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题名基于PSO-DBN-ELM的管道流型辨识算法研究
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作者
陈武选
任鹏辉
刘子煜
申昱瞳
李明桥
秦学斌
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机构
韩城矿业有限公司
西安科技大学
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出处
《矿业安全与环保》
CAS
北大核心
2024年第2期146-152,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51904224)
陕西省自然科学基金项目(2022JM-314)。
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文摘
电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography,ECT)是一种基于电容敏感场的过程层析成像技术,该技术通过传感器测量所需电容数据,实现充填管道流型检测,从而满足管道流型可控性。传统ECT流型辨识方法识别速率较低、运算较为复杂,成像结果也存在误差。为了改善传统方法存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化深度置信网络—极限学习机(Deep Belief Networks-Extreme Learning Machine,DBN-ELM)的流型识别算法,电容数据采集模块采集电容数据并制作相应数据集,经过DBN网络提取电容数据特征,在DBN网络顶层添加ELM完成对抽象电容流型数据的辨识;DBN隐含层神经元个数影响着整个模型的学习能力和信息处理能力,因此引入PSO优化算法首先计算出每层玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的最优神经元个数。与其他流型辨识算法相比,所需时间短,成像效果较好,对加快工业智能化发展有着重要的意义。
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关键词
电容层析成像
充填管道
流型辨识
PSO
视觉检测
重构算法
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Keywords
electrical capacitance tomography
filling pipeline
flow pattern identification
PSO
visual detection
reconstruction algorithm
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分类号
TD853.34
[矿业工程—金属矿开采]
TP18
[矿业工程—矿山开采]
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题名韩城矿区岩巷TBM快速掘进系统及应用
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作者
陈武选
李民
崔闻达
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机构
陕西陕煤韩城矿业有限公司
西安科技大学机械工程学院
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出处
《陕西煤炭》
2024年第10期147-152,共6页
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文摘
韩城矿区地质条件复杂,特别是桑树坪煤矿北二采区开拓巷道穿越煤层,巷道硬度变化较大。为克服岩层掘进支护困难、煤层顶板破碎、片帮严重等难题,研发了复杂地质条件下岩巷TBM快速掘进系统。TBM快速掘进系统机械系统由刀盘、推进、支撑、钻锚等系统组成,控制系统由导航、监测、控制等系统组成。TBM快速掘进系统集成度高,能够实现掘进、支护、出渣等多工序并行连续作业,掘进面操作人员由18人减少到8人,最高日进尺17.9 m,最高月进尺352 m。实践表明,TBM快速掘进系统提高了掘进效率,提升了巷道成形质量,减少了作业人员,解决了复杂地质条件下岩巷施工速度慢、采掘失衡等难题。
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关键词
巷道掘进
TBM工法
快速掘进系统
岩巷
掘进效率
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Keywords
roadway driving
TBM method
rapid tunneling system
rock roadway
driving efficiency
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分类号
TD421
[矿业工程—矿山机电]
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题名掘进装备远程智能截割系统及应用
被引量：1
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作者
陈武选
赵新建
杜昱阳
张超
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机构
陕西陕煤韩城矿业有限公司
西安科技大学机械工程学院
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出处
《煤矿机械》
2023年第10期137-139,共3页
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文摘
煤矿井下掘进工作面低照度、高粉尘的恶劣环境对掘进装备的智能监测与控制带来了极大的挑战。因此提出了一种针对复杂工作面的掘进装备远程智能截割系统并于陕西陕煤韩城矿业有限公司桑树坪二号井进行应用。阐述了该系统的工作原理,介绍了实现远程智能截割的主要关键技术,展示了该系统在煤矿井下的实际应用效果。应用结果表明:采用全站仪+惯导的机身定位等智能监测手段有效获得了掘进装备的位姿信息,进一步借助伺服控制技术实现了自动截割,同时采用多种截割方式有效应对了工况复杂多变的情况,实现了地面远程智能截割功能。
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关键词
掘进装备
惯导
全站仪
远程智能截割
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Keywords
tunneling equipment
inertial navigation
total station
remote intelligent cutting
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分类号
TD421.5
[矿业工程—矿山机电]
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