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  本文關(guān)鍵詞：綜放工作面放煤自動(dòng)化技術(shù)的研究與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國礦業(yè)大學(xué)》 2015年

綜放工作面放煤自動(dòng)化技術(shù)的研究與應(yīng)用

宋慶軍  

【摘要】：經(jīng)過三十多年的發(fā)展,放頂煤開采技術(shù)在理論研究和工程應(yīng)用上都達(dá)到了較高的水平,特別是隨著綜采機(jī)械化裝備技術(shù)的發(fā)展,放頂煤工作面開采的機(jī)械化和自動(dòng)化程度都有很大程度提高。然而在放煤自動(dòng)化方面,雖然初步具備了放煤過程自動(dòng)化生產(chǎn)的條件,但由于理論研究和技術(shù)水平的不成熟,還不能達(dá)到自動(dòng)化生產(chǎn)的效果。因此,研究放煤過程的自動(dòng)化控制,實(shí)現(xiàn)放煤階段的煤矸識別和自動(dòng)化放煤具有重要的理論和實(shí)踐價(jià)值。本文針對放煤自動(dòng)化控制做了以下幾個(gè)部分研究：1)在現(xiàn)有綜采放頂煤工作面自動(dòng)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,分析說明了放頂煤工作面自動(dòng)化系統(tǒng)中采煤自動(dòng)化和放煤自動(dòng)化的組成和邏輯關(guān)系,搭建了綜采工作面放煤自動(dòng)化系統(tǒng)平臺,提出了基于振動(dòng)、聲波檢測的煤矸混放狀態(tài)識別的試驗(yàn)方法,并搭建了試驗(yàn)平臺,引入煤矸混放比例參數(shù)ζ和放煤故障參數(shù)B,解決了放煤過程中全煤下放階段(ζc)、30%矸石混放階段(ζ0.3)、50%矸石混放階段(ζ0.5)、全矸下放階段(ζg)的四個(gè)階段和堵煤、卡煤的故障狀態(tài)信息(B)的數(shù)字量化問題。2)提出了自適應(yīng)閾值小波降噪的方法。總結(jié)了經(jīng)典小波閾值降噪的閾值法、VisuShrink閾值法、SureShrink閾值法三種方法,分析了它BayesShrink I們各自的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合放頂煤過程中聲音信號和振動(dòng)信號的非平穩(wěn)、非線性特點(diǎn),以及信號預(yù)處理之后,仍然存在個(gè)別點(diǎn)與實(shí)測數(shù)據(jù)相差較大問題,引入了與自身小波系數(shù)值相關(guān)的降噪因子。通過工程實(shí)際信號進(jìn)行分析驗(yàn)證說明,該算法既能充分考慮信號小波分解的能量分布特性,又能夠取得較好的降噪效果。3)結(jié)合理論,計(jì)算了IMF各分量的能量Hilbert-Huang Transformation(HHT)及總能量,能量熵和峭度等特征分量；采用小波包對放煤過程非穩(wěn)態(tài)振動(dòng)和聲音信號進(jìn)行了多頻段分析,并對分解后的各子空間信號進(jìn)行了小波重構(gòu),計(jì)算了小波重構(gòu)信號的節(jié)點(diǎn)能量和信息熵；計(jì)算了煤矸信號的分形維數(shù)、譜質(zhì)心和Mel倒譜系統(tǒng)(Spectral Centroid,SC))等重(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients, MFCC要特征屬性,獲得了放煤過程16種煤矸識別的特征屬性。4)提出了一種新的基于的多類特征降維方法F-Score實(shí)現(xiàn)(MF-Score),了放煤過程煤矸數(shù)據(jù)集的特征簡約。在分析了國內(nèi)外現(xiàn)有特征降維和屬性簡約的基礎(chǔ)上,針對現(xiàn)有的算法主要適合2類特征降維的缺陷,提出了多類F-Score的特征降維。為了避免特征降維后造成信息的丟失,提出了特征貢獻(xiàn)MF-Score閾值,能夠根據(jù)分類精度要求自適應(yīng)調(diào)整閾值,重新組合新的特征集。仿真和試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法非常適合多類、多特征集的特征降維。5)提出了自適應(yīng)寬度因子的最小閉包球多分類算法(σ-MEB),解決了5類放煤過程煤矸數(shù)據(jù)集的分類問題。SVM解決多分類分類問題采用的是間接方式,需要訓(xùn)練的SVM數(shù)量較多,學(xué)習(xí)效率低,而最小閉包球(Minimal Enclosing Ball,MEB)在解決多分類問題時(shí)常出現(xiàn)過擬合或欠擬合的缺陷。針對這些問題,本文提出了自適應(yīng)寬度因子σ的最小閉包球多分類算法。六種UCI樣本數(shù)據(jù)集、煤矸過程的聲音、振動(dòng)信號的樣本特征數(shù)據(jù)集均驗(yàn)證了該方法的可靠性和適應(yīng)性。6)闡述了信息融合技術(shù)在煤矸識別中的融合結(jié)構(gòu)及方法,針對放煤過程的分類特征信息不完備性和模糊性,建立了多模態(tài)信息融合模型。試驗(yàn)表明,融合聲音和振動(dòng)的多模態(tài)煤矸自動(dòng)化系統(tǒng)比單模態(tài)的性能高。7)開發(fā)了基于LabVIEW的放煤自動(dòng)化系統(tǒng),完成了放煤自動(dòng)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及現(xiàn)場應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了綜放工作面放煤過程的涌煤、卡煤等不同煤狀態(tài)下的決策融合及放煤插板放煤、支架尾梁破煤、后部輸送機(jī)拉移等放煤自動(dòng)化控制。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TD67
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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