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基于MRF-FCM算法的矿井运动目标图像优化

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工矿自动化 2024年第S1期 69-73页

作者：高文才曹帅国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿

针对传统模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)算法在面对噪声时表现不佳的问题，采用马尔科夫随机场(MRF)的方式来描述像素之间的空间位置关系，以更好地利用图像的空间信息。基于该思路，提出了一种升级版的模糊C均值(FCM)算法，即MRF-FCM... 详细信息

针对传统模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)算法在面对噪声时表现不佳的问题，采用马尔科夫随机场(MRF)的方式来描述像素之间的空间位置关系，以更好地利用图像的空间信息。基于该思路，提出了一种升级版的模糊C均值(FCM)算法，即MRF-FCM算法。对cameraman图像分别加入不同噪声密度椒盐噪声进行了实验，结果表明，与其他方法相比，MRF-FCM算法在图像分割中更好地划分了图像，划分系数更高，同时划分熵相对于其他3种方法更低，验证了MRF-FCM算法在处理图像时的优越性。随着噪声密度的增大，MRF-FCM算法的抗噪性能一直维持在一个相对平稳的状态，表现出较高的算法稳定性。在受到噪声干扰的情况下，MRF-FCM算法仍能对图像进行相对完整的分割，显示出出色的抗噪性能。该算法对改进FCM图像分割精度具有很好的实际推广价值，可作为视觉优化领域使用。

关键词：矿井运动目标图像分割模糊C均值马尔科夫随机场稳定性椒盐噪声

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带式输送机撕裂检测技术探讨

工矿自动化 2024年第S1期 115-118页

作者：沈飞徐刚国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿

在煤矿生产中，输送带输送的煤流中经常混合各种大小的金属器件，如锚杆、采煤机截齿、脱落的螺栓或遗留的工具，易引起输送带撕裂。总结了目前常用的输送带撕裂检测方法的优缺点，包括触发式检测、测力托辊检测、漏料检测、X射线检测... 详细信息

在煤矿生产中，输送带输送的煤流中经常混合各种大小的金属器件，如锚杆、采煤机截齿、脱落的螺栓或遗留的工具，易引起输送带撕裂。总结了目前常用的输送带撕裂检测方法的优缺点，包括触发式检测、测力托辊检测、漏料检测、X射线检测、弱磁检测、视觉检测等，指出电磁感应检测方法在输送带撕裂检测中优势明显，其中巨磁阻检测效果较好。巨磁阻传感器通过添加感应电阻和参考电阻，在磁场改变时电桥失去平衡，电压随之发生变化，通过分析电压变化判断输送带煤流中是否有金属器件。在实际应用中，利用无磁支架将传感器固定在输送带上方，以没有异常金属时的磁场环境数据为背景，通过磁传感器探测下方输送带上金属产生的磁异常信号，检测煤流中的金属器件并判断其相对大小，很好地解决了金属器件引起输送带撕裂的问题。

关键词：带式输送机撕裂检测金属检测巨磁阻传感器金属探测单元

TensorFlow人脸识别技术在采煤工作面的应用研究

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工矿自动化 2024年第S1期 78-81+109页

作者：毛自新王添国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿

煤矿环境复杂，传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约，难以准确识别人脸。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架，级联网络框架包括P-Net, R-Net, O-Net三个不同阶段的深度卷积网络，通过P-Net的候选窗... 详细信息

煤矿环境复杂，传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约，难以准确识别人脸。针对上述问题，提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架，级联网络框架包括P-Net, R-Net, O-Net三个不同阶段的深度卷积网络，通过P-Net的候选窗口筛选、R-Net的迭代优化和O-Net的关键点确认，逐步预测人脸和关键点的位置，有效提升了人脸识别性能。并对深度学习网络框架进行了优化：通过减少滤波器数量和改变尺寸，在减小计算负担的同时提高了性能。在FDDB和CelebA-Masked等数据集的实验验证结果表明，与传统方法相比，多层级联架构在准确率上均具有显著优势，证明了其在复杂煤矿环境下的有效性和鲁棒性。

关键词：采煤工作面人脸识别级联网络框架身份认证深度学习人脸关键点检测 TensorFlow

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基于深度学习的矿用车辆定位轨迹预测

工矿自动化 2024年第S1期 48-52页

作者：王旭峰国能神东煤炭集团有限责任公司上湾煤矿

矿用车辆轨迹预测对于煤矿井下交通系统智能化发展有重要作用，也是实现车辆自动驾驶技术的关键环节。在车辆轨迹预测方面，基于深度学习的方法比传统方法能更好地捕捉车辆轨迹的复杂规律，提高预测精度。介绍了物理机理、行为学习、深... 详细信息

