综采工作面自动化放煤控制技术研究  被引量:4

Control Technology of Automated Coal Caving of Fully Mechanized Coal Face

在线阅读下载全文

作  者:马英[1] 

机构地区:[1]天地科技股份有限公司开采设计事业部,北京100013

出  处:《煤矿开采》2016年第1期47-49,27,共4页Coal Mining Technology

基  金:国家高技术研究发展计划(863计划):两柱式超强力放顶煤液压支架研制(2012AA06AA407)

摘  要:针对放顶煤过程中出现"过放"状况和"欠放"问题,以随机介质放矿理论为基础,建立了基于果蝇优化算法和RBF混合算子的放顶煤时间预测方法。采用径向神经网络建立以顶煤高度、煤层强度、顶煤节理裂隙、夹矸层厚度等因素作为输入变量,以散体流动参数为输出的神经网络模型,对放顶煤时间建立预测模型,实现了放顶煤时间变化的自适应,进而实现了放顶煤过程的自动化。In order to solve problems of'over caving' and 'insufficient caving' during top coal caving process,on the basis of stochastic medium caving theory,a predict method of top coal caving time was conducted based on drosophila optimal algorithm and RBF hybrid operator,neural network model was built with RBF neural network,in which top coal height,coal seam strength,joint fis su res of top coal,gangue thickness were input variables and granular flow parameters was output variable,a predict model of top coal caving time was built to ensure top coal caving time self-adaptive,and then realized top coal caving process automation.

关 键 词:综采工作面 自动化放煤 控制技术 自适应 预测模型 

分 类 号:TD355.4[矿业工程—矿井建设]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象