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基于DWT-CNN-Informer模型的液压支架压力多步长预测: 1; 作者张传伟张刚强 +1 位作者路正雄李林岳《中国安全生产科学技术》北大核心 2025年第4期57-63,共7页; 为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神... 展开更多; 关键词液压支架压力多步长预测离散小波变换 CNN模型 Informer模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSTM-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测被引量：3: 2; 作者余琼芳杨鹏飞唐高峰《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期30-35,共6页; 目前多步液压支架压力预测大多为单步液压支架压力的累计预测,单步累计次数越多,累计误差就越大,影响预测精度。针对该问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测方法。采用卡尔曼滤波消除液压支... 展开更多; 关键词液压支架压力多步长液压支架压力预测 LSTM-Informer模型时间相关性卡尔曼滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于差分非平稳Transformer的液压支架立柱压力预测被引量：1: 3; 作者杨艺 Aimen Malik +1 位作者袁瑞甫王科平《电子测量技术》北大核心 2024年第6期41-49,共9页; 液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据,也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而,液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性,却无法用简单的数学模型进行预测;且在回采过程中,支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随... 展开更多; 关键词煤矿安全工作面液压支架压力预测非平稳Transformer 差分; 在线阅读下载PDF 职称材料

液压支架自动跟机动态规律研究被引量：7: 4; 作者任怀伟张帅 +3 位作者薛国华赵叔吉张玉良李建《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期47-54,共8页; 目前针对综采工作面液压支架自动跟机问题的研究集中在基于外部环境变量来控制液压支架动作,在工作面长时间运行中无法保持很好的效果。考虑外部环境的变化最终会反映到液压系统中,提出以液压系统压力特性预测液压支架跟机动作时间。以... 展开更多; 关键词综采工作面液压支架自动跟机稳压供液液压系统压力拉架时间预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于支架数据优化的工作面矿压预测模型研究被引量：7: 5; 作者冯银辉宋阳 +2 位作者李务晋吴雨欣秦泽宇《煤炭工程》北大核心 2023年第6期101-107,共7页; 矿压预测是实现综采工作面智能化的重要组成部分,具有广阔的应用场景。液压支架载荷是综采工作面覆岩运动的直接体现,其载荷峰值循环末阻力是判断顶板来压,开展煤矿顶板、水、火灾害防控的关键指标。本研究以预测循环末阻力的变化对矿... 展开更多; 关键词矿压预测液压支架时空融合网络矿山压力周期来压; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DWT-CNN-Informer模型的液压支架压力多步长预测: 1; 作者张传伟张刚强路正雄李林岳; 机构西安科技大学机械工程学院陕西交通职业技术学院; 出处《中国安全生产科学技术》北大核心 2025年第4期57-63,共7页; 基金陕西省重点研发计划项目(2022GD-TSLD-63,2022GD-TSLD-64) 陕西省教育厅项目(23JP100)。; 文摘为了实现液压支架压力多步长精准预测,提出1种基于DWT-CNN-Informer模型的压力多步长预测方法,该方法利用离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)将预处理后的压力时序数据分解为趋势项和周期项频率分量;各频率分量输入卷积神经网络(CNN)模型提取频率特征;提取的频率特征输入Informer编码器,经位置编码和多头概率稀疏自注意力机制捕捉时序变化特征,并结合自注意力蒸馏减少特征冗余;将Informer解码器改为全连接层,直接输出各分量多步长预测结果;重构叠加各分量多步长预测结果得到液压支架压力多步长预测结果。研究结果表明:在预测步长分别为6,12,24时,DWT-CNN-Informer模型相比LSTM、Informer、CNN-Informer模型在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、对称平均绝对百分比误差(SMAPE)指标上均表现出更高预测精度。研究结果为液压支架压力精准预测提供有效方法。; 关键词液压支架压力多步长预测离散小波变换 CNN模型 Informer模型; Keywords hydraulic support pressure multi-step prediction discrete wavelet transform CNN model Informer model; 分类号 X936 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSTM-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测被引量：3: 2; 作者余琼芳杨鹏飞唐高峰; 机构河南理工大学电气工程与自动化学院河南理工大学河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室大连理工大学北京研究院博士后科研工作站; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期30-35,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61601172) 中国博士后科学基金资助项目(2018M641287)。