综采工作面智能化关键技术现状与展望

综采工作面智能化是我国煤炭开采的重点发展方向之一。综采工作面环境复杂,设备众多,开采工艺各环节高度耦合,且采煤过程中各设备之间的动作协同性要求较高,这给设备的智能控制带来了巨大挑战。为厘清综采工作面智能化的技术现状,发掘技术难题的解决方法,探讨未来的发展方向,首先从工程应用角度出发,围绕采煤机、液压支架群、供液系统、运输系统等核心设备,综述综采工作面智能化的发展历史和技术现状,介绍了智能化综采工作面现有的系统架构和关键技术,梳理智能化建设过程中的技术难点。其次从控制理论角度出发,重点阐述了采煤机滚筒自适应调高、支架姿态控制、支架自动跟机、工作面直线度调整、设备协调控制等技术难点所面临的科学问题,从系统建模、控制算法及优化决策等方面,介绍了解决上述问题的技术路径和国内外最新的研究成果。最后,根据人工智能研究领域的发展动态,展望了采煤机、液压支架、运输系统的智能化发展方向;结合计算机视觉、三维激光点云技术、大数据分析、多智能体控制与决策等方向的研究成果,探讨了综采工作面在视频目标识别与跟踪、关键设备三维姿态感知、透明工作面地质信息获取与建模、设备故障综合诊断、工作面信息挖掘与智能分析、设备...     

基于小波特征及深度学习的故障电弧检测

由线路绝缘层老化破损、电气接触不良等原因产生的串联故障电弧严重威胁着低压配电系统的电力安全。其电流小、温度高、隐蔽性强等特点更是给检测和识别带来了困难。基于此,提出一种基于小波特征及深度学习的串联故障电弧检测方法。通过搭建串联故障电弧实验平台,采集了典型阻性、阻感性、感性负载下的电流信号,对电流信号进行小波变换构造了训练集和测试集,通过改进的AlexNet模型识别故障电弧并输出检测结果。实验结果表明,采用该方法进行串联故障电弧识别的准确率约为95.58%,比利用AlexNet模型要高出约10.58%。     

基于模糊深度Q网络的放煤智能决策方法

在综放工作面放煤过程中,由于煤尘和降尘水雾对工作人员视线的影响,人工控制放煤存在过放、欠放问题。针对该问题,将液压支架尾梁看作智能体,把放煤过程抽象为马尔可夫最优决策,利用深度Q网络（DQN）对放煤口动作进行决策。然而DQN算法中存在过估计问题,因此提出了一种模糊深度Q网络（FDQN）算法,并应用于放煤智能决策。利用放煤过程中煤层状态的模糊特征构建模糊控制系统,以煤层状态中的煤炭数量和煤矸比例作为模糊控制系统的输入,并将模糊控制系统的输出动作代替DQN算法采用max操作选取目标网络输出Q值的动作,从而提高智能体的在线学习速率和增加放煤动作奖赏值。搭建综放工作面放煤模型,对分别基于DQN算法、双深度Q网络（DDQN）算法、FDQN算法的放煤工艺进行三维数值仿真,结果表明：FDQN算法的收敛速度最快,相对于DQN算法提高了31.6%,增加了智能体的在线学习速率;综合煤矸分界线直线度、尾梁上方余煤和放出体中的矸石数量3个方面,基于FDQN算法的放煤效果最好;基于FDQN算法的采出率最高、含矸率最低,相比基于DQN算法、DDQN算法的采出率分别提高了2.8%,0.7%,含矸率分别降低了2.1%...     

用于骨架行为识别的时空卷积Transformer网络

针对基于图卷积的骨架行为识别方法在建模关节特征时严重依赖手工设计图形拓扑,缺乏建模全局关节间依赖关系的缺点,设计了一种时空卷积Transformer实现对空间和时间关节特征的建模。空间关节特征建模中,提出一种动态分组解耦Transformer,通过将输入骨架序列在通道维度进行分组并为每个组动态生成不同的注意力矩阵,允许建模关节之间的全局空间依赖关系,无需事先知道人体拓扑结构。时间关节特征建模中,通过多尺度时间卷积实现对不同时间尺度行为特征的提取。最后,提出一种时空-通道联合注意力模块,进一步对所提取到的时空特征进行修正。在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D 120数据集的跨主体评估标准上达到了92.5%和89.3%的Top1识别准确率,实验结果表明了所提方法的有效性。     