矿用车辆轨迹预测对于煤矿井下交通系统智能化发展有重要作用，也是实现车辆自动驾驶技术的关键环节。在车辆轨迹预测方面，基于深度学习的方法比传统方法能更好地捕捉车辆轨迹的复杂规律，提高预测精度。介绍了物理机理、行为学习、深度学习在车辆轨迹预测方面的应用。采用对序列数据高度敏感的长短期记忆网络搭建预测模型，基于海量GPS车辆历史轨迹数据预测未来时刻车辆轨迹。通过数据清洗、轨迹压缩与分段、地图匹配等对矿卡轨迹数据进行预处理，将学习率设置为0.001,用Adam优化器训练预测模型，将预处理数据输入模型进行轨迹预测。结果表明，基于长短期记忆网络的矿用车辆定位轨迹预测模型具有较高的准确度。

关键词：矿用车辆车辆轨迹检测深度学习长短期记忆网络

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带式输送机传动机构故障定位系统的设计

工矿自动化 2024年第S1期 122-125+138页

作者：辛磊胡敬国能神东煤炭集团有限责任公司大柳塔煤矿

针对带式输送机运行过程中的故障难以定位，效率低和实时性、兼容性等问题，在CANopen协议的基础上对带式输送机的传动机构故障定位进行系统设计。首先对系统的系统电路、电源电路、通信电路等进行设计；然后对系统软件进行设计，设计... 详细信息

针对带式输送机运行过程中的故障难以定位，效率低和实时性、兼容性等问题，在CANopen协议的基础上对带式输送机的传动机构故障定位进行系统设计。首先对系统的系统电路、电源电路、通信电路等进行设计；然后对系统软件进行设计，设计程序流程图，在此基础上编写软件设计程序；通过基于集合经验模态分解(EEMD)和快速FastICA算法对胶带机故障诊断的噪声进行降噪处理。对带式输送机轴承的振动信号进行故障诊断，在60组测试样本中，有3组样本发生了识别错误的情况，预测精度达到了95%。说明故障诊断方法可有效的从信号中提取故障特征信息，能够利用故障特征信息对故障进行精确的分类。对设计的故障定位系统进行功能测试，测试结果显示系统具有稳定的可靠性和即时性，可在胶带机运行过程中对出现的故障进行快速定位。

关键词： CANopen协议降噪处理故障定位系统软件设计

基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障监测预警系统设计

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工矿自动化 2024年第S1期 130-133+160页

作者：刘晓亮杨广荣国能神东煤炭集团有限责任公司大柳塔煤矿

针对传统胶带机轴承故障检测存在成本高、效率低和错误率高等缺点，构建了一种基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障检测模型。首先通过对冲击脉冲传感器在故障检测中的优化，然后将冲击脉冲传感器应用到胶带机轴承故障的监测中，最后利... 详细信息

针对传统胶带机轴承故障检测存在成本高、效率低和错误率高等缺点，构建了一种基于冲击脉冲传感器的矿用胶带机故障检测模型。首先通过对冲击脉冲传感器在故障检测中的优化，然后将冲击脉冲传感器应用到胶带机轴承故障的监测中，最后利用数据集和训练集对模型方法的性能进行验证，且在大柳塔煤矿中进行实际应用。结果表明：(1)模型方法的振幅频率比长短期记忆网络(LSTM)、空卷积神经网络(TCN)的的收敛速度更快，当迭代次数为100时，结果趋于稳定。这说明模型方法在监测过程中具有更好的稳定性。(2)模型方法的预测结果曲线与真实曲线退化趋势一致，振幅与真实值差距不大。这说明模型方法的预测振幅更高，效果更好。实际应用结果表明：驱动滚筒轴承监测点位冲击脉冲频谱中有清晰的内环故障征兆，并且伴随着相关的边带，而振动频谱无相关征兆，使用冲击脉冲幅值确认为早期故障。

