新一代智能煤矿人工智能赋能技术研究综述 被引量：3

1

作者 付翔 秦一凡 +1 位作者 李浩杰 牛鹏昊 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期122-131,139,共11页

煤炭工业与人工智能(AI)深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径,而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下,提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基... 煤炭工业与人工智能(AI)深度融合是现代化矿井实现智能少人、降本提效的重要路径,而煤炭行业全流程、全业务应用场景的AI赋能是实现煤矿智能化的具体技术措施。在当前煤矿智能化发展背景下,提出了初级智能煤矿向新一代智能煤矿演进的基本范式,对比分析了初级智能煤矿与新一代智能煤矿的组成、功能与技术内涵,揭示了新一代智能煤矿AI赋能技术的重要性及其应用实施的2个关键:煤矿工业机理AI模型与煤矿工业互联网平台。总结了关于煤矿地质、采煤、掘进、安全监控等复杂作业环节的工业机理AI模型研究现状,阐明了工业机理AI分析在智能煤矿建设中的快速发展态势。设计了新一代智能煤矿多级云边协同工业互联网平台架构,利用集团数据中心、矿井数据中心、生产系统集控中心等工业信息软硬件设施,结合海量数据云计算和少量数据边缘计算特点,提出了集团云、矿井云与环节边、场景边的多级云边协同机制。指出了未来进一步研究方向,应不断加强煤矿工业机理AI模型的开发与软件化研究,逐步形成煤矿全流程AI赋能的知识软件体系,并充分运用煤矿工业互联网平台的数字资源与信息设施,逐步实现煤矿工业互联网平台的AI技术承载。 展开更多

关键词 新一代智能煤矿 人工智能 AI赋能 煤矿工业机理AI模型 煤矿工业互联网

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煤矿掘进多行为协同控制智能决策模型 被引量：2

2

作者 王宏伟 郄晨飞 +2 位作者 付翔 李进 王浩然 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第6期120-127,共8页

智能决策支持的掘进多行为协同控制是煤矿掘进工作面智能化的核心之一,掘进多行为协同控制的最优时序规划是智能决策的关键。针对煤矿掘进多行为控制模式单一、固化、协同作业能力差等问题,设计了一种煤矿掘进多行为协同控制智能决策模... 智能决策支持的掘进多行为协同控制是煤矿掘进工作面智能化的核心之一,掘进多行为协同控制的最优时序规划是智能决策的关键。针对煤矿掘进多行为控制模式单一、固化、协同作业能力差等问题,设计了一种煤矿掘进多行为协同控制智能决策模型,实现了掘进多行为在最优时序下的协同作业。首先,提出了掘进多行为协同控制智能决策方法,确定了掘进多行为可行时序规划集和多目标最优时序规划策略;其次,根据掘进现场的规定和工艺要求,确定了掘进动作事件集,通过对事件集中两两动作事件之间时间关系的分析,求出掘进多行为时间关系约束矩阵;然后,根据时间点关系约束矩阵转换方法,将掘进多行为时间关系约束矩阵转换为时间点关系约束矩阵,再求出掘进多行为可行时序规划集;最后,定义不同掘进目标下的求解函数,求得不同掘进目标的最优时序。实验结果表明,在不同掘进目标下,按照模型决策出的掘进动作最优时序规划结果,掘进机器人可无干涉协同作业,且掘进作业1个工作循环的执行时间与决策模型计算的时间基本一致。 展开更多

关键词 掘进工作面 协同作业 多行为协同控制 智能决策 最优时序规划 掘进动作事件集

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新一代信息技术赋能煤矿装备数智化转型升级 被引量：1

3

作者 金智新 闫志蕊 +2 位作者 王宏伟 李正龙 史凌凯 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第6期19-31,共13页

