“煤矿自动化、信息化、智能化理论与技术”专刊

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“煤矿自动化、信息化、智能化理论与技术”专刊

来源：工矿自动化

行业视野: 智能化
类别; 100个
关键词; 42位
专家; 16篇
论文; 7779IP
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煤矿井下远程监控终端设计

作者(Author)：张新

摘要：针对煤矿井下监控终端现有通信方式存在布置不灵活、成本高、维护困难、通信距离短、功耗大等问题,提出了一种煤矿井下远程监控终端设计方案。基于核心处理器STM32F103ZET和无线射频芯片SX1278进行低功耗和无线通信设计;利用信噪比检测信道状态,并采用随机时间退后检测方法避免信道碰撞;通过设计应用层自定义通信协议,保障数据收发的安全性。测试结果表明,监控终端在1.8km通信距离内丢包率不大于4%,平均工作电流约为0.058mA,适用于煤矿远距离、低功耗的数据组网传输。

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工矿自动化

2018年第12期

315

146
煤矿多人协同应急演练系统设计

作者(Author)：马义如, 张骐, 潘涛

摘要：针对传统的煤矿现场应急演练受环境限制、成本高、存在安全隐患,现有煤矿应急演练系统未考虑多人协同等问题,结合多人协同在煤矿应急演练中的应用需求,从表示层、服务层、存储层3层架构设计了一种煤矿多人协同应急演练系统。该系统通过模拟再现真实的矿井环境、灾害事故场景,组织多部门多人员在同一空间和时间维度下进行协同演练。测试结果表明,该系统可满足煤矿近百人同时在线协同应急演练,有效提高了参演人员应对灾害的处置能力和协同配合能力。

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工矿自动化

2018年第12期

729

120
渗流——应力耦合作用下露天矿边坡稳定性研究

作者(Author)：李柱, 谢锋

摘要：为了研究渗流场与应力场耦合作用对露天矿边坡稳定性的影响,采用ABAQUS有限元分析软件,建立了渗流-应力耦合控制方程和露天矿边坡有限元模型,对渗流-应力耦合作用下露天矿边坡稳定性进行了研究。结果表明:随着浸水时间的延长,岩石强度逐渐减小,当岩石达到饱和状态时,强度趋于稳定;渗流-应力耦合作用下,边坡位移大于无渗流时,边坡安全系数随坡体渗透系数的下降而减小。在露天矿现场采用以喷射混凝土、预应力锚索为主的支护方案后,监测点深部位移较支护前减小,表明该方案能有效控制边坡位移,降低渗流-应力耦合作用对边坡稳定性的不利影响。

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2018年第12期

273

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基于网格划分的井下无线充电装置部署算法

作者(Author)：郭雨, 刘晓明, 冯凯, 丁恩杰, 赵端

摘要：针对利用无线充电装置为井下无线可充电传感器网络进行能量传输的场景,将充电装置的部署转化为充电覆盖问题,并结合充电模型建立了最优充电覆盖模型。为求得最优充电覆盖模型的近似最优解,提出了一种基于网格划分的无线充电装置部署算法。该算法通过网格划分及扫描的方式确定充电装置的最优位置,在满足所有传感器节点充电覆盖的同时,最小化充电装置的数量。仿真结果表明,传感器节点数量较少时,网格大小对充电覆盖的影响不大,但充电半径对充电装置数量的影响较大;传感器节点数量较多时,网格大小对充电覆盖有一定的影响,但充电半径对充电装置数量的影响不大,当充电半径超过一定范围时,所需充电装置数量几乎不变。

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2018年第12期

316

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基于小波变换的煤矸石自动分选方法

作者(Author)：陈立, 杜文华, 曾志强, 王俊元, 王日俊

摘要：针对现有基于图像处理的煤矸石识别分选方法存在识别准确度较低、提取参数多、实时处理效率不高等问题,提出了一种基于小波变换的煤矸石自动分选方法。利用小波分析对采集到的煤与矸石图像进行降噪处理,并通过构造小波矩对煤和矸石进行特征提取分析,计算得到特征值,找出煤与矸石特征参数的明显差异,将其作为煤和矸石识别分选的依据。实验结果表明,该方法提高了煤与矸石在线识别分选的工作效率,准确度高。

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工矿自动化

2018年第12期

361

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煤矿电网不对称故障辨识与定位方法

作者(Author)：王清亮, 秦洁, 刘新茹

摘要：针对煤矿电网单相接地、单相断线和铁磁谐振这3类不对称故障极易发生误判,现有方法无法准确辨识这3类故障等问题,分析了单相接地、单相断线、工频铁磁谐振故障序特性,得出了序电流在煤矿电网中的分布规律:负序电流只在故障线路和上级电网中流过,非故障线路负序电流为零;发生铁磁谐振故障时电网中不产生负序电流,只有微弱的零序电流。在此基础上提出了一种煤矿电网不对称故障辨识与定位方法:根据负序电流判定铁磁谐振故障、零序电流区分单相接地与单相断线故障,根据负序电流分布系数进行故障定位。仿真结果表明,该方法可准确、可靠地实现煤矿电网单相接地、单相断线和铁磁谐振3种不对称故障的辨识与定位。

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工矿自动化

2018年第12期

306

120
煤矿综采工作面瓦斯浓度预测模型

作者(Author)：李欢, 贾佳, 杨秀宇, 宋春儒

摘要：针对基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的瓦斯浓度预测方法进行参数优化时存在的易陷入局部最优解、搜索效率较低、易产生早熟收敛等问题,提出了一种基于改进蚁群算法-最小二乘支持向量机(ACO-LSSVM)的瓦斯浓度预测模型。首先,对采集的大量煤矿综采工作面瓦斯数据进行k-means聚类分析,以降低数据维数;然后,采用改进蚁群算法对LS-SVM的惩罚参数和核函数参数进行寻优,再代入LS-SVM模型中进行回归预测。仿真结果表明,当瓦斯体积分数绝对误差阈值分别为0.03%,0.04%,0.05%时,基于ACO-LS-SVM的瓦斯浓度预测模型的预测准确度都在95%左右,比SVM模型和LS-SVM模型表现更好。

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工矿自动化

2018年第12期

283

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矿震波速反演模型空间降维方法

作者(Author)：陈卿, 刘晓文

摘要：针对矿震波速非线性反演方法收敛速度慢、计算量大等问题,提出了一种基于二维快速傅里叶变换的矿震波速反演模型空间降维方法。该方法通过二维快速傅里叶变换及高频截断,可在损失部分高频信息的前提下降低矿震波速反演模型空间维数,从而提高波速反演速度。实验结果表明,采用该方法可将50×50网格的矿震波速反演模型空间维数降为原来的1/100,在此基础上采用粒子群优化算法对矿震波速进行反演时可快速收敛,并稳定地获得与理论值较为接近的反演值。

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工矿自动化

2018年第12期

355

163