模糊控制在瓦斯浓度测控中的应用

介绍一种模糊控制器,它用模糊推理建立的模糊查询表决定变频器的输出,实现风机转速的智能控制。与传统的控制方法相比,模糊控制具有响应快、控制简单、不需建模等特点。提高了通风控制性能和自动化水平,且节能效果非常显著。     

基于FPGA的瓦斯浓度智能检测及通风系统的设计

主要针对目前由于煤矿瓦斯浓度不稳定而导致的瓦斯爆炸事件,提出了以FPGA为控制器的瓦斯浓度智能检测及通风系统。瓦斯浓度无规律的变化使研究人员很难设计出准确的数学建模,该系统采用FPGA芯片以硬件设计的方式实现模糊PID控制器,无需准确建模。FPGA的运行速度与稳定性比单片机要高很多而且实时性好,能及时测得瓦斯浓度从而控制通风机的经济运行。该设计既能有效降低事故的发生率又能避免电能的浪费。     

基于云计算的瓦斯浓度安全监测与预警系统设计

采用科学的手段监测瓦斯浓度对于保障矿井的安全开采是至关重要的,采用云计算中心对瓦斯安全监测预警系统进行设计。对云计算中心的架构进行初步设计完成框架搭建,在此基础上对基于云计算的瓦斯浓度安全预警系统进行整体设计,并采用集成化管理的方式对云计算模式下瓦斯浓度预警的流程进行设计,最后对比某矿井1 d内瓦斯浓度的真实值与预测值,误差在5%以内,由此可知此系统的监测结果是可靠的。     

基于DSP实现的煤矿瓦斯移动抽排系统的模糊控制

煤矿瓦斯抽排系统的抽排泵在启动及运行过程中,需要及时调节排放流量以保证出口瓦斯量在允许的范围内。为此,设计出以DSP为主控芯片的瓦斯浓度模糊控制器,建立一个智能控制系统,并进行了MATLAB仿真,达到了预期的控制效果。     

基于TDLAS矿井瓦斯气体浓度监测系统设计

为了实现对煤矿井下瓦斯气体浓度的准确、快速、实时监测和预警,基于可调谐半导体激光吸收光谱学(TDLAS)原理,选取甲烷分子在1.66μm处特征吸收波长,结合波长调制和谐波检测技术,设计了光谱吸收型瓦斯检测系统,具有光路简单、选择性强、灵敏度高等特点。并结合蓝牙技术,设计了局部无线数据传输与矿用局域网相结合的数据传输结构,为系统实现矿井地面远程瓦斯浓度监测提供方案。     

基于逻辑回归模型的瓦斯浓度异常值检测与预警

在煤层地质构造不确定性、开采强度变化、瓦斯抽采方案调整和人员作业管理等因素的影响下,瓦斯浓度监测数据通常会存在异常情况。仅依据瓦斯浓度阈值指标不能有效反映危险程度的演化过程,进行预警存在一定风险,为提升瓦斯浓度异常值检测的准确性,提出了一种基于逻辑回归模型的瓦斯浓度异常值检测与预警新方法。建立瓦斯数据检测逻辑回归模型后,得到了合理的回归系数并进行了检测试验。试验预测数据结果表明,利用建立的逻辑回归模型识别异常数据的正确率达85%以上,可以有效识别未达到阈值上限的瓦斯数据是否存在异常状态,为优化矿井瓦斯浓度的监测与预警提供了新方法。     

基于Isomap+SVR的瓦斯浓度预测方法

对煤矿关键测点的瓦斯浓度进行科学且准确的预测,是防范瓦斯灾害的关键.为了从瓦斯监测监控系统实时采集的煤矿安全环境数据中分析和挖掘瓦斯浓度信息,从而进行关键测点的瓦斯浓度预测,本文采用等度量映射算法(Isomap)结合支持向量回归算法(SVR)来预测瓦斯浓度.该方法首先通过Isomap算法将非线性的高维煤矿井下安全环境数据进行维数约减,然后利用SVR算法进行回归预测.通过实验分析与对比,该方法行之有效,与多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)方法相比,在预测精度上有一定的优势,且在瓦斯波动异常情况下,鲁棒性更强.     

井下无线瓦斯浓度传感器的设计

瓦斯灾害是制约煤矿安全生产的主要因素之一。本文基于无线网络技术,设计了一款井下无线瓦斯浓度传感器。设备具备智能传感器的特点,定时采集巷道中不同区域的瓦斯浓度信号,并自主分析处理,通过Mesh网络与井上主控机进行无线通信。     