当前,煤矿智能化建设正处于初级向中高级智能化过渡探索期,现有智能装备自主创新能力尚需加强,核心技术“卡脖子”,井下复杂赋存条件下可靠性问题突出,如何利用新一代信息技术,纵深推动煤矿装备数智化转型升级,以数字化、智能化推动煤... 当前,煤矿智能化建设正处于初级向中高级智能化过渡探索期,现有智能装备自主创新能力尚需加强,核心技术“卡脖子”,井下复杂赋存条件下可靠性问题突出,如何利用新一代信息技术,纵深推动煤矿装备数智化转型升级,以数字化、智能化推动煤炭安全高效绿色开采具有重要意义。回顾了我国煤炭开采技术与装备智能化发展的演进过程,分析了煤炭开采各阶段的生产特征,认为煤矿智能化彻底改变了煤炭生产方式,生产要素以智能装备、智能化系统和复合型技术人才为主,从本质上提升了煤矿安全高效生产水平,助推煤矿实现减人增安提效。其中智能煤矿装备是煤矿智能化的核心要素,面对未来煤矿装备数智化转型发展的需求,探索了新一代信息技术与煤矿装备融合发展的路径,即以装备为智能化载体,通过新一代信息技术赋予装备智能感知与分析、智能判断与推理、智能决策与控制、智能诊断与学习的类人化智能化能力,并构建了物联网、5G、大数据、云计算、人工智能技术赋能煤矿装备智能感知、智能传输、智能分析、智能计算和智能决策的系统架构。深入分析了煤矿装备数智化发展过程中存在的理论、技术和人才难题,提出了煤矿装备数智化发展的建议:夯实基础是第一要务,须构建煤矿装备智能化顶层设计理论体系,加强关键核心技术攻关,加快新型基础设施建设,夯实煤矿智能化发展根基;煤矿装备智能化技术与煤矿特殊应用场景协同耦合发展,贴近煤矿井下现场需求,形成煤矿专用场景智能化技术,探索装备数智融合创新模式;智能技术与绿色开采技术相互融合促进,打造数字化、智能化、绿色化装备,开发煤炭智能高效低碳开采新模式,促进煤炭生产节能降耗;建立健全煤矿智能化人才培养体系,培养多学科交叉复合型人才,为煤矿智能化建设增强人才储备力量。 展开更多

关键词 煤矿智能化 新一代信息技术 煤炭开采 煤矿装备 数智化 顶层设计 协同耦合

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基于大尺寸工程模型的排尘系统实验及参数优化

4

作者 王晖 王宏伟 曹孟涛 《煤炭技术》 CAS 2024年第1期138-142,共5页

为解决某高瓦斯矿综掘面粉尘污染问题,通过COMSOL软件对压入式通风下粉尘于不同区域运移特性进行研究;选取3种排尘系统参数(风筒风速、压风距离、风筒悬挂高度),以进风侧、回风侧及掘进机操作台位置粉尘质量浓度为分析指标,借助大尺寸... 为解决某高瓦斯矿综掘面粉尘污染问题,通过COMSOL软件对压入式通风下粉尘于不同区域运移特性进行研究;选取3种排尘系统参数(风筒风速、压风距离、风筒悬挂高度),以进风侧、回风侧及掘进机操作台位置粉尘质量浓度为分析指标,借助大尺寸工程模型对每种参数下4个方案进行相似实验,优选排尘系统参数。结果表明:压风出口处负压影响下掘进机机尾存在粉尘回流,并于掘进机操作台处积聚;排尘系统参数以风筒风速16~20 m/s、压风距离8~11 m、风筒悬挂高度3.4~3.7 m设置时,掘进机操作台位置最大粉尘质量浓度降低49.02%,排尘40 min清除掘进机两侧96.58%浮尘,提升了压入式通风为基础的排尘系统抑尘效果及排尘效率。 展开更多

关键词 粉尘防治 综掘面 压入式通风 数值模拟 相似实验 大尺寸工程模型

原文传递

基于元件原理解析的掘进机液压系统故障诊断

5

作者 李永安 赵军军 《煤矿机械》 2024年第3期159-162,共4页

当前矿用掘进机已向智能化和掘锚探一体化方向发展,使得其液压系统更加复杂。针对掘进机液压系统中关键元件结构原理复杂、故障机理分析专业性强、故障排查与处理难度大、效率低等问题,阐述了关键、复杂元件的功能特征,分析了其结构与... 当前矿用掘进机已向智能化和掘锚探一体化方向发展,使得其液压系统更加复杂。针对掘进机液压系统中关键元件结构原理复杂、故障机理分析专业性强、故障排查与处理难度大、效率低等问题,阐述了关键、复杂元件的功能特征,分析了其结构与工作原理。在此基础上总结了掘进机液压系统典型故障现象与特征,详细分析了故障的诱因及处理方法,提出了故障预防的措施,可为掘进机液压系统设计、使用、维护者在系统优化、故障高效判断及排除方面提供参考。 展开更多

