一种前后时序数据特征识别的瓦斯涌出量检测方法

    公开(公告)号:CN117171689A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311214302.4

    申请日:2023-09-20

    Inventor: 付华 许桐 邵靖宇

    Abstract: 本发明设计一种前后时序数据特征识别的瓦斯涌出量检测方法,涉及煤矿井下瓦斯灾害预防技术领域;建立前后时序数据特征检测模型,所述模型包括数据特征提取网络、数据特征学习网络以及权重决策网络;将瓦斯涌出量原始数据输入至前后时序数据特征检测模型,经过数据特征提取网络、数据特征学习网络以及权重决策网络,得到更小误差的瓦斯涌出量数据;更有效地对存在关联性的长短时序数据特征进行挖掘,提高检测模型的修正准确率,减少瓦斯涌出量原始数据中存在的误差值,为有效预防瓦斯突出灾害做好基础。

    一种基于混合智能的煤与瓦斯突出动态预测方法

    公开(公告)号:CN109492816B

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN201811364980.8

    申请日:2018-11-16

    Abstract: 本发明提出一种基于混合智能的煤与瓦斯突出动态预测方法,流程包括:数据检测;采用均值分批估计融合方法进行数据处理;组成待预测的新问题;利用基于案例聚类的案例检索与匹配方法,针对新问题进行案例检索与匹配,如果案例检索与匹配是有效的,采用加权平均的方法进行案例重用,得到煤与瓦斯突出的预测结果,如果案例检索与匹配是无效的,运行OBPNN突出预测模型,得到煤与瓦斯突出的预测结果。利用实测数据对所提方法进行验证,实例验证结果表明,所提方法给出高精度的预测结果,同时具有良好的鲁棒性,而且建模算法效率更高,预测所用时间更短。

    基于EMD-SVR-MLR与注意力机制的GRU-NN的电力负荷层次预测方法

    公开(公告)号:CN112766078A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202011639813.7

    申请日:2020-12-31

    Abstract: 本发明公开了基于EMD‑SVR‑MLR与注意力机制的GRU‑NN的电力负荷层次预测方法,采用经验模态分解信号处理算法对用户负荷原始时间序列数据进行分解处理,并对模态函数进行重构。对重构分量建立支持向量机多元线性回归初级预测模型,从而获得预测值。将初级预测模型的预测值和原始的时间序列数据进行融合,形成新的时间序列,作为门控循环单元神经网络网络的输入,建模学习特征内部动态变化规律,并引入注意力机制赋予GRU隐含状态不同的权重,最后完成短期负荷预测;该方法提高了时间轴上对隐式时间序列的特征提取能力和计算能力,对于具有周期和长期依赖关系的电力系统的负荷预测具有较高的准确率和精确度,具有一定的实用价值。

    基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法

    公开(公告)号:CN106567737A

    公开(公告)日:2017-04-19

    申请号:CN201610912577.9

    申请日:2016-10-20

    Inventor: 代巍 付华

    CPC classification number: E21F17/18 G01D21/02

    Abstract: 本发明提供一种基于红外热像的采煤工作面煤与瓦斯突出预警系统及方法,该系统包括监控主机、数据服务器、DLP屏、第一交换机、第二交换机、采煤工作面数据采集模块;所述各采煤工作面数据采集模块均包括串口服务器、DAQ数据采集单元、N个红外热像传感器、M个温度传感器、I个甲烷传感器;该方法根据当前各监视区域的瓦斯浓度值、红外热像图温度场梯度变化矩阵、红外热像图相邻点温度梯度值和红外热像图灰度差分矩阵ΔGN对采煤工作面监视区域瓦斯浓度值超标、红外热像图裂隙、红外热像图温度场分布状态发生变化的状态进行分析,并对具有风险状态进行判断,发出报警信号和低预警信号;有效的避免瓦斯突出事故减少人员伤亡以及经济损失。

    两相流流速多传感器实时测量仪及测试方法

    公开(公告)号:CN1737579A

    公开(公告)日:2006-02-22

    申请号:CN200510046171.9

    申请日:2005-04-01

    Abstract: 本发明属流速的测量装置及测试方法,特别涉及一种两相流流速多传感器实时测量仪及测试方法,由上下游电容传感器电路(1)、一号前向通道电路(2)、上下游超声波电路(3)、二号前向通道电路(4)、数码显示电路(6)和电源电路(7)组成,在系统中设置了中央处理器电路(5)进行相关运算,本测试仪能完成流体流速的在线实时测量,并对速度进行显示,具有实时性好,能抵制杂散电容的干扰,尤其是采用了双传感器的互相关算法,提高了测量结果的精度。

    双重自扰动海洋捕食者算法优化的变压器故障诊断方法

    公开(公告)号:CN114492192A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210105512.9

    申请日:2022-01-28

    Abstract: 本发明公开了一种双重自扰动海洋捕食者算法优化的变压器故障诊断方法,涉及变压器故障诊断领域,利用最小二乘支持向量机LS‑SVM的搜索范围广、寻优效率高的特点,改进原生海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm,MPA)易陷入局部最优解的算法缺陷,提出双重自扰动海洋捕食者算法(Double‑self‑disturbances Marine Predators Algorithm,DMPA),在算法实现双重自扰动的同时协调局部开发能力和全局探索能力,同时与LS‑SVM网络有机结合以改善该网络的精确性与鲁棒性,提升变压器故障诊断的识别效率与分类精度,实现变压器故障实时诊断,保障现代化电力系统的安全性与可靠性。

    基于逻辑回归和增强学习的煤与瓦斯突出预测的方法

    公开(公告)号:CN111079978A

    公开(公告)日:2020-04-28

    申请号:CN201911139793.4

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本发明公开一种基于逻辑回归和增强学习的煤与瓦斯突出预测的方法,属于动态预测技术领域,该方法融合LR和Adaboost增强学习设计煤与瓦斯突出预测模型,采集煤与瓦斯突出的多种影响因素数据样本,训练基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型,在对煤与瓦斯突出灾害实时监测过程中,如果煤与瓦斯突出的预测结果与反馈的实际结果不一致时,则需要利用实时数据及其对应的实际结果更新样本数据,并对基于LR与Adaboost融合模型的煤与瓦斯突出预测模型重新进行训练学习,完成煤与瓦斯突出预测模型的修正。本发明提供的方法可以实现对煤与瓦斯突出预测的快速、准确和动态预测。

    一种自适应三相并网变换器锁相环及其锁相控制方法

    公开(公告)号:CN110165706A

    公开(公告)日:2019-08-23

    申请号:CN201910460648.X

    申请日:2019-05-30

    Inventor: 游健祥 付华

    Abstract: 本发明涉及电气工程技术领域,提供一种自适应三相并网变换器锁相环及其锁相控制方法。本发明的锁相环包括坐标变换单元、延时信号对消模块、二阶广义积分器、PI调节器;电网电压信号输入坐标变换单元,坐标变换单元的输出分量输入延时信号对消模块,延时信号对消模块的输出分量串联二阶广义积分器,延时信号对消模块的输出分量与二阶广义积分器的输出分量作差得到的q轴电压分量串联PI调节器,PI调节器输出的频率差值与电网电压的额定角频率求和后经过积分环节得到电网电压信号的相位角,电网电压信号的相位角反馈给坐标变换单元。本发明能够实现复杂工况下尤其是电网不对称故障及混入谐波分量时对电网电压相位的动态检测,且检测准确性高。

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