智采工作面在液压支架自动跟机完成后,会出现丢架、直线度不平整、支架歪斜等异常工况,需要人工调控,目前研究缺乏对智采工作面生产过程中液压支架自动化后人工调控工况的知识发现,不利于工人快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上述问题,从判别液压支架自动化后动作不达标液压支架架号出发,提出了一种智采工作面中部液压支架集群自动化后人工调控决策模型。首先,对工作面历史数据进行分析,得出液压支架自动跟机完成后3个特征值(即自动跟机拉架距离、自动跟机前后的推移油缸行程变化量、采煤机位置支架号与被判断支架号的绝对差值)可作为判别液压支架自动跟机后是否进行人工调控的重要特征。根据上述结论,给出了液压支架集群自动化后人工调控决策模型结构,其中数据采集模块用于提供原始数据;数据预处理模块对原始数据进...

液压支架支护过程是一个时间、空间上的动态变化过程,目前液压支架支护质量评价大多关注支架静态特征,对支架立柱压力动态变化研究较少。针对上述问题,采用深度学习方法构建了一种基于改进型LeNet-5网络的液压支架时空区域支护质量动态评价模型。首先,将工作面液压支架立柱压力数据进行预处理(缺失值填充、异常值处理、筛选、排序等),得到较为完整的液压支架压力数据。其次,将预处理后的液压支架立柱压力数据按照时间和空间排列,并提取反映智采工作面液压支架支护情况的初撑力、循环末阻力、时间加权阻力、阻力空间分布情况等重要特征量,将压力时间序列和空间序列组合为时间-空间二维总时空压力矩阵。再次,根据工作面支护要求,将时空区域支护质量划分为支护质量初步恶化、支护质量持续恶化、支护质量深度恶化、支护质量保持一...