关键词 负载敏感 恒功率 比例多路阀 掘进机 液压系统

原文传递

HCPS理论体系下新一代智能煤矿发展路径 被引量：6

6

作者 金智新 王宏伟 付翔 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期1-12,共12页

在当前煤矿智能化高质量工业发展背景下,基于新一代智能制造“人-信息-物理系统”(HCPS)技术机理,提出了以人为核心的新一代智能煤矿理论体系和技术路径。通过介绍近代煤矿机械化-信息化-智能化的生产模式演进和人、信息系统、物理系统... 在当前煤矿智能化高质量工业发展背景下,基于新一代智能制造“人-信息-物理系统”(HCPS)技术机理,提出了以人为核心的新一代智能煤矿理论体系和技术路径。通过介绍近代煤矿机械化-信息化-智能化的生产模式演进和人、信息系统、物理系统的技术发展,以及新一代智能煤矿发展过程中主要面临的关键场景技术,构建了新一代智能煤矿的HCPS技术体系,阐述了人、煤矿信息系统、煤机装备物理系统相互协同作用机制,并从人、煤矿信息系统、煤机装备物理系统及三者集成这4个维度给出了HCPS技术组成要素。根据以人为核心的发展理念,提出了新一代智能煤矿HCPS理论体系下人机协同技术路径,重点阐明了煤矿安全生产目标下人机自主协同交互模式、人在回路的煤矿安全生产态势感知、人机信任与交互模式下的煤矿系统控制共享、煤矿任务场景的人机信息交互可视化应用开发等核心技术。指出采矿、机械、信息、计算机、管理等多学科交叉人才培养与实践,煤矿管理创新、安全制度创新、生产模式创新、人员工种创新等,是新一代智能煤矿发展的2个关键点。 展开更多

关键词 新一代智能煤矿 智能制造 人-信息-物理系统 人工智能 人机协同

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煤矿巷道支护钢带锚孔智能识别与定位 被引量：2

7

作者 张夫净 王宏伟 +2 位作者 王浩然 李正龙 王宇衡 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期76-81,共6页

煤矿井下掘进巷道使用钢带辅助锚杆支护时,如果支护钢带锚孔的定位不准确,钻头打在钢带或锚网上易造成设备损坏,存在较大安全隐患。针对上述问题,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的煤矿巷道支护钢带锚孔智能识别与定位方法。①通过超分... 煤矿井下掘进巷道使用钢带辅助锚杆支护时,如果支护钢带锚孔的定位不准确,钻头打在钢带或锚网上易造成设备损坏,存在较大安全隐患。针对上述问题,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的煤矿巷道支护钢带锚孔智能识别与定位方法。①通过超分辨率重构技术(SR)增加锚孔图像的清晰度,防止因图像模糊而丢失图像中锚孔边缘高频信息。②由于锚孔较小且摄像头距锚孔有一定距离,在卷积神经网络中易丢失较小锚孔的特征信息,影响锚孔检测效果。在YOLOv5s模型的Backbone网络中添加坐标注意力机制(CA)模块,增加YOLOv5s网络中特征提取网络的网络层数,将目标物体的坐标信息融入到卷积网络中,可有效提取锚孔小目标特征信息,从而提高锚孔检测成功率。③利用嵌入CA模块的YOLOv5s网络训练经SR重构后的锚孔数据集,得到改进后的YOLOv5s模型,即SR−CA−YOLOv5s模型。④采用SR−CA−YOLOv5s模型结合双目摄像头对锚孔进行实时识别与定位。实验结果表明:相较于YOLOv5s模型,SR−CA−YOLOv5s模型的平均精度均值为96.8%,较YOLOv5s模型提高了3.1%;SR−CA−YOLOv5s模型有更好的检测能力,在一定程度上避免了漏检;虽然SR−CA−YOLOv5s模型的每秒填充图像的帧数(FPS)降低了18.5帧/s,但其FPS仍保持在166.7帧/s,并不影响模型的实时检测功能。实际测试结果表明:SR−CA−YOLOv5s模型能够在不同光照条件下准确检测出锚孔并获得锚孔相对于摄像头的三维坐标,坐标误差在6 mm以内,且FPS满足实时性要求。 展开更多

关键词 巷道支护 锚杆钻机 钻锚位置 支护钢带 锚孔智能识别与定位 YOLOv5s 超分辨率重构 坐标注意力机制

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基于含噪Retinex模型的煤矿低光照图像增强方法 被引量：2

8

作者 李正龙 王宏伟 +2 位作者 曹文艳 张夫净 王宇衡 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第4期70-77,共8页

低光照图像会导致许多计算机视觉任务达不到预期效果,影响后续图像分析与智能决策。针对现有煤矿井下低光照图像增强方法未考虑图像现实噪声的问题,提出一种基于含噪Retinex模型的煤矿低光照图像增强方法。建立了含噪Retienx模型,利用... 低光照图像会导致许多计算机视觉任务达不到预期效果,影响后续图像分析与智能决策。针对现有煤矿井下低光照图像增强方法未考虑图像现实噪声的问题,提出一种基于含噪Retinex模型的煤矿低光照图像增强方法。建立了含噪Retienx模型,利用噪声估计模块(NEM)估计现实噪声,将原图像和估计噪声作为光照分量估计模块(IEM)和反射分量估计模块(REM)的输入,生成光照分量与反射分量并对二者进行耦合,同时对光照分量进行伽马校正等调整,对耦合后的图像及调整后的光照分量进行除法运算,得到最终的增强图像。NEM通过3层CNN对含噪图像进行拜耳采样,然后重构生成与原图像大小一致的三通道特征图。IEM与REM均以ResNet-34作为图像特征提取网络,引入多尺度非对称卷积与注意力模块(MACAM),以增强网络的细节过滤能力及重要特征筛选能力。定性和定量评估结果表明,该方法能够平衡光源与黑暗环境之间的关系,降低现实噪声的影响,在图像自然度、真实度、对比度、结构等方面均具有良好性能,图像增强效果优于Retinex-Net,Zero-DCE,DRBN,DSLR,TBEFN,RUAS等模型。通过消融实验验证了NEM与MACAM的有效性。 展开更多