MDEA溶液中无机阴离子的定性及定量分析方法研究

建立了使用离子色谱对MDEA溶液中无机阴离子进行定性与定量测定的方法。通过对不同的淋洗液模式（等度模式、一步梯度模式、多步梯度模式）进行研究比较,确定了分离度最好模式为多步梯度模式。采用多步梯度洗脱方式分别对F-,Cl-,Br-,NO3-,SO42-无机阴离子的混合标准溶液系列进行测定,建立了外标定量曲线, 5种无机阴离子的质量浓度在其线性范围内的相关系数可以达到99%以上,检出限可达到10 μg/L以下,该方法在线性范围内线性度较好,检测灵敏度高。重复性试验和加标回收试验结果表明,该方法的相对标准偏差小于5%,加标回收率在95.9%～105.6%之间,准确度较高。通过对使用了一年左右的MDEA溶液进行测试,可知溶液中含有Cl-,NO3-,SO42- 3种无机阴离子,其质量浓度分别为1191.055,3.155,41.595 mg/L。     

无线传输系统线圈的仿真模拟

线圈作为无线信号能量传输系统的重要组成部分,其结构属性是影响能量信号传输效率的主要因素.通过建立有限元仿真及Matlab仿真,应用毕奥-萨法尔定律对影响磁感应强度的线圈参数进行了分析,并根据电磁感应基础理论由纽曼公式计算出在一定间距下共轴载流圆线圈间互感系数的表达式,进一步分析了线圈的形状、空间位置以及发射线圈和接收线...     

基于语言直觉模糊集的应急物流预案决策

为解决应急物流决策问题,提出一种考虑预案实施人员诉求和定性表征预案偏好的语言区间直觉模糊群决策方法.为克服已有算子出现的集结失效现象,有效集结语言区间直觉模糊数组,提出?ukasiewicz运算法则和集结算子;以群共识最大化为目标,基于距离测度构建专家权重优化模型,进而获取可靠性强的综合评价矩阵;利用字典序关系提出语言...     

智能工厂建设方案的正态云多准则优选方法

针对模糊随机环境下智能工厂建设方案优选问题,从智能、产销、辅助3个支持维度设计评估准则体系,考虑区间数准则权重与正态云准则值,提出基于偏差一致性原理与余弦逼近度的新方法.首先,根据正态云与正态随机变量间的关系,将正态云决策矩阵转化为广义正态随机决策矩阵,通过正态云的3σ原则生成区间数决策矩阵;然后,检验区间准则权重向量的合理性和可行性,运用熵权法与偏差一致性原理构建非线性多目标规划模型,求取综合准则权重向量;进一步,基于规范化区间数决策矩阵,考虑各方案与理想方案的方向与位置差异,计算改进型加权区间余弦相似度及加权区间余弦逼近度,获得各方案的排序;最后,以农业装备制造企业为例,验证了所提方法的可行性和有效性.     

面向遥感图像水域分割的图像熵主动轮廓模型

为提高遥感图像水域分割的准确度,结合高分率遥感图像中水域与背景纹理复杂度差异较大的特点,将图像熵引入到CV模型中,提出两种图像熵主动轮廓模型用于高分辨率遥感图像的水域分割。其中,针对水域纹理相对简单的遥感图像,在CV模型中引入零水平集内的图像熵而构成局部图像熵主动轮廓模型,可以有效降低背景中灰度值与水域近似的区域发生误分,从而提高水域分割的准确度;针对水域纹理相对复杂的遥感图像,在CV模型中同时引入零水平集内外图像熵而构成全局图像熵主动轮廓模型,改进了水平集函数进化过程中对灰度信息的依赖,并能使零水平集进化到全局最优,进一步提高了遥感图像中水域分割的准确度。针对高分辨率遥感图像中的湖泊、河流和海域分割对比实验结果表明:局部图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为90.1%、81.5%和93.6%,F值分别为0.94、0.885和0.96;全局图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为94.5%、85.3%、94.9%,F值分别为0.956、0.895、0.967。本文提出的两种图像熵主动轮廓模型均能有效减小背景误分,提高了遥感图像水域分割的准确度。     

墙体特性与自然通风耦合作用的墙体传热模型

对单面墙体自然通风房间的传热过程进行数值模拟。主要讨论了不同自然对流强度对墙内侧对流换热系数的影响,并分析了不同墙体结构的室内空气温度变化情况。结果表明：墙内侧值的变化会随瑞利数（Ra）的增加而增加,室内平均温度随房间通风量增加振幅不断减小,房间热环境随通风量增加而改善。绝热层总厚度不变时,绝热层位置离热源越近隔热效果越好。