基于SaaS的矿震远程预警系统关键技术初探

现有的矿震预警系统都是以独立形式运行于各矿区,相互之间没有关联,重复投资严重,且矿震数据海量繁杂,仅依靠现场分析无法满足实时预警需求。文章基于感知矿山物联网示范工程(夹河矿),对采用云计算SaaS模式构建的矿震远程预警系统关键技术进行了相关研究:首先给出了系统整体框架,然后重点探讨了该系统所涉及的三个关键技术,包括基于SaaS的矿震预警专家分析软件架构、多源SaaS数据库构建技术以及基于MapReduce的并发数据过滤接收技术。现场应用表明,所构建的系统已基本具备全国统一远程矿震预警系统的架构,能满足多矿区远程矿震预警的基本要求。     

煤矿监控图像增强算法的分析与实现

针对煤矿井下粉尘多、光照差的恶劣环境使得矿井监控图像偏暗、对比度低、视觉效果差的特点,提出了一种基于小波变换和模糊理论的图像增强算法。该算法选择小波变换为工具分解图像,应用新的模糊隶属度和增强算子对高频信息进行模糊处理,利用直方图均衡化对低频信息进行处理,最后对图像进行重构。处理结果较好地增强了图像细节信息,从整体上改善了图像效果。     

煤矿井下高压降尘供水系统监控装置的研制

根据煤矿井下高压降尘系统对供水的要求,研制了一种基于PIC18F4580单片机的井下高压降尘供水系统监控装置,介绍了该装置的硬件和软件设计。该装置可实时监测水箱水位、压力、运行状态,并可将这些保护状态信息通过CAN总线接口和转换单元并入煤矿监测监控网,实现远程监测。实验结果表明,该监控装置达到了设计要求,能保证高压降尘供水系统的实时监测与安全运行。     

煤矿应急通信保障系统的设计

提出了一种煤矿应急通信保障系统的设计方案。该系统的核心即应急救援软件平台通过中继网关、专用转换器等设备整合井下扩播电话机、小灵通、WiFi手机、调度电话机、井下广播系统,从而实现各通信系统间的互联互通;该系统通过应急救援软件平台实现与矿井人员定位系统的互联互通、与矿井工业以太网的综合接入。实际测试结果表明,该系统具有线路管理、音频播放、一键通、广播及应急通信救援等功能,提高了应急救援工作的效率。     

智能集中润滑系统在平朔矿区的应用

分析了平朔矿区原有破碎机润滑系统使用中存在的问题,介绍了一种智能集中润滑系统的工作原理及其在平朔矿区应用中的系统配置、系统应用方案及系统维护。该智能集中润滑系统将PC和PLC与现场多点润滑泵、智能仪表和智能传感器相结合,采用多点润滑泵实现对破碎机多个点的集中润滑,采用电动加油泵实现自动补脂。实际应用表明,该智能集中润滑系统运行稳定、可靠,提高了设备使用效率,减少了日常维修工作量。     

IETM技术在便携式工卡系统中的应用研究

从飞机制造的角度出发,以IETM技术为基础,以带Windows 7操作系统的便携式终端为硬件平台,研究开发应用于某机机载机电设备装配指导的交互式电子工卡系统。文中主要介绍了系统设计的背景知识、开发架构和软硬件实现方法,结合XML和SQL数据库技术创作符合GJB6600标准的应用系统。该系统的成功研制和投入使用可将电子信息技术的最新研究成果用于生产实践,既可有效地减轻生产一线工作人员的劳动强度,又能极大地提高飞机数字化制造效率。     

基于数据挖掘的复杂装备维修辅助决策研究

文章通过某装备维修信息框架分析,维修数据预处理,然后以维修记录为例,挖掘出了维修件之间关联规则,并采用决策树分类方法对维修件进行了分类,这些规则和分类结果可以为维修计划制定、器材采购、视情维修等方面提供决策依据。     

VB程序在铁路货车制造行业中小设备中的应用

介绍利用VB语言在铁路货车制造行业中小设备中的软件开发方案的实现,以及对铁路货车制造行业相关专业性要求适应的实现。     

偏最小二乘回归在气温预测中的研究与应用

气温的预测要考虑多重气象因子,然而各气象因子间的多重相关性导致普通的多元回归模型失真,预测精度降低。为了解决以上问题,本研究采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,简称PLS)建模,根据实际建模需要对算法进行改进。为了验证该模型,本研究以成都市10月份气温场为预报场,并结合成都市13个自动站气温数据,提取预报所需主要因子,进行PLS回归建模。实验表明该模型有较好的预测能力。     

选择性集成算法分类与比较

选择性集成是当前机器学习领域的研究热点之一。由于选择性集成属于NP"难"问题,人们多利用启发式方法将选择性集成转化为其他问题来求得近似最优解,因为各种算法的出发点和描述角度各不相同,现有的大量选择性集成算法显得繁杂而没有规律。为便于研究人员迅速了解和应用本领域的最新进展,本文根据选择过程中核心策略的特征将选择性集成算法分为四类,即迭代优化法、排名法、分簇法、模式挖掘法;然后利用UCI数据库的20个常用数据集,从预测性能、选择时间、结果集成分类器大小三个方面对这些典型算法进行了实验比较;最后总结了各类方法的优缺点,并展望了选择性集成的未来研究重点。