关键词 煤矿低光照图像 图像增强 含噪Retinex模型 噪声估计 拜耳采样 多尺度非对称卷积 注意力模块

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综采液压支架中部跟机多模态人机协同控制系统

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作者 付翔 李浩杰 +3 位作者 张锦涛 王然风 王宏伟 秦一凡 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1717-1730,共14页

我国煤矿智能化综采工作面建设处于初级阶段,液压支架电液控自动化技术已广泛应用,但目前液压支架单一固化的自动化控制逻辑难以适应复杂、多变、动态的工作面生产场景,现场实际控制过程仍大多采用自动化+人工干预方式。针对综采工作面... 我国煤矿智能化综采工作面建设处于初级阶段,液压支架电液控自动化技术已广泛应用,但目前液压支架单一固化的自动化控制逻辑难以适应复杂、多变、动态的工作面生产场景,现场实际控制过程仍大多采用自动化+人工干预方式。针对综采工作面复杂场景中液压支架人机交互协作任务需求,提出液压支架中部跟机多模态人机协同控制系统的理论方法与技术原理。首先,设计了人工式、分工式、批准式、否决式4种人机协同模态,以煤层地质、瓦斯粉尘、采煤机速度、液压支架智能水平、系统状态、岗位工技术水平、任务负荷等为判别因素,构建了基于AOG的液压支架人机协同模态选择模型,实现了人工、机器偏好的模态选择。然后,设计了液压支架中部跟机人机协同控制决策机制,提出液压支架中部跟机再次调控策略AI推理技术思路,利用现场数据学习人工操作经验,分别构建了液压支架是否再次调控决策树分类模型和再次拉架时间贝叶斯回归模型,基于上述模型开发了液压支架人机协同控制决策程序,实现了基于多模态与或推理和再次调控策略AI推理的液压支架人机协同控制。最后,采用云-边-端架构软硬件技术,开发了液压支架多模态人机协同控制系统,实现了模型进化、运算推理、程序执行等液压支架多模态人机协同控制功能。该系统在沙曲二矿3404工作面进行了工业试运行,相比于系统使用前,该工作面液压支架中部跟机效率平均提高2%。 展开更多

关键词 液压支架 人机协同 多模态 AI赋能 云边端架构

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综采工作面海量数据挖掘分析平台设计 被引量：1

10

作者 王宏伟 杨焜 +2 位作者 付翔 李进 贾思锋 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期30-36,126,共8页

当前综采工作面海量数据采集的实时性和完整性差、异常数据清洗耗时大、数据挖掘时延大,导致综采数据利用率低,无法辅助管理层实时下发决策指令。针对上述问题,设计了一种综采工作面海量数据挖掘分析平台。该平台由数据源层、数据采集... 当前综采工作面海量数据采集的实时性和完整性差、异常数据清洗耗时大、数据挖掘时延大,导致综采数据利用率低,无法辅助管理层实时下发决策指令。针对上述问题,设计了一种综采工作面海量数据挖掘分析平台。该平台由数据源层、数据采集存储层、数据挖掘层和前端应用层组成。数据源层由工作面各类硬件设备提供原始数据;数据采集存储层使用OPC UA网关实时采集井下传感器监测信息,再通过MQTT协议和RESTful接口将数据存入InfluxDB存储引擎;数据挖掘层利用Hive数据引擎和Yarn资源管理器筛选数据采集过程中受工作现场干扰形成的异常数据,解决因网络延时导致的数据局部采集顺序紊乱问题,并利用Spark分布式挖掘引擎挖掘工作面设备群海量工况数据的潜在价值,提高数据挖掘模型的运行速度;前端应用层利用可视化组件与后端数据库关联,再通过AJAX技术与后端数据实时交互,实现模型挖掘结果和各类监测数据的可视化展示。测试结果表明,该平台能够充分保证数据采集的实时性与完整性,清洗效率较单机MySQL查询引擎提升5倍,挖掘效率较单机Python挖掘引擎提升4倍。 展开更多

