井下煤仓煤位检测方法综述

针对井下煤仓表面不均、环境复杂的特点,分析了几种常用的煤仓煤位检测方法,包括超声波式、电容式、核辐射式及图像处理方式等,分别指出了这些方法各自的适用范围及不足,并给出了煤仓煤位检测方法的改进方向。     

一种改进的图像边缘提取算法

针对强干扰背景下的图像在边缘提取时难以在保留边缘细节的同时抑制噪声的情况,提出一种基于二维经验模态分解(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,BEMD)和互信息(Mutual Information,MI)的图像边缘提取算法。首先通过BEMD对图像信息进行分解,然后对分解得到的各阶固有模态分量求出能量和能量熵值,并根据互信息准则,通过依次计算相邻分量能量熵之间的互信息值来区分高频和低频信号。最后,结合小波变换模极大值和数学形态学两种方法的优点分别对高低频信号进行边缘检测,叠加融合得到图像边缘。结果表明,此方法提取出的图像边缘连续完整,并保持了边缘的细节特征。     

矿用机器人驱动系统参数辨识

针对基于最小二乘法的参数辨识精度不高的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法的矿用机器人驱动系统参数辨识方法。通过建立矿用机器人驱动系统模型确定待辨识参数,将待辨识参数看作鲸鱼群个体位置,通过适应度函数来衡量每个鲸鱼群个体位置的优劣,利用鲸鱼觅食策略不断更新鲸鱼群个体位置,直至获得最佳鲸鱼群个体位置,即可获得最佳辨识参数。仿真和实验结果表明,与基于最小二乘法的参数辨识方法相比,该方法具有更高的辨识精度。     

煤矿救援机器人路径平滑算法研究

针对煤矿救援机器人利用A~*算法规划出来的路径存在转折次数多和路径不够平滑等问题,提出了一种基于改进A~*算法的煤矿救援机器人路径平滑算法。首先利用Douglas-Peucker(D-P)算法对A~*算法产生的全段路径进行处理,剔除路径中的冗余节点,提取出若干路径节点作为关键节点,解决了A~*算法路径冗余节点多、路径转折次数多的问题;然后利用三次样条函数对基于关键节点的整段路径进行拟合处理,得到一条平滑的路径,有效缩短了路径长度。仿真实验结果表明,该算法通用性很强,虽然规划时间与A~*算法相比略有增加,但规划出来的路径转折次数少,路径长度短,且路径质量高于遗传平滑算法。     

均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计

针对均匀圆阵（UCA）,根据不同线性调频（LFM）信号在对应阶次上的分数阶傅里叶变换（FRFT）域具有能量聚集性的特点,将不同时频特性LFM信号在FRFT域分离成一系列平稳单频信号,构造出FRFT域上新的空时频分布模型数据,结合MUSIC算法,提出了一种新的均匀圆阵多宽带LFM信号的二维DOA估计。通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

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。     

关键节点和平滑处理的PRM路径优化方法

针对移动机器人路径规划采用的概率路图（Probabilistic Roadmap,PRM）算法存在路径拐点过多以及部分转角过陡的问题,提出一种PRM路径优化方法。PRM算法在构建路径网络图时采用随机采样,路径并非最优,路径节点过多,使用Douglas-Peucker（D-P）算法提取PRM算法生成初始路径节点中的关键节点,用关键节点代替原来的初始路径节点,以减少路径中拐点的个数。使用Clothoid曲线对新生成的路径进行平滑处理,达到路径优化的目的。仿真结果表明该优化方法能减少路径节点的个数,并使路径更加平滑。