关键词：冲击脉冲传感器矿用胶带机故障监测轴承

基于SDP图像处理算法的矿用顶板支护斜盘故障诊断

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工矿自动化 2024年第S1期 7-10页

作者：罗文国能神东煤炭集团有限责任公司

斜盘是顶板支护设备中的重要零件，为了能够保证顶板支护的安全可靠，需对支护斜盘的健康状态进行检测。针对顶板支护斜盘的故障检测问题，提出了一种基于对称极坐标(SDP)图像处理算法的矿用顶板支护斜盘故障诊断方法，该方法将振动数... 详细信息

斜盘是顶板支护设备中的重要零件，为了能够保证顶板支护的安全可靠，需对支护斜盘的健康状态进行检测。针对顶板支护斜盘的故障检测问题，提出了一种基于对称极坐标(SDP)图像处理算法的矿用顶板支护斜盘故障诊断方法，该方法将振动数据转换为对称极坐标图像，再利用神经网络提取故障特征，实现对斜盘的故障诊断。实验中模拟了4种不同的斜盘故障信号，并分析了卷积神经网络使用不同的网络层数、尺寸、卷积核个数和学习率对诊断结果的影响，经过综合考虑模型的稳定性、训练时间及对故障识别的准确率，确定了最佳的参数。故障诊断模型可实现对斜盘4种不同故障的准确识别，识别准确率达92.25%,表明该模型可高效地完成顶板支护斜盘的故障诊断工作。

关键词：故障诊断顶板支护斜盘对称极坐标卷积神经网络故障特征

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基于激光自混合干涉的测距目标振动监测分析

工矿自动化 2024年第S1期 161-164+178页

作者：沈秋彦国能神东煤炭集团有限责任公司乌兰木伦矿

为防范顶板松动、断裂等危险，需要对煤矿巷道、涵洞和隧道的顶底板距离及两帮之间的距离或接近程度进行动态监测。常规激光测距传感器容易受到外部因素的干扰，特别是由目标振动造成的信号频谱展宽，严重影响监测精度。针对上述问题，... 详细信息

为防范顶板松动、断裂等危险，需要对煤矿巷道、涵洞和隧道的顶底板距离及两帮之间的距离或接近程度进行动态监测。常规激光测距传感器容易受到外部因素的干扰，特别是由目标振动造成的信号频谱展宽，严重影响监测精度。针对上述问题，设计了基于激光自混合干涉的测距系统，能够通过监测目标的振动来实现测距误差的补偿。仿真结果表明：实际位移与设定参数之间显示相同的变化规律，幅值偏差表现出波动变化特征；对相位信号进行余弦转换，再对其频谱测试，经过补偿处理后可对信号频谱展宽起到显著的抑制作用。用扬声器模拟振动，实验结果表明：补偿后的信号形成了良好的相位线性度，有效避免了振动对信号频谱的展宽，实现了测距精度的显著提升。由于该系统无需重新匹配激光器的性能，可以满足较大范围的测试需求，同时光路组件相对简单，满足煤矿巷道等复杂环境的测试需求。

关键词：激光测距自混合干涉振动补偿频率重采样频谱展宽

基于IGA优化BP神经网络的双目视觉定位研究

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工矿自动化 2024年第S1期 74-77页

作者：单杰国能神东煤炭集团有限责任公司供电中心

针对基于传统遗传算法(GA)优化BP神经网络的双目视觉定位存在迭代时间过长和精度偏低的问题，设计了一种基于改进遗传算法(IGA)优化BP神经网络的模型，从而完成双目视觉定位计算。该模型可提高BP网络的全局寻优效果和收敛性，提升网络... 详细信息

针对基于传统遗传算法(GA)优化BP神经网络的双目视觉定位存在迭代时间过长和精度偏低的问题，设计了一种基于改进遗传算法(IGA)优化BP神经网络的模型，从而完成双目视觉定位计算。该模型可提高BP网络的全局寻优效果和收敛性，提升网络的处理效能与准确性，最终使相机实现更高的定位准确度和更迅速的运算速率。详细介绍了IGA优化BP神经网络的双目视觉定位算法流程，并进行了相应的实验验证。验证结果表明：(1)在未优化情况下，坐标预测值的误差均值为0.66 mm,而经过IGA优化后，坐标误差均值减小至0.08 mm。(2) BP神经网络经优化后，其定位精度达到了0.12 mm,定位误差减小了近0.01。(3)在双目视觉定位方面，BP神经网络的平均精度为0.12 mm,与采用OpenCV进行定位比较，基于IGA优化BP神经网络的定位方法精度接近0.08 mm,定位精度能够满足要求。

关键词：双目视觉定位 BP神经网络改进遗传算法全局寻优