关键词 综采工作面 海量数据 数据挖掘 数据采集 数据存储 数据清洗 数据可视化

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“中等收入”与新“双控”背景下煤炭行业转型发展新机遇 被引量：11

11

作者 金智新 曹孟涛 王宏伟 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期45-58,共14页

党的二十大报告重申,到2035年人均国内生产总值达到中等发达国家水平(简称“中等收入”),经济规模的快速扩张,势必会拉动能源需求、增加能源消费,给能源供应带来挑战,而“双碳”目标促使能耗“双控”转向碳排放“双控”(简称新“双控”)... 党的二十大报告重申,到2035年人均国内生产总值达到中等发达国家水平(简称“中等收入”),经济规模的快速扩张,势必会拉动能源需求、增加能源消费,给能源供应带来挑战,而“双碳”目标促使能耗“双控”转向碳排放“双控”(简称新“双控”),将使控碳举措更加精准,低碳转型压力增加。在“中等收入”和新“双控”背景下,如何立足以煤为主的基本国情,统筹保障能源供应和低碳转型,把握煤炭行业发展的新机遇,赋能煤炭行业转型升级和高质量发展,将是一个充满挑战而又无法回避的重大时代课题。通过回顾煤炭工业对于我国国民经济发展的历史性贡献,结合我国资源禀赋特征和现阶段经济社会发展实际,认为煤炭在未来仍将发挥能源保障作用,支持实现“中等收入”目标,并深入分析了煤炭发展过程中存在的安全、生态以及智能化程度低的难题。揭示了“中等收入”与新“双控”背景下煤炭行业面临的新挑战主要为保障能源供应要求提升、低碳转型压力加大,测算了电力耗煤量在不同双碳时期的变化规律:电力耗煤量将在2030年为20亿t,而到2060年降至5.0亿t,降幅达到75%,极大冲击煤炭销量,给煤炭行业发展带来巨大的潜在风险。针对性地提出了不同双碳时期煤炭行业发展的新机遇:目前碳达峰时期,推动保供和低碳协同发展,应把握煤炭与煤电一体化、煤矿与循环经济工业园区一体化、矿区修复与生态协调发展、煤炭反哺教育战略、煤炭机械化开采与智能化开采耦合、瓦斯资源化与能源化利用等机遇,为实现“中等收入”目标提供能源支撑,在保供中实现高质量发展,为绿色低碳转型发展提供基础;在碳达峰–碳中和时期,大力发展煤炭与现代煤化工耦合、煤炭能源与新能源耦合等产业,在高质量发展基础上实现绿色低碳转型的跨越发展,助力碳中和目标的早日实现,以期为我国能源和煤炭相关决策、政策制定提供参考。 展开更多

关键词 中等收入 新“双控” 煤炭行业 耦合发展 能源转型 能源发展

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基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别方法 被引量：1

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作者 闫志蕊 王宏伟 耿毅德 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期429-439,共11页

煤岩识别技术是实现煤矿工作面智能无人开采的关键技术之一。为进一步提高基于机器视觉实现煤岩界面图像识别的精度和效率,提出一种基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别网络模型:首先,使用轻量化MobilenetV2模块作为骨干特... 煤岩识别技术是实现煤矿工作面智能无人开采的关键技术之一。为进一步提高基于机器视觉实现煤岩界面图像识别的精度和效率,提出一种基于改进DeeplabV3+和迁移学习的煤岩界面图像识别网络模型:首先,使用轻量化MobilenetV2模块作为骨干特征提取网络,减少网络模型参数,提高语义分割效率;然后,在编码器和解码器中引入卷积注意力机制模块(CBAM),提高模型特征提取能力,并实现不同层级特征信息有效融合,提升模型分割精度;其次,采用迁移学习训练方法,克服样本分布差异性,增强模型泛化性,以适应于不同应用场景下的煤岩识别任务。应用自制煤岩分割数据集和综采面煤岩分割数据集验证模型性能,与FCN、SegNet、U-net、DeeplabV3+网络模型作对比试验,并选择准确度、平均交并比、推理时间等指标对模型识别效果进行评估。消融试验结果表明,改进DeepLabV3+网络模型在自制煤岩分割数据集上准确度和平均交并比分别为94.67%和93.48%,测试用时42.58 ms/张,采用推理加速框架TensorRT优化后推理时间可达6.14 ms/张,与其他模型相比,改进DeepLabV3+对煤岩边界细节特征提取能力更强,分割精度和处理效率更高。最后通过构建综采工作面含有煤岩层的煤岩图像分割数据集对改进DeepLabV3+模型采用迁移学习方法进行训练测试,实现了煤矿井下工作面的煤岩界面图像识别,验证了该方法在实际煤岩图像识别任务的可行性和有效性。 展开更多

