辽宁省科技厅科技攻关项目(2011229011)
- 作品数：44 被引量：375H指数：12
- 相关作者：付华徐耀松王雨虹谢森陈子春更多>>
- 相关机构：辽宁工程技术大学机电部国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程环境科学与工程电气工程更多>>
- 一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究被引量：4
- 2014年
- 针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。
- 闫孝姮陈伟华付华
- 关键词：瓦斯涌出量ELMAN神经网络
- 基于IGA-LSSVM的煤矿瓦斯涌出量预测模型研究被引量：16
- 2013年
- 为有效提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确性,进一步保障煤矿生产安全,提出经免疫遗传算法(IGA)优化的加权最小二乘支持向量机(LS-SVM),并用其建立煤矿瓦斯涌出量预测模型。首先针对瓦斯涌出量系统非线性、时变性、复杂性等特点,提出一种新的加权策略函数来改进LS-SVM。然后引入IGA,对改进的LS-SVM进行核参数δ和正则化参数γ寻优。最后,利用煤矿历史瓦斯涌出数据进行试验分析。结果表明,利用该模型预测的最大相对误差为2.763%,最小相对误差为0.705%,平均相对误差为1.329 8%,该模型较其他预测模型具有更快的收敛速度,更强的泛化能力和更高的预测精度。
- 付华史冬冬
- 关键词：瓦斯涌出量
- 双跟踪模式的智能太阳能追踪系统设计被引量：3
- 2015年
- 针对提高太阳电池板光电转换率问题,以MSP430F149单片机为控制核心设计了一种太阳能智能追踪系统。采用光电式跟踪和视日运动轨迹跟踪相结合的方式,通过MSP430F149的ADC12检测采集值判断天气情况,晴天采用光电式跟踪,阴天采用视日运动轨迹跟踪。控制系统通过控制双轴步进电机令太阳电池板转动使其始终垂直于太阳光,从而使太能光的利用率大幅度增加。运行表明,系统运行稳定,节能减排,适用于各种小型太阳电池板充电系统。
- 闫孝姮吴琨王改华
- 关键词：太阳能双模式
- 基于改进极端学习机的混沌时间序列瓦斯涌出量预测被引量：19
- 2012年
- 为更准确地预测瓦斯涌出量,预防瓦斯灾害,有必要建立和应用基于改进极端学习机(IELM)的混沌时间序列预测模型。首先,对瓦斯涌出量监测数据构成的多变量时间序列进行相空间重构,采用互信息法与虚假邻点法得到每一变量的延迟时间和最佳嵌入维数;然后,通过最小二乘方法和误差反馈原理计算出最优的网络输入层到隐含层的学习参数,对极端学习机(ELM)进行改进;最后,借助IELM建立瓦斯混沌时间序列的预测模型。通过仿真试验,运用该预测模型预测的最大相对误差为3.290 2%,最小相对误差为0.898 2%,平均相对误差为1.952 8%。
- 单亚锋侯福营付华马静波
- 关键词：多变量时间序列相空间重构瓦斯涌出
- 矿井CH_4和煤尘的光声复合检测方法研究被引量：5
- 2013年
- 煤矿瓦斯(CH4)爆炸常常与煤尘爆炸相互伴随发生,以往CH4和煤尘的浓度都是分开检测,不利于煤矿瓦斯煤尘爆炸的准确预测。本文利用气体滤波光声技术和光散射原理对矿井气体中CH4和煤尘质量浓度进行复合测量。分别采用两个气体滤波光声腔作为CH4测量光声腔和煤尘参比光声腔(CO测量光声腔),在光源和光声腔之间建立CH4和煤尘的测量腔,记录其进入该测量腔后光声信号强度的变化,通过对两个滤波波长上CH4吸收和煤尘颗粒消光的相关处理,同时得到CH4浓度和煤尘质量浓度。实验数据表明,光声复合检测方法可以对CH4和煤尘质量浓度进行准确检测,准确度达到10-4数量级。
- 付华许凡徐耀松谢森
