电状态均衡的直流微电网控制策略。分析了直流微电网结构和储能模型,利用模拟电机特性结合电压电流双闭环PI控制方法优化储能设备控制,通过模拟电机特性结合下垂系数控制法达到荷电状态均衡控制,并搭建Simulink仿真模型进行验证。由仿真结果可知:在风力输出功率和光伏输出功率波动时,在模拟直流电机特性的储能装置控制优化策略下,蓄电池能够有效抑制母线电压波动,维持系统各部分功率平衡;在蓄电池充电、放电及充放电过程中,在模拟电机特性与下垂系数控制下,让荷电状态高的蓄电池输出较多功率,而荷电状态低的蓄电池则吸收较多功率,最终实现并联蓄电池荷电状态的平衡。研究结果表明,该方法能有效抑制母线电压跌落,增强直流母线的稳定性。     

级联型多电平变换器调速系统矢量控制的研究

在对基于载波相移技术级联型多电平变换器电路拓扑的工作原理和控制策略分析的基础上,将转差频率矢量控制引入了对异步感应电机的高精度控制,通过坐标变换将异步电动机在三相静止坐标系上的数学模型转化为两相旋转坐标系上的数学模型,将定子电流矢量分解为励磁和转矩2个直流分量并分别加以控制,从而实现磁通和转矩的解耦控制,通过仿真验证了基于载波相移技术的级联多电平变流器调速系统矢量控制的可行性。     

基于扭矩的安全钻进控制

扭矩是钻进过程中的一个重要参数,扭矩太小时破岩效率低而影响机械钻速,扭矩太大又可能会引发钻具事故,因此需要针对不同的钻具组合,探讨井口处钻柱及钻头扭矩计算方法。本文针对提供扭矩的顶驱或者电动钻机,阐述了钻柱井口扭矩值的计算。根据底部钻具组合中是否带螺杆钻具,提出了钻头处扭矩的计算方法。研究结果得出,在电机电压和负载电阻一定的条件下,井口钻柱的扭矩随其转速变化,一旦转速确定,则扭矩就确定。如果底部钻具组合中不带螺杆,则整个钻柱的扭矩值从井口到钻头向下逐渐递减;如果底部钻具组合中带有螺杆,则钻头扭矩就是此压力降下螺杆的输出扭矩值。螺杆的输出扭矩值与其负载压力降大小成正比,钻井液排量一定的情况下,一旦螺杆的负载压力降确定,其输出扭矩值确定。只要井口与钻头处扭矩差值不超过整个钻柱任意一处的抗扭强度,钻柱就不会发生因扭矩导致的事故。研究结果表明,本文提出的方法为科学选择顶驱或转盘转速及电机功率,合理匹配钻头和螺杆钻具等方面提供了理论指导。     

露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型

利用支持向量机学习原理,研究露天采矿爆破振动对民房破坏的预测问题。选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量和场地条件作为露天采矿爆破振动对民房破坏的影响因素,以工程实际检测数据为训练样本,建立露天采矿爆破振动对民房破坏的LS-SVM预测模型。利用32组爆破实验数据作为学习样本对支持向量机进行训练,建立相应的预测模型并通过回代估计方法进行回检,误判率为0,用另外12组现场实验数据作为检验样本进行测试,测试结果良好。结果表明,LS-SVM预测方法的误判率低,判别精度高,为露天采矿爆破振动对民房破坏预测提供了一种行之有效的新方法,可以在实际相关工程中展开使用。     

六相感应电机直接转矩控制的新策略

为直接控制电机的气隙磁通和电磁转矩,提出了特殊的定子电流波形.从理论上对这种特殊电流波形激励的六相感应电机内部气隙的磁场强度性能进行了分析,并推导出电磁转矩的方程式.根据所提出的直接转矩控制技术,对一个小型（2 kW）两极六相感应电机驱动系统在电流数字滞环控制下进行实验研究.实验结果表明,电磁转矩和转矩电流在MMF平衡条件下呈线性关系而与负载的大小无关.采用电流波形驱动六相感应电机的优点是气隙磁场类同于直流电机的一个方波,并且可以实现电磁转矩的直接控制,省去了繁琐复杂的派克变换和逆变换.这种转矩控制新策略也可使系统具有良好的动态性能.     

基于MATLAB异步电机直接转矩控制的仿真建模

从异步电动机的数学模型出发,推出了在定子坐标系下直接控制定子磁链和转矩的控制规律。利用空间矢量的概念,推导出了直接转矩控制系统中电压空间矢量的选择规则,根据直接转矩控制原理,利用MATLAB软件中的SIMULINK对异步电动机直接转矩控制系统进行了建模和仿真,实验结果表明直接转矩控制具有良好的动静态性能。