关键词 煤岩识别 语义分割 DeepLabV3+ 注意力机制 迁移学习

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基于改进相似模型的采煤机轴承剩余寿命预测方法

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作者 李晓昆 耿毅德 +2 位作者 王宏伟 付翔 王然风 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期96-103,共8页

采煤机轴承退化过程并非简单的线性或指数关系,应分为不同阶段进行分析。而目前的采煤机轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法未充分考虑该因素。针对该问题,提出了一种基于改进相似模型的采煤机轴承剩余寿命预测方法。采用通用的相似模型描... 采煤机轴承退化过程并非简单的线性或指数关系,应分为不同阶段进行分析。而目前的采煤机轴承剩余使用寿命(RUL)预测方法未充分考虑该因素。针对该问题,提出了一种基于改进相似模型的采煤机轴承剩余寿命预测方法。采用通用的相似模型描述设备退化过程,在此基础上通过对均方根聚类分析,将轴承退化过程划分为平稳运行阶段、初始退化阶段和加速退化阶段,借助传统相似模型思路分段计算采煤机轴承的健康状态并拟合得到退化曲线样本库,通过对离线样本库数据和在线采煤机实时数据进行数据预处理和相似性分析,最终得到采煤机轴承RUL。实验结果表明:基于改进相似模型的采煤机轴承RUL预测方法的误差绝对值均值较卷积门控循环单元(ConvGRU)、空间卷积长短时记忆神经网络(ConvLSTM)、卷积神经网络(CNN)、自组织映射神经网络(SOM)、循环神经网络(RNN)、传统相似模型分别降低了30.49%,7.54%,16.98%,24.74%,17.96%,9.49%,可以较好地预测轴承RUL。现场试验结果表明:对采煤机轴承连续监测87 d,轴承健康状态从0.997逐渐下降到0.972,与现场采煤机轴承实际使用情况基本吻合,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 采煤机轴承 改进相似模型 剩余使用寿命 轴承退化曲线 RUL预测

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新型矿用机载锚杆钻机全液压自动控制系统的设计

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作者 李永安 王宏伟 +1 位作者 陶磊 闫志蕊 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2023年第10期208-210,共3页

针对某进口四臂锚杆钻车钻机液压控制回路复杂、液压阀规格繁杂、故障排查难度大以及阀块流道复杂、体积笨重、加工设计难度大等问题,设计了新型钻机全液压自动控制系统。控制系统以负载传感多路阀作为主控制阀,通过特定设计的控制模块... 针对某进口四臂锚杆钻车钻机液压控制回路复杂、液压阀规格繁杂、故障排查难度大以及阀块流道复杂、体积笨重、加工设计难度大等问题,设计了新型钻机全液压自动控制系统。控制系统以负载传感多路阀作为主控制阀,通过特定设计的控制模块、进给模块、定位模块等液压逻辑控制回路,实现了锚护作业一个工作流程内钻箱旋转、进给、返回、水阀启闭自动控制。该控制系统有助于提高机载锚钻装置的自动化水平,降低工人劳动强度,提高锚杆支护效率,同时具有阀组体积重量小、功能划分清晰、无需电气防爆元件、故障易排查等优点。 展开更多

关键词 负载传感多路阀 全液压控制 液控换向阀 锚钻装置 模块化

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采煤机滚筒工作性能优化研究

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作者 王宏伟 郭军军 +3 位作者 梁威 耿毅德 陶磊 李进 《工矿自动化》 2024年第4期133-143,共11页

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能... 在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.4677 kW·h/^(3),装煤率为43.01%,载荷波动系数为0.3278。 展开更多

关键词 采煤机滚筒 双向耦合机理 离散元法 多体动力学 多目标优化 改进多目标灰狼优化算法 优劣解距离法

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液压支架数字孪生体联合建模方法 被引量：1

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作者 王宏伟 武亚丹 陈龙 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期13-19,共7页

