工矿自动化最新期刊目录
液压支架跟机移架控制异常工况模式识别方法————作者：马志涛;付翔;李浩杰;牛鹏昊;贾一帆;
摘要：智采工作面在液压支架自动跟机时，由于底板、液压系统及电液控制系统等多方面因素的影响下，会出现丢架、直线度不平整等异常工况。当前针对各类异常工况的识别分析主要集中于自动跟机结束后，仅通过人工调整进行单一判断，不利于快速判断需人工调控的液压支架架号。针对上述问题，提出了一种液压支架跟机移架控制异常工况模式识别方法，将异常工况识别范围提前至支架降柱后的移架阶段，得出停机波动型、移架超时型和行程异常型3类...
极薄煤层破碎顶板条件下液压支架带压移架残余支撑力决策方法————作者：张传伟;张刚强;路正雄;李林岳;何正伟;龚凌霄;黄骏峰;
摘要：在破碎顶板条件下，液压支架带压移架过程中残余支撑力的精准决策对于提高极薄煤层智能化开采效率和保障作业安全至关重要。为实现极薄煤层破碎顶板条件下液压支架带压移架残余支撑力的准确决策，提出了一种基于改进蜣螂算法（IDBO）优化深度混合核极限学习机（DHKELM）的液压支架带压移架残余支撑力决策方法。在混合核极限学习机（HKELM）基础上引入极限学习机自动编码器（ELM-AE）结构来构建DHKELM模型...
带式输送机托辊故障诊断及协同管控研究综述————作者：邢震;田野新;包建军;齐智峰;周李兵;叶柏松;张蓉;
摘要：托辊作为带式输送机的关键部件，其故障频发严重影响煤矿生产效率与安全。目前国内外在托辊故障诊断技术和带式输送机管理控制策略方面开展了广泛研究，然而尚未形成一套被广泛认可且行之有效的监测与管控手段。通过分析托辊故障的类型及机理，指出井下带式输送机托辊故障诊断的特殊性及面临的挑战。梳理了托辊故障诊断技术及托辊故障后协同管控的研究现状：在故障状态感知技术方面，探讨了振动、声音、温度及图像信号感知技术的原理...
基于深度学习的煤矿井下人员不安全行为检测与识别————作者：郭孝园;朱美强;田军;朱贝贝;
摘要：针对井下目标发生多尺度变化、运动目标遮挡及目标与环境过于相似等问题，提出了一种基于深度学习的煤矿井下人员不安全行为检测与识别方法。采用自上而下的策略，构建了一种基于自注意力机制的目标检测模型YOLOv5s＿swin：在基于自注意力机制的模型Transformer基础上引入滑动窗口操作，得到Swin-Transformer，再利用Swin-Transformer对传统YOLOv5s模型进行改进，得到...
煤体损伤破坏的声发射响应及分形时变特征————作者：任晓伟;王晓开;齐龙辉;姬苑;张超超;刘国忠;
摘要：针对煤体损伤破坏演化过程中声发射信号离散性强、特征参数关联性不足导致难以可靠、全面反映煤体损伤破坏特征的问题，通过开展单轴压缩加载实验，分析了煤体损伤破坏的声发射响应特征，并基于分形理论计算声发射信号的信息维数，分析了煤体损伤破坏的分形时变特征。结果表明：(1)煤体声发射能量在压实、线弹性、弹塑性、失稳破坏及残余强度5个阶段呈现显著的阶段性特征，其中失稳破坏阶段的声发射能量突增可作为煤体宏观破裂的...
基于微震信号深度特征学习的岩石破裂类型识别————作者：李典泽;许华杰;张勃;
摘要：岩石破裂类型识别是实现煤矿冲击地压灾害预测和预警的重要前提。微震是岩石破裂监测的有效手段之一，但常规的微震信号机器学习方法存在特征提取能力有限，以及受噪声影响导致的准确率不高且泛化性较差等问题。针对上述问题，提出了一种基于微震信号深度特征学习的岩石破裂类型识别方法。首先，通过巴西圆盘劈裂试验和直剪试验分别获取张拉型破裂微震信号和剪切型破裂微震信号，并将其时频谱图、Log-Mel频谱图和梅尔频率倒谱...
基于改进人工蜂群算法的矿井风量按需调控智能决策————作者：张浪;雷爽;李伟;刘彦青;
摘要：针对现有元启发式算法求解矿井风量调控无约束优化数学模型存在收敛速度较慢的问题，提出了一种基于改进人工蜂群算法（ABC）的矿井风量按需调控智能决策方法。以矿井调节分支风阻为决策变量、各分支实际风量与需风量相符合为约束条件，以目标用风分支风量与理想风量差距最小为目标，建立了矿井风量按需调控智能决策模型；运用拉格朗日松弛方法优化模型的约束条件，采用冲突数方法优化模型的目标函数，利用随机搜索方法和启发式算...
