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基于中高级智能技术的煤炭井工开采管控模式 被引量：13
1
作者 李浩荡 丁震 +8 位作者 张凯 罗会强 曹正远 崔文 尤秀松 赵星宇 孟广瑞 孙江 邓文革 《工矿自动化》 北大核心 2022年第2期1-10,共10页
煤炭是我国兜底保障能源,未来一段时间内在能源中的主体地位不会改变,煤炭智能开采将呈现快速发展态势,迈进新的发展阶段。经归纳分析,总结出煤矿智能化建设的重大意义、发展规律、矛盾问题、建设方法和未来发展方向。系统阐述了我国煤... 煤炭是我国兜底保障能源,未来一段时间内在能源中的主体地位不会改变,煤炭智能开采将呈现快速发展态势,迈进新的发展阶段。经归纳分析,总结出煤矿智能化建设的重大意义、发展规律、矛盾问题、建设方法和未来发展方向。系统阐述了我国煤炭开采技术和管理模式的变革历程,总结了人工开采、普通开采、综合机械化开采、自动化开采、初级智能化开采5个阶段及对应的技术模式。突破传统煤矿采掘机运通等智能化研究思路,提出煤炭中高级智能开采技术的10个表征,即煤矿完全透明、感知全面智慧、装备高端智能、网络实时可靠、平台集成操控、数据智能分析、群体协同智能、队伍员工职业、决策智慧动态、灾害防控匹配,并给出每个表征的定义、特点、内容、功能等。以中高级智能技术为前提,构思出相对应的煤炭井工开采“1+1”管控新模式,即1个煤矿设置1个层级,构建“1个指挥控制中心+1个专业化队伍”的扁平化平台式管控新模式,以推进生产方式变革,匹配未来智能化快速发展对应开采模式需求,实现真正意义的减人、增安、提效。最后,对煤矿智能化开采技术和模式进一步发展进行了展望。 展开更多
关键词 智能开采 管控模式 中高级智能技术 扁平化平台式管控 生产方式
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知识驱动的智采数字孪生主动管控模式 被引量：4
2
作者 郭一楠 杨帆 +2 位作者 葛世荣 黄遥 尤秀松 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期334-344,共11页
构建煤矿智采工作面数字孪生系统需要挖掘“环-机-物”孪生体之间的隐含知识链和操作人员的决策控制经验,并建立虚实空间之间合理的信息交互方式。但是,物理空间与虚拟空间目前仅采用单一的被动信息交互机制。为解决生产运行控制与安全... 构建煤矿智采工作面数字孪生系统需要挖掘“环-机-物”孪生体之间的隐含知识链和操作人员的决策控制经验,并建立虚实空间之间合理的信息交互方式。但是,物理空间与虚拟空间目前仅采用单一的被动信息交互机制。为解决生产运行控制与安全管理决策对开采过程不确定性的适应能力不足、虚拟空间对物理空间的综合管控鲁棒性不强、物理空间设备协同利用率不高等问题,提出一种新型的知识驱动虚实空间主动管控模式。构建了智采工作面五维数字孪生模型,并给出各个维度的具体含义;采用知识工程理论,给出智采工作面全工艺流程中的知识属性划分,建立3类先验知识的规则和模型表达;深入剖析“环-机-物”之间的多层次、多能流关联耦合关系,构建相应的知识动态演化模型;引入机器学习和决策优化方法,建立知识引导的虚实空间信息主动管控机制,从而形成数字孪生智采工作面的知识提取、知识迁移与知识利用新范式。通过提出的虚实空间新型主动管控模式,能够更好地应对煤矿地质条件的不确定性、开采环境的时空动态性,以及开采过程设备群的多样性,为煤矿高效、低碳的智能化开采提供技术支撑,实现平行矿山建设中的“信息可见、轨迹可循、状态可查”提供知识层面的高保真映射框架和决策控制机制。 展开更多
关键词 知识 主动 管控 数字孪生 智采工作面
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智采工作面三机数字孪生驱动控制架构
3
作者 尤秀松 葛世荣 +1 位作者 郭一楠 苗丙 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3265-3275,共11页
为了进一步提高煤矿综采设备智能控制水平,实现智采工作面常态化运行,提出基于数字孪生智采工作面驱动控制的相关概念和系统架构。智采工作面数字孪生系统由物理设备、虚拟孪生体、虚实交互模型组成,通过数字化方法建立与实体设备相映... 为了进一步提高煤矿综采设备智能控制水平,实现智采工作面常态化运行,提出基于数字孪生智采工作面驱动控制的相关概念和系统架构。智采工作面数字孪生系统由物理设备、虚拟孪生体、虚实交互模型组成,通过数字化方法建立与实体设备相映射的虚拟模型,来达到综采设备在作业过程中虚实交互、智能决策、精准控制和动态演化的目的。阐述智采工作面常态化运行要求和采煤机、液压支架和刮板输送机的相关控制难点。提出了智采工作面单机数字孪生驱动控制架构,包括机理模型、控制模型、孪生数据模型和数字孪生模型同步与演化等要素;研究数字孪生虚实交互方法,利用信息物理系统来保障信息交互能力,采用知识模型来解决数据拥堵问题,为智采工作面数字孪生控制系统的虚实交互提供实时性。提出智采工作面数字孪生驱动的三机协同控制方法,包括三机关联关系、智能采煤控制、智能支护控制与智能运输控制。最后以矿山数字孪生实际应用为例,通过建立相关模型和设计相关实验方案,对数字孪生智能控制进行验证。通过展开数字孪生智能控制架构、模式等理论研究,旨在解决目前综采工作面存在的环境感知程度低、设备预测精度差和人工干预强度大等问题,实现在复杂环境条件下设备的自适应控制与人机交互,为煤矿智能化建设提供借鉴意义。 展开更多
关键词 数字孪生 智采工作面 三机协同控制 信息交互 常态化运行
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基于遗传算法与BP神经网络的支架跟机自动化研究 被引量：14
4
作者 王虹 尤秀松 +1 位作者 李首滨 魏文艳 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期272-277,共6页
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实... 针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。 展开更多
关键词 支架跟机自动化 BP神经网络控制器 均方误差 适应度 GA-BP组合模型
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