煤矿供水Fuzzy-PID控制系统

本文在分析了目前煤矿供水系统存在的问题之后,提出了一种新的复合控制的方法,即Fuzzy-PID控制。文章详细介绍了Fuzzy-PID控制原理、供水系统的组成及Fuzzy-PID控制的实现过程,该控制系统不仅控制精度高,而且工作可靠,节电率高,具有明显的经济效益和社会效益。     

走进心灵的教育才会成功

排山倒海的誓言、神色专注的听讲、气势如虹的跑操、“静、专、思、主”的探索与奋斗，无数教育工作者希冀出现在施教者身上的一幕发生在山东省安丘市第四中学——一座教育教学年年都上新台阶的全国农村中学的校园里。     

分布式光纤测温系统在煤矿火灾检测中的应用

摘要：针对煤矿安全存在潜在的火灾问题,文中主要介绍分布式光纤测温原理及其在煤矿火灾监测中的应用。在系统结构上,本文提出了一种优化设计方案。此外,在信号处理方面,本文提出了一种命名为RLN-ELAM的新颖算法,用于检测并消除瑞利噪声对系统测量精度的影响,提高拉曼分布式光纤系统的测量精度。实验结果表明,利用此设计方案和算法后,可以使系统的温度分辨率、空间分辨率均有所提高,测量误差从7%降低到不足2%。在实验室进行的模拟实验中,对温度进行实际测量,结果表明,该煤矿火灾监测系统能够提供详细的温度分布情况并能够及时准确地报警,使工作人员随时掌握煤矿温度分布情况,及时准确地找到火灾发生区。     

IGA-DFNN在瓦斯浓度预测中的应用

为了准确预测采煤工作面的瓦斯浓度,提出免疫遗传算法优化的动态模糊神经网络瓦斯浓度动态预测方法。用无线传感网络系统采集工作面瓦斯浓度数据作为样本,通过小波分析对样本数据进行降噪滤波预处理。采用IGA算法对DFNN网络参数进行优化,建立了瓦斯浓度的预测模型。通过MATLAB仿真研究表明,所建模型对采煤工作面的瓦斯浓度演变趋势预测合理,并且经过IGA算法优化DFNN网络比单纯的DFNN网络具有更快、更准确的预测功能,可以为防治煤矿瓦斯积聚提供更好的理论支持。     

基于ZigBee的城市空气质量智能监测技术的研究

随着无线传感器网络的广泛运用,针对当前城市空气质量实时监测的客观需要,提出了1种基于ZigBee技术的城市空气质量智能监测系统.该系统由ZigBee网络、GPRS通信以及监控中心3个模块组成.其中ZigBee网络采用CC2530作为主控芯片,结合温湿度、微粒等传感器构成.监控中心是在计算机服务器的基础上编写智能监控软件构成的,该软件结合历史数据,运用统计预测算法来预测出未来的空气质量信息.试验结果表明,该系统能够准确显示及预测空气质量信息,实现了对空气质量的智能监测,对我国城市空气污染防治具有重要的参考意义.     

含边界元件的MMC-MTDC直流侧单端量故障辨识方法

直流侧故障辨识是基于模块化多电平换流器(MMC)的多端直流输电(MTDC)系统急需解决的重大科学问题.分析直流线路的边界特性与极间耦合特性,提出一种基于单端暂态能量的故障辨识方法.通过区内、外故障的暂态特征以及方向元件,构建故障线路选择判据;并利用母线相连线路的方向元件和交流侧故障的暂态特性,构造母线故障识别判据;再根据两极低频电流差异,设计故障极判别判据.该方法能快速辨识直流侧故障,无需两端通信,能够满足MMC-MTDC系统对辨识方法速动性与选择性的要求.最后结合张北四端柔性直流系统的PSCAD仿真模型,验证了所提方法在不同的故障类型、故障位置和过渡电阻下均能准确检测到故障,且具备一定的抗过渡电阻能力.     

基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究

瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计（DE-EDA）算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪处理后作为训练样本。采用DE-EDA算法对SVM模型的惩罚参数C、损失参数ε以及径向基参数γ进行优化,利用优化后的模型进行瓦斯浓度的预测。通过MATLAB软件仿真可以得出,所采用的优化模型能够准确的预测煤矿瓦斯浓度的变化趋势。并与经过粒子群（PSO）算法优化的预测模型相比较。结果表明,经过DE-EDA算法优化的SVM模型具有训练速度更快、预测更准确的特点,为实际煤矿瓦斯浓度的预测和处理提供了更加可靠的理论基础。     

RS-RBF信息融合在瓦斯监测中的应用研究

针对煤矿单传感器和低层次的多传感器数据处理的单一、不确定性较高的缺点,在对监测信息进行分析、处理、维数压缩后,利用基于粗糙集理论与神经网络相结合的多传感器信息融合技术实现对瓦斯灾害信息的特征提取。通过对瓦斯灾害的辨识分析,获得更准确、更可靠的瓦斯状态信息,极大地提高了瓦斯监测系统的性能,为获得瓦斯灾害变化的一般规律和准确、及时地发布预测信息提供先进的理论和技术支持。     

阶段化改进的海洋捕食者算法及其应用

针对海洋捕食者算法自适应能力有限、局部桎梏概率高等不足,提出阶段化改进的海洋捕食者算法.在高速度比阶段实施差分演化,在原始猎物群体的变异与交叉中扩大全局探索范围,遍历优化个体质量;引入正余弦算法等概率波动等速度比阶段的并行架构,提升莱维飞行群体与布朗运动群体的灵活性,促进群体间渗透,同节奏优化算法的开发能力与探索能力;融合柯西变异策略与反向学习策略改进低速度比阶段捕食者,生成具备自我调节能力的柯西镜像捕食者,避免迭代末期种群同化过度,强化算法反早熟能力.通过基准函数对比寻优实验及Wilcoxon符号秩检验来评估改进算法的性能,实验结果验证了阶段化改进策略对算法整体表现力的提升.利用改进算法优化在线序列极限学习机参数并应用于变压器故障诊断,进一步验证阶段化改进策略的有效性及工程实用性.     

基于激光超声表面波检测的瓦斯检测研究

利用SnO2/Pt气敏薄膜对瓦斯气体的选择性吸附作用将引起声表面波在其表面的传播速度发生相应改变的性质,并结合激光超声检测技术,提出了一种新的瓦斯检测方法.采用激光在覆有选择性气体吸附薄膜的抛光铝材表面激发出声表面波,用单芯光纤耦合的反射式光束偏转法对所激发声表面波信息进行采集,进而通过合理的算法可以准确检测出环境中瓦斯气体的体积分数.为瓦斯监测方法提供了一种新途径.