智能采矿数智赋能技术内涵与应用范式————作者：付翔;王开;王然风;
摘要：数据与智能是驱动精准化、高效化和安全化智能采矿可持续发展的核心引擎。提出了基于“数据-算法-装备-生态”四维协同架构的智能采矿数智赋能技术体系，构建了涵盖数据治理、智能决策、装备执行与人机协同的采矿全链条智能化闭环框架。数据层通过标准化存储架构与多模态数据融合，建立全矿井数据资产平台，支撑实时数据流服务与历史数据挖掘；算法层结合工业机理模型与群智能算法，构建基于多目标优化的动态决策体系，实现采矿工...
基于改进RT-DETR的井下输送带跑偏故障检测算法————作者：安龙辉;王满利;张长森;
摘要：目前输送带跑偏检测研究主要集中于提取输送带边缘的直线特征，该方式需设定特定阈值，易受环境因素的制约，导致检测速度慢、精度不高。针对该问题，提出了一种基于改进RT-DETR的井下输送带跑偏故障检测算法，使用改进RT-DETR直接对一组托辊检测，根据左右托辊的暴露程度识别是否跑偏。针对实时检测转换器（RT-DETR）主干网络进行3个方面的改进：(1)为了减少主干网络的参数量和浮点运算数量（FLOPs）...
基于半监督学习的煤层钻孔预抽瓦斯状态评价方法————作者：晏立;文虎;王振平;金永飞;
摘要：目前单一钻孔抽采状态评价方法通常依赖于瓦斯抽采浓度，而忽视了煤层瓦斯赋存的多样性。监督学习模型依赖于样本的特征标记，在样本量较大时，人工标注的成本较高；无监督学习模型缺乏样本标记，无法实现定性评价。针对上述问题，提出一种基于半监督学习的煤层钻孔预抽瓦斯状态评价方法。构建了包含甲烷浓度、抽采负压、环境温度等8项指标的多维度评价体系，采用层次分析法（AHP）与模糊评价法（FEM）结合的权重赋值方法，建...
基于改进YOLOv5的矿山遥感图像去噪方法————作者：裴丹;房坤;庆宇东;陈沛;
摘要：典型露天矿场景的图像呈现多类型复合噪声特征，信噪比较低且具有显著的空间异质性，现有深度学习模型大多直接迁移自然图像去噪架构，忽视了矿山遥感图像特有的噪声分布规律。针对该问题，提出了一种基于改进YOLOv5的矿山遥感图像去噪方法。针对传统YOLOv5在高噪声环境下性能不稳定的问题，引入了多尺度特征融合模块，以增强模型对不同尺寸噪声的识别能力，同时结合残差注意力机制，提升了模型对有用特征的提取能力，增...
煤矿灾害“云边端”一体化智能精准管控技术体系研究————作者：刘玉冰;李怡腾;李忠辉;殷山;景超;李凯;李振兴;赵胜磊;刘承飞;
摘要：构建煤矿灾害智能化精准管控体系有助于提高事故预测预警准确度，实现智能化风险研判。现有研究大多聚焦单一灾害进行监测预警技术或算法优化，缺乏多灾害监测预警协同机制和事故应急联动下的避灾路径规划，且数据传输时延大，管控效率较低。提出了一种煤矿灾害“云边端”一体化智能精准管控技术体系，介绍了该体系架构和监控预警数据流转与交互机制，从数据精准感知、边缘计算、云平台3个角度重点分析了该体系的关键技术，包括：在...
基于改进型级联宽度学习的采煤机截割部齿轮箱故障诊断————作者：李鑫;李淑华;陈浩;司垒;魏东;邹筱瑜;
摘要：采煤机截割部齿轮箱振动监测数据结构复杂，且易出现类别不平衡问题，导致现有基于传统机器学习的智能故障诊断方法易出现错报现象，而基于深度学习的诊断方法模型结构复杂、学习效率低，且易陷入局部最优解，影响诊断性能。针对上述问题，提出了一种基于改进型级联宽度学习（ICBL）的采煤机截割部齿轮箱故障诊断方法。在ICBL模型的特征节点中引入随机超图卷积机制，充分挖掘采煤机截割部齿轮箱振动数据的复杂多元结构信息，...
刮板输送机断链智能监测技术研究————作者：李灵锋;张洁;陈茁;查天任;尹瑞;
摘要：针对现有基于AI算法的煤矿井下刮板输送机断链监测技术在线学习能力低、检测精度差、稳定性低、复杂场景适应性和可靠性差等问题，通过在极限学习机（ELM）中增加增量式在线训练，设计了可实现离线样本和实时在线样本训练的在线贯序极限学习机（OSELM）网络，进而提出了基于OSELM的刮板输送机断链智能监测技术。将经过大量煤矿井下刮板输送机链条监控图像（离线样本）训练的OSELM网络算法写入AI摄像仪，将AI...
基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法研究————作者：王炎林;裴晓东;王凯;徐光;
摘要：现有基于图像分析的矿井外因火灾监测方法受矿井环境复杂、干扰源影响较大，单模态方法易将光源误判为火源，多模态方法没有利用温度信息进行火源判定，且在粉尘条件下这两种方法的识别精度较低。针对上述问题，提出一种基于双光谱成像技术的矿井早期火源识别及抗干扰方法。首先采用YOLOv10模型对可见光图像进行实时火源检测，利用红外热成像获取温度分布数据，然后通过Canny边缘检测与图像二值化预处理，消除可见光与红...
