摘要：液压支架跟机与乳化液泵供液系统协同控制是工作面综采设备智能化的重要体现,根据液压支架群组跟机时顺序动作对乳化液泵供液流量的多变性和时效性要求,设计了工作面供液系统与液压支架协同自适应控制模型。以适应液压支架动作的稳压供液原理为研究思路,根据多泵+变频供液系统的流量调节特点,提出了交叠关系的供液与液压支架协同动作控制逻辑。基于机制主义人工智能理论和多响应优化满意度函数法,设计供液系统与液压支架的协同自适应控制模型及其智能生成机制。应用Matlab与AMESim联合仿真进行验证,取得了预期效果。

摘要：智能决策模型支持的液压支架自组织协同控制是智能开采的关键技术之一,支架群组跟机行为的全局最优规划是智能决策模型的核心原理。提出了液压支架跟机行为的动作类型排序和动作速度调控的双层规划原理,以支架适应采煤机速度、液压系统压力稳定为多目标导控,设计了支架群组跟机推进行为智能决策模型,实现供液动力与支架动作协同全局最优控制序的动态决策。基于液压支架多类型单自由度的运动空间特性,根据时间世界模型的时间元关系约束定理,提出了液压支架群组跟机动作时序规划方法,设计了满足跟机工艺和空间约束的支架动作动态排序模型,以改进支架不同类型动作发生顺序和相互之间的时间逻辑。基于支架动作的稳压供液原理,构建了供液流量与支架组合动作执行时间的数学映射模型,构建了支架动作时压力状态模糊辨识模型,实现支架组合动作速度和压力稳定性的预测评价。通过示例的仿真和试验验证了决策模型的正确性和可行性,并得出结论,智能决策模型可根据采煤机速度自动生成支架与供液协同控制策略,提高了支架群组跟机适应能力,并一定程度地稳定了液压系统压力过程状态。研究形成的自适应采煤机速度支架群组跟机推进行为智能决策机制与框架,为实现支架自组织协同控制技术提供关键的决策支持。

摘要：为保障煤矿工作面液压支架安全高效运行,提高供液系统智能化水平,通过分析供液系统多层智能控制目标,借鉴高等人工智能原理中的意识–情感–智能三位一体思想,设计并构建了供液系统的智能控制模型。针对现有自动化水平的供液基础控制技术、欠成熟智能化水平的稳压供液预测技术和成熟智能化水平的智能供液控制技术,分别设计基础意识模块、情感模块和理智与决策模块的功能结构,并将其嵌入智能供液系统,实现供液过程智能控制。上述系统在潞安集团王庄煤矿8110综采工作面进行了工业性试验,并取得了理想的控制效果。

摘要：针对当前煤矿带式输送机控制器存在的智能化程度低、体积大和通信落后的问题,基于ARM微处理器LPC1788,设计了矿用带式输送机综合控制器。详细介绍了该控制器的系统架构、硬件电路设计以及软件实现方式。该控制器采用了嵌入式技术、CAN现场总线技术以及WiFi无线通信技术,不仅能够实现矿用带式输送机的保护和集控功能,还能减少工作面布线,降低了现场设备维护难度,提高了自动化水平。

摘要：针对现有选煤厂信息管理系统采用的接口不规范,导致数据重复采集,且各系统相互独立,对多源异构数据处理能力弱等问题,基于Hadoop生态圈大数据技术,提出了一种基于Hadoop生态圈的选煤数据中台设计方案。通过主数据管理系统、企业服务总线定义数据标准实现系统集成;设计归一化、相关系数矩阵和噪声异常点检测程序实现数据处理;结合D-S(Dempster-Shafer)证据理论、Hadoop与Hive数据仓库设计多源异构数据融合子系统,实现数据融合;利用Highcharts数据可视化组件实现数据交互式的可视化展示。实际应用结果表明,该数据中台实现了主数据定义标准与系统集成接口规范化,提高了选煤数据处理能力,实现了多源异构选煤数据融合共享、数据实时交互式的可视化展示。

摘要：为避免轧机运行中出现不稳定振动,提出轧机故障诊断与设计缺陷分析的综合方法。首先,在现场运行状态下采集控制系统参数与轧机结构振动等数据;然后,采用支持向量回归技术进行控制系统辨识,根据得到的辨识模型诊断控制系统的稳定性,提出了环节动力学分析的概念与方法,建立控制系统与机械结构的混合数学模型,实现不同损伤状态下的仿真与运行稳定性预测;最后,通过结构动力学修改或再设计,消除由于结构损伤或设计不当导致的轧机自激振动。

摘要：针对煤泥水浓缩过程中药剂添加不合理造成的药剂浪费增加洗选成本,浓缩效果不理想和不能满足压滤工序的入料要求等问题,设计了一种针对不同工况下煤泥水浓缩的智能加药控制系统,实时识别煤泥水浓缩入料状况,以溢流浊度(浓缩效果)和浓缩机底流浓度(压滤机入料要求)以及药剂消耗为优化目标,设计了基于MOPSO煤泥水浓缩过程加药系统。仿真验证以及在工业现场应用试验表明,该系统的运行可以保证煤泥水浓缩效果,同时降低药剂消耗。

摘要：现代工业自动化系统水平的提高,越来越依赖对过程数据的挖掘和处理,文章针对目前组态软件在数据处理上的欠缺,论述了基于DDE技术的MATLAB与组态王的数据交换系统的设计实现,为浮选精煤灰分和产率的软测量建立了平台。

摘要：针对目前选煤设备故障预测存在设备监测数据转换方法不统一、单一的故障分类模型难以满足多种故障类型预测要求、故障分类模型无法在线更新和修正等问题,基于远程运维模式,设计了一种选煤设备远程故障预测系统。通过对选煤设备传感器数据进行预处理,生成规范的全信息并输入至多种故障分类模型,通过加权计算总体故障指标,并利用综合决策获得故障预测结果,可为智能化选煤厂设备全生命周期管理提供技术支撑。应用结果验证了该系统的有效性。

摘要：目前,选煤设备点巡检模式由传统的人工观察进行检测与记录转变为借助点巡检仪、传感器采集设备参数后向系统手动输入。但存在数据输入易差错、无法自动可视化分析等诸多弊端。因此,提出了一种基于J2EE框架,采用B/S和C/S架构的选煤设备无线智能点巡检系统。该系统将手持点巡检仪在生产车间采集的数据参数通过无线AP网桥自动上传,并存储至服务器的MySQL数据库,在手机Android端、电脑Web端的系统界面自动同步显示数据及绘制可视化图表。利用Java孤立森林算法程序清洗干扰数据,利用多项式回归程序分析设备运行状态,预判设备部件故障。并可在线查看点巡检员是否到岗,点巡检工作是否有遗漏,是否存在死角,为点巡检工作绩效考核提供技术支撑。实际应用效果表明,系统工业运行取得了降低设备故障率、延长机器使用寿命的良好效果,将选煤设备故障从事后追责前推到实时预警。