基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型研究

瓦斯灾害制约着煤矿安全生产的发展水平,瓦斯治理是高瓦斯煤矿开采工程中的重要环节,有效预测出下一时间段瓦斯浓度并做出合理的安全防护措施,可为煤矿瓦斯治理决策提供一定的参考依据。利用循环神经网络适合处理连续时间序列样本的特性,构建了一种基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型。该模型以宽泛策略为原则初步确定预测模型网络结构参数,选取数据量更大、时间跨度更长的瓦斯浓度时间序列为训练样本。首先采用邻近均值法和插值法处理训练样本中的异常值和缺失值,同时采用最大最小值标准化法对数据进行归一化处理,其次以均方误差和运行时间为评价指标,采用自适应矩估计优化器优化模型权重,选取修正线性为激活函数,隐藏层中加入丢弃层,通过不断调节步长、网络层数等参数,最终得到最优的循环神经网络瓦斯预测模型。研究结果表明:相比于反向传播神经网络预测模型和双向循环神经网络预测模型,基于循环神经网络的煤矿工作面瓦斯浓度预测模型的训练误差降低至0.003,预测结果误差降低至0.006,具有更高的预测准确度;同时,预测误差波动范围在0.001～0.024,具有更好的稳定性和鲁棒性。基于循环神经网络的工作面瓦斯浓度预测模型具有更高的准确度、稳定性和鲁棒性,可有效预测出下一时间段瓦斯浓度的变化趋势,从而提前做出合理的防护措施,为煤矿安全生产提供一定的参考意见。     

预磨机模糊控制系统的设计与应用

采用模糊控制理论设计了预磨机的给料模糊控制器及主电机转速模糊控制器,并搭建了以PLC为核心的硬件系统,实现了预磨机的自动运行及远程监控。通过在实验室对钨矿进行预磨试验表明,该预磨系统预磨效果良好,工作稳定、可靠,且具有一定的推广应用价值。     

乏风瓦斯混配装置调控系统设计研究

为了满足乏风瓦斯蓄热氧化工程中瓦斯经济浓度1.0%以上的要求,采用低浓度瓦斯和乏风瓦斯混配的方法,以提高乏风瓦斯浓度。针对混配后瓦斯浓度的稳定性和系统的安全性,开展了混配装置调控系统研究。设计了前馈控制和负反馈控制相结合的浓度调控方案,以及紧急情况应急处理方案。对调控系统进行了硬件设计和选型,并设计了调控系统上位机软件和下位机软件。     

义城煤矿采空区瓦斯浓度分布规律研究

通过对义城煤矿 32 1 1回采工作面采空区瓦斯浓度分布的测定 ,初步查明了房柱式回采工作面采空区瓦斯浓度的分布规律 ,为今后采空区瓦斯抽放治理 ,防止采空区瓦斯事故的发生提供了科学的依据。     

采煤工作面瓦斯浓度的LMD-SVM预测

为了实现对回采工作面瓦斯浓度的准确预测,提出了基于LMD(Local Mode Decom-position)方法与支持向量机的采煤工作面瓦斯浓度预测模型。利用瓦斯浓度的历史数据,通过LMD分解得到生产函数(PF分量),分别对每个PF分量进行SVM建模预测,再把PF分量的预测值进行累加,得到瓦斯浓度的理论预测值。通过实例分析可以发现,与常规SVM方法相比,自适应的LMD方法的引入极大地提高了瓦斯浓度的预测精度,与给出的实际监测数据具有良好的一致性。     

基于模糊PID控制的球磨机自动控制系统设计

提出了一种模糊控制对球磨机进行自动控制的技术方案,将模糊PID控制理论引入到球磨机控制系统中,能够很好地克服球磨机非线性、时变等因素的干扰影响,能有效地避免球磨机发生胀磨或是空磨现象。系统运行可靠,抗干扰能力强,能较好地实现球磨机恒功率自动控制,提高了设备的生产率和自动化水平,具有较好的推广应用价值。     

瓦斯及有毒、易爆气体浓度检测仪的研究与开发

近年来，我国煤矿多次发生瓦斯爆炸事故，瓦斯浓度检测已成为煤炭行业安全生产的突出问题。煤气作为一种可燃性、有毒气体，也是矿井大气中的重要组分，具有极强的危害性。随着单片机技术的进步，便携式仪器得到了迅速发展，其智能水平也有了明显的提高，逐渐成为一类主流的测量仪器。本文阐述了多组分气体的测量原理、及其软件硬件实现，设计了一种能检测瓦斯、煤气浓度的实用仪器。该仪器作为便携式多功能仪器，采用可充电电池供电，显示气体浓度值，并具有声光报警功能。     

基于模糊逻辑的变电站电压无功控制系统的设计与仿真

提出一种用于综合控制并联电容器和有载调压变压器分接头切换的模糊控制算法,设计了相应的控制系统,并进行了仿真实验,实验结果表明通过模糊逻辑控制的电压和无功波形平滑,效果好;变压器挡位和电容器调节次数较少,投切次数也较少。     

基于风险控制的煤矿瓦斯事故安全管理体系研究

基于风险控制的煤矿瓦斯事故安全管理体系是在事故发生之前,把导致瓦斯事故发生的危险源辨识出来,对危险源进行分级分类,制定危险源管理标准和管理措施,构建基于PDCA的瓦斯事故安全管理体系。     

模糊-PID串级控制在磨机给矿量控制系统中的应用

针对目前国内磨机运行过程中给矿量控制存在的主要问题,建立了磨机给矿量动态过程数学模型。在对系统的动态特性进行了较为全面分析基础上,基于模糊控制理论,提出了模糊-PID串级控制系统,并对所提出的控制系统的控制效果进行了仿真研究。结果表明,所提出的模糊-PID串级控制方案能显著提高磨机给矿量的运行控制效果和适应能力。