目前液压支架建模方法存在建模方式单一、缺乏模型内部动作表达等问题,难以实现数字孪生模型的深度知识挖掘,且液压支架的建模只单独研究机械或者液压部分,很难掌握其整体动态特性。针对上述问题,以掩护式液压支架ZY6800/08/18D作为研... 目前液压支架建模方法存在建模方式单一、缺乏模型内部动作表达等问题,难以实现数字孪生模型的深度知识挖掘,且液压支架的建模只单独研究机械或者液压部分,很难掌握其整体动态特性。针对上述问题,以掩护式液压支架ZY6800/08/18D作为研究对象,提出了一种液压支架数字孪生体联合建模方法。利用SolidWorks软件建立液压支架机械系统和液压系统的三维实体模型,将三维实体模型生成.sldasm格式文件导入MapleSim软件中,使用运动副连接机械部分,液压元件连接液压部分,建立液压支架机械系统孪生模型和液压系统孪生模型,二者联合,与物理体通过数据库进行数据交互与模型优化。为了使模型1∶1映射物理体,建立了液压支架数字孪生体,包括系统层、信息层、物理层。对构建好的液压支架数字孪生体进行虚实一致性实验,在物理体与孪生体立柱输入相同信号的条件下分析二者连杆的角度变化是否一致,验证模型的合理性与准确性。结果表明:物理体与孪生体连杆角度拟合度为0.986,接近1,拟合程度较好,表明真实数据驱动下的孪生模型位姿信息与物理体运行结果基本一致;连杆角度的整体误差为-0.198~+0.185°,在倾角传感器精度范围内,满足精度要求。数字孪生模型运动规律符合液压支架实际运动状态,实现了物理体与其孪生体的相互映射和交互融合。 展开更多

关键词 液压支架 数字孪生 机械系统 液压系统 联合建模 物理体 孪生体 虚实一致性

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智采工作面中部液压支架集群自动化后人工调控决策模型 被引量：6

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作者 张锦涛 付翔 +1 位作者 王然风 王宏伟 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期20-25,共6页

智采工作面在液压支架自动跟机完成后,会出现丢架、直线度不平整、支架歪斜等异常工况,需要人工调控,目前研究缺乏对智采工作面生产过程中液压支架自动化后人工调控工况的知识发现,不利于工人快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上... 智采工作面在液压支架自动跟机完成后,会出现丢架、直线度不平整、支架歪斜等异常工况,需要人工调控,目前研究缺乏对智采工作面生产过程中液压支架自动化后人工调控工况的知识发现,不利于工人快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上述问题,从判别液压支架自动化后动作不达标液压支架架号出发,提出了一种智采工作面中部液压支架集群自动化后人工调控决策模型。首先,对工作面历史数据进行分析,得出液压支架自动跟机完成后3个特征值(即自动跟机拉架距离、自动跟机前后的推移油缸行程变化量、采煤机位置支架号与被判断支架号的绝对差值)可作为判别液压支架自动跟机后是否进行人工调控的重要特征。根据上述结论,给出了液压支架集群自动化后人工调控决策模型结构,其中数据采集模块用于提供原始数据;数据预处理模块对原始数据进行异常值处理、筛选、排序和相关性分析等数据准备工作;特征工程模块对上述3个特征值进行计算及标准化处理,为分类模型提供样本集;分类模型对样本集进行划分后,利用ID3决策树进行分类,最后输出正常工况下的液压支架架号与需人工调控的液压支架架号。模型评估结果表明,与传统K最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)等分类算法相比,基于ID3决策树的智采工作面中部液压支架工况分类模型的训练集准确率为92.27%,测试集准确率为93.75%,能够较好地判别自动化后人工调控液压支架架号。 展开更多

关键词 智采工作面 液压支架 跟机自动化 人工调控 人工干预 ID3决策树

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基于改进Mask R-CNN的刮板输送机铁质异物多目标检测 被引量：3

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作者 史凌凯 耿毅德 +1 位作者 王宏伟 王洪利 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期55-61,共7页

刮板输送机是煤矿井下的关键运输设备,铁质异物进入刮板输送机会引发磨损、断链等,甚至会造成停产、伤人等严重事故。现有刮板输送机异物识别方法存在对井下图像的适应性较差、无法区分异物类别与数量等问题。针对上述问题,提出了一种... 刮板输送机是煤矿井下的关键运输设备,铁质异物进入刮板输送机会引发磨损、断链等,甚至会造成停产、伤人等严重事故。现有刮板输送机异物识别方法存在对井下图像的适应性较差、无法区分异物类别与数量等问题。针对上述问题,提出了一种基于改进掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的刮板输送机铁质异物多目标检测方法。采用基于Laplace算子的图像增强算法对井下低照度、高粉尘环境下采集的图像进行预处理,对增强后的图像进行标注,制作数据集。采用Mask R-CNN模型的ResNet-50特征提取器获取铁质异物图像特征;采用特征金字塔网络进行特征融合,保证同时拥有高层的语义特征(如类别、属性等)和低层的轮廓特征(如颜色、轮廓、纹理等),以提高小尺度铁质异物识别精度;针对Mask R-CNN模型生成的锚点与待检测的铁质异物尺寸不对应的问题,对Mask R-CNN模型进行改进,采用k-meansⅡ聚类算法代替原来的锚点生成方案,通过遍历数据集中标注框的长宽信息得到聚类中心点,实现刮板输送机铁质异物多目标检测。实验结果表明,改进Mask R-CNN模型对单张图像的平均检测时间为0.732 s,与Mask R-CNN,YOLOv5相比,分别缩短0.093,0.002 s;平均精度为91.7%,与Mask R-CNN,YOLOv5相比,分别提高11.4%,2.9%。 展开更多