基于割煤循环智能检测的工作面来压判识方法————作者：罗香玉;康林星;南添松;解盘石;伍永平;
摘要：基于液压支架工作阻力数据进行工作面来压判识需解决2个问题：一是如何从海量的工作阻力数据中提取循环末阻力数据，二是如何有效利用提取出的循环末阻力数据对工作面是否来压实现有效判断。现有的循环末阻力提取方法大多依赖固定规则和经验值参数，在复杂工作面环境下准确性低且适应性差。针对该问题，提出一种基于割煤循环智能检测的工作面来压判识方法。将割煤循环检测转化为二分类问题，使用支持向量机分类器对割煤循环结束时刻...
基于UeDiff-GAN的综采工作面目标检测与孪生体同步映射————作者：张帆;于洋;戚振明;李海军;王春丽;杜潇;王柄印;张光磊;宋惠;席宸荣;
摘要：矿井综采工作面数字孪生模型的构建过程需要手动构建实体的数字孪生3D模型，然后对实体进行目标检测，并根据实时检测结果控制3D模型，以确保孪生体与实体之间的同步映射关系。因此，对井下目标的实时、准确检测是实现虚实同步映射控制的关键。目前主流的目标检测方法需要在传统模型中引入或改进模块，使得模型网络结构复杂、训练周期较长，降低了目标检测的实时性；同时，对于一些含高强度噪声的图像难以精确检测。针对上述问题...
基于工业互联网平台的煤矿跨系统统一数据服务研究与应用————作者：弯茂全;李昊;王浩;
摘要：目前工业互联网平台在煤矿应用中存在无法充分发挥数据的价值，数据在不同系统间的流通受限制，在处理跨系统数据交互时，不同子系统之间缺乏统一的权限管理机制，增加了数据被篡改和非授权访问的风险等问题。基于工业互联网平台提出了一种煤矿跨系统统一数据服务体系。通过涵盖监测监控级、生产管理级与运营管理级5层跨系统数据模型（主题域分组-主题域-业务对象-逻辑实体-属性），构建“接口层-服务层-存储层”协同架构，集...
带式输送机托辊轴承声信号增强方法————作者：游卿华;伍鹏;马波;
摘要：针对目前带式输送机托辊轴承声信号增强方法存在过度降噪导致信号失真、适应性差，提取复杂声场特征效果较差等问题，提出一种基于直方图噪声估计和维纳滤波的带式输送机托辊轴承声信号增强方法。首先，计算轴承声信号各频带功率谱，构建功率谱直方图进行噪声谱估计，并对噪声谱进行一阶递归平滑；其次，利用噪声谱估计计算维纳滤波增益函数，得到维纳滤波降噪后的声信号；然后，对降噪后的声信号进行包络谱分析，通过对比实际测得的...
基于激光雷达与惯导融合的掘进机定位方法————作者：刘京;魏志强;蔡春蒙;刘洋;
摘要：煤矿掘进机精准定位是智能掘进的基础，但井下低光照、高粉尘等恶劣作业环境导致单一定位方法精度低、稳定性差。为提高掘进机在恶劣环境中的定位精度，提出了一种基于误差状态卡尔曼滤波（ESKF）的激光雷达与惯导融合的掘进机定位方法。首先，以悬挂在巷道顶部的球靶中心为巷道坐标系原点，设计基于密度的噪声鲁棒空间聚类（DBSCAN）算法和基于形状特征的球靶点云提取算法，解决传统依靠反射强度区分球靶的方法在粉尘堆积...
工矿自动化来自网友的投稿评论：
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奔跑的辣椒酱
《工矿自动化》创刊于1973年，是由中国煤炭科工集团有限公司主管，中煤科工集团常州研究院有限公司主办的煤炭自动化专业性技术期刊。2022年11月投的一篇，12月收到返修通知，按要求返修后又给出两个小意见进行图片的修改，一月底收到录用通知，版面费2700元，收稿后编辑校稿大约两三天，然后安排出版，二月份就发表了。总体来说，审稿速度挺快，难度不大。
2024-02-18 17:22 -
带头大哥666
关于《工矿自动化》期刊的投稿点评，《工矿自动化》为CSCD收录期刊、中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊。版面费为3600元/篇，不收取审稿费，我的论文是在今年8月3日投稿，8月10日收到编辑部初审的修改意见，提出三条意见，评审意见对提高论文质量有很大的帮助，期间用时一周修改完成，本想着还会等到编辑部复审的意见，期间每天都刷新系统，害怕被退稿，结果还是被退稿了，提出几点意见， 1.研究目的不明确，未指出现有方法的不足，未说明为何采用新方法，新方法解决了什么问题； 2.未提到如何改进，为何要改进； 3.原理未阐述清楚，如遗传算法与规划之间的关系、算法参数设置等； 虽然被退稿，但我还是觉得本期刊审稿效率以及审稿质量都是比较好的。编辑部一般处理速度较快，即使退稿也不影响修改投递其他期刊。
2023-08-31 10:05