- 关键词：粒子散射CH4煤尘
- 基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测被引量：9
- 2013年
- 为更准确预测煤与瓦斯突出强度,在组合算法和径向基函数(RBF)神经网络的基础上,建立变权重RBF组合模型。首先,选取最具代表性的3种单项模型:BP神经网络、支持向量回归机(SVR)、免疫遗传算法(IGA),分别建模后对样本序列进行预测,并重构预测结果数据。以重构后的预测序列为输入层,突出强度为输出层,对变权重RBF组合模型进行训练,获得各单项模型的动态权值,从而建立动态变权重RBF组合模型,最后对突出强度进行预测。结果表明:变权重RBF组合模型预测结果的平均相对误差为2.621 2%,优于各单项模型、定权重组合模型以及数据不重构组合模型。
- 付华许凡徐耀松孙朋
- 关键词：煤与瓦斯突出BP神经网络
- 一种EKF-WLS-SVR与混沌时间序列分析的瓦斯动态预测新方法被引量：10
- 2015年
- 针对瓦斯浓度时间序列高度的混沌特性,采用微熵率法同步确定最优的嵌入维数与延迟时间,还原瓦斯涌出系统状态空间。以无线传感网络系统采集并经降噪处理后的瓦斯浓度序列作为样本。提出利用带有整定因子的扩展卡尔曼滤波器(EKF)对加权最小二乘支持向量回归机(WLS-SVR)的正则化参数γ与核参数σ进行快速寻优,并依据周期性更新的训练样本建立基于EKF-WLS-SVR耦合算法的动态预测模型以精确预测后续时间点的瓦斯浓度。通过MATLAB进行仿真,结果表明:EKF滤波器对提高WLS-SVR的拟合精度与学习效率方面有很大的帮助。相比于其他模型,该耦合模型具备更高的预测精度与更强的鲁棒特性,有较高的实用价值。
- 付华訾海孟祥云孙璐
- 关键词：瓦斯浓度无线传感网络
- 基于ATMEGA16的便携式瓦斯检测仪被引量：11
- 2012年
- 针对目前常用瓦斯检测仪检测范围高时精度低,检测精度高时检测范围低等不足,设计了一种基于双检测回路的便携式瓦斯检测仪。该系统以ATMEGA16控制器为核心,利用催化燃烧式传感器和红外探测器组成双回路瓦斯检测电路,并将朗伯-比尔红外吸收定律运用到瓦斯检测原理中,提高了低瓦斯浓度时的测量精度,同时扩大了瓦斯浓度的测量范围。系统的无线收发模块可以和上位机通信实现信息共享,其开关机电路可以实现关机后仪器与电源完全断开,有效节约电池能量。实验表明该瓦斯浓度检测仪具有检测精度高,检测范围广,高效节能等特点,具有较高的应用价值。
- 付华刘娜周坤黄嵩
- 关键词：瓦斯检测ATMEGA16
- 煤岩破裂全过程的声发射序列分形特征研究被引量：3
- 2013年
- 为获得煤矿巷道内某点煤岩体的稳定性信息,在不同应力水平下,对煤岩和煤进行单轴加压破坏全过程的声发射(AE)试验,将收集的煤岩AE信号在时间分布上进行分形特征研究。在此基础上,提出"分形同测"思想,即煤矿巷道内某点可能为煤岩和煤的混合体,两者的AE信号频率不同,同时采集两者的AE事件数,利用分形理论来预测其稳定性。结果表明:关联分维值D的变化能很好地反映煤岩内部微破裂的发展及演化情况。
- 邵良杉李永利孙朋
- 关键词：煤岩单轴压缩
- 一种基于光学杠杆的新型精密角度传感器研究被引量：1
- 2013年
- 在精密角度传感器中,灵敏度和噪声性能是影响传感器精度的主要因素。为了提高角度传感器的灵敏度和噪声性能水平,采用以光学杠杆为基础,与萨格纳克效应(Sagnac)干涉仪结合的方法来建立一种新型的精密角度传感器。Sagnac干涉仪的干涉图样在相消干涉时对2个相干光束的光路差很敏感,而光学杠杆又可将光路差放大,从而提高灵敏度。同时,Sagnac干涉仪的相消干涉能抑制某些噪声源,从而提高噪声性能。通过实验仿真,验证了这种方法构建的精密角度传感器具有较高的灵敏度和噪声性能水平。
- 付华冷卫强
- 关键词：角度传感器噪声