关键词 刮板输送机 铁质异物 多目标检测 深度学习 Mask R-CNN k-meansⅡ聚类算法

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液压支架时空区域支护质量动态评价 被引量：1

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作者 贾思锋 付翔 +2 位作者 王然风 王宏伟 王朋飞 《工矿自动化》 北大核心 2022年第10期26-33,81,共9页

液压支架支护过程是一个时间、空间上的动态变化过程,目前液压支架支护质量评价大多关注支架静态特征,对支架立柱压力动态变化研究较少。针对上述问题,采用深度学习方法构建了一种基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量动态... 液压支架支护过程是一个时间、空间上的动态变化过程,目前液压支架支护质量评价大多关注支架静态特征,对支架立柱压力动态变化研究较少。针对上述问题,采用深度学习方法构建了一种基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量动态评价模型。首先,将工作面液压支架立柱压力数据进行预处理(缺失值填充、异常值处理、筛选、排序等),得到较为完整的液压支架压力数据。其次,将预处理后的液压支架立柱压力数据按照时间和空间排列,并提取反映智采工作面液压支架支护情况的初撑力、循环末阻力、时间加权阻力、阻力空间分布情况等重要特征量,将压力时间序列和空间序列组合为时间-空间二维总时空压力矩阵。再次,根据工作面支护要求,将时空区域支护质量划分为支护质量初步恶化、支护质量持续恶化、支护质量深度恶化、支护质量保持一般、支护质量初步优化、支护质量持续优化、支护质量保持良好7类,在总时空压力矩阵上使用滑动窗口按照一定间隔截取给定大小的子矩阵,将子矩阵与7类时空区域支护质量一一对应,形成样本和标签。最后,将样本和标签输入改进型LeNet-5网络进行训练,构建液压支架时空区域支护质量评价模型,实时评价该区域支架支护情况。实验结果表明:基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量评价模型可用于工作面区域内支护质量动态效果辨识,为现场操作人员有针对性地调整液压支架支护状态提供依据,分类准确率为85.25%,比基于LeNet-5网络的模型提高了12%。同时,改进型LeNet-5网络在训练过程中能较快地收敛到最优解,加快了网络训练速度,验证了改进型LeNet-5网络用于智采工作面液压支架时空区域支护质量评价的优势。 展开更多

关键词 智采工作面 液压支架 立柱压力 支护质量评价 时空区域 深度学习 卷积神经网络

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基于捷联惯导与差速里程计的掘进机组合定位方法 被引量：2

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作者 王浩然 王宏伟 +1 位作者 李正龙 付翔 《工矿自动化》 北大核心 2022年第9期148-156,共9页

掘进机自主精确定位是实现掘进工作面智能化乃至无人化的关键,捷联惯导与里程计组合是一种较理想的掘进机定位方案。针对捷联惯导定位误差随时间累计、单里程计位姿感知能力有限等问题,在捷联惯导定位的基础上引入差速里程计作为辅助定... 掘进机自主精确定位是实现掘进工作面智能化乃至无人化的关键,捷联惯导与里程计组合是一种较理想的掘进机定位方案。针对捷联惯导定位误差随时间累计、单里程计位姿感知能力有限等问题,在捷联惯导定位的基础上引入差速里程计作为辅助定位,提出了一种基于捷联惯导与差速里程计的掘进机组合定位方法。该方法的实现由基于捷联惯导的位姿感知、基于差速里程计的航位推算、基于卡尔曼滤波的数据融合3个部分组成:通过捷联惯导获得导航坐标系下掘进机参考位移与姿态角;由2个分别安装于掘进机左右履带的里程计组成差速里程计,通过差速里程计对掘进机进行航位推算;根据捷联惯导与差速里程计的误差方程设计卡尔曼滤波器,并以捷联惯导与差速里程计得到的掘进机位姿数据之差作为卡尔曼滤波器输入,以卡尔曼滤波器输出值对捷联惯导数据进行校正与补偿。将里程计数据有效性判断融入组合定位方法中,避免了履带打滑对定位精度的影响。在模拟巷道进行了掘进机定位实验,结果表明:该组合定位方法测得的掘进机航向角误差能够控制在0.6°以内,位置误差能够控制在0.19 m以内,具有较高的定位精度。 展开更多

关键词 掘进机定位 捷联惯导 差速里程计 位姿感知 航位推算 卡尔曼滤波

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