; 文摘目前多步液压支架压力预测大多为单步液压支架压力的累计预测,单步累计次数越多,累计误差就越大,影响预测精度。针对该问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测方法。采用卡尔曼滤波消除液压支架压力数据中的振动噪声后,在工作面端部和中部各选取相邻的5台液压支架压力数据建立2个时空数据集(数据集1和数据集2),并对时空数据进行标准化预处理。将时空数据输入LSTM模型提取时空特征,并将提取的时空特征输入Informer模型的编码器,经过位置编码后利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,经过最大池化和一维卷积消除最终输出特征图的冗余组合。利用多头概率稀疏自注意力来关注压力序列的变化特征,将Informer模型的解码器改为全连接层,得到液压支架压力的预测结果。实验结果表明:与基于门控循环单元(GRU)、LSTM和Informer模型的预测方法相比,基于LSTM-Informer模型的预测方法在预测6,12,24步长液压支架压力时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均最小;其中基于数据集1预测的6步长液压支架压力的RMSE分别降低了41.63%,49.74%,11.85%,MAE分别降低了41.75%,50.00%,12.00%;基于数据集2预测的6步长液压支架压力的RMSE分别降低了48.15%,59.86%,19.88%,MAE分别降低了49.87%,54.90%,13.16%。; 关键词液压支架压力多步长液压支架压力预测 LSTM-Informer模型时间相关性卡尔曼滤波; Keywords hydraulic support pressure multi-step hydraulic support pressure prediction LSTM-Informer model time correlation Kalman filtering; 分类号 TD323 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于差分非平稳Transformer的液压支架立柱压力预测被引量：1: 3; 作者杨艺 Aimen Malik 袁瑞甫王科平; 机构河南理工大学电气工程与自动化学院河南理工大学河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室河南理工大学能源科学与工程学院; 出处《电子测量技术》北大核心 2024年第6期41-49,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFC0604502) 河南省科技攻关项目(232102210040)资助。; 文摘液压支架立柱压力预测是回采工艺决策的重要依据,也是确保围岩稳定的基础信息之一。然而,液压支架立柱压力虽然具有一定的规律性,却无法用简单的数学模型进行预测;且在回采过程中,支架不接顶、顶板破碎、传感器检测误差等带来大量的随机噪声,使得压力数据劣化为非平稳时间序列,给压力的预测带来的很大的困难。本文在Transformer基础上,提出一种差分非平稳Transformer模型,在Transformer的编码器和解码器中分别引入差分归一化和反归一化操作,以提升序列的平稳性。同时,在Transformer中采用去平稳注意力机制,计算序列元素之间的关联关系,以增强模型的预测能力。在真实的煤矿支架立柱数据集上的对比实验表明,本文提出的差分非平稳Transformer的预测效果达到0.674,表现明显优于LSTM、Transformer和非平稳Transformer模型。; 关键词煤矿安全工作面液压支架压力预测非平稳Transformer 差分; Keywords coal mine safety work face hydraulic support pressure prediction non-stationary Transformer differencing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名液压支架自动跟机动态规律研究被引量：7: 4; 作者任怀伟张帅薛国华赵叔吉张玉良李建; 机构煤炭科学研究总院开采研究分院中煤科工开采研究院有限公司陕西陕煤黄陵矿业有限公司; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期47-54,共8页; 基金国家自然科学基金面上项目(52274207) 山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2020CXGC011502) 中煤科工开采研究院有限公司科技创新基金项目(KCYJY-2021-ZD-01)。; 文摘目前针对综采工作面液压支架自动跟机问题的研究集中在基于外部环境变量来控制液压支架动作,在工作面长时间运行中无法保持很好的效果。考虑外部环境的变化最终会反映到液压系统中,提出以液压系统压力特性预测液压支架跟机动作时间。以陕煤集团神木柠条塔矿业有限公司S1204工作面为工程背景,采用AMESim软件建立了单架液压系统模型和工作面液压系统模型,通过仿真分析得到移架和推溜同时动作时推移液压缸压力、行程等参数的动态变化规律,发现工作面液压支架自动跟机过程中推移液压缸进液口压力与拉架时间呈线性关系,说明可通过进液压力预测跟机动作时间。研发了工作面液压数据采集系统并安装于试验工作面,实时获取液压支架工作过程中推移液压缸进液口压力,并计算出对应的移架时间,得出二者具有强线性相关性,与仿真结果一致。采用线性拟合方法得出进液压力与拉架时间的关系式,实现了基于液压系统进液压力预测拉架时间,提高了自动跟机的准确性,减少了人工调节率。; 关键词综采工作面液压支架自动跟机稳压供液液压系统压力拉架时间预测; Keywords fully mechanized working face hydraulic support automatic following liquid supply with stable pressure hydraulic system pressure prediction of pulling time; 分类号 TD713 [矿业工程—矿井通风与安全]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于支架数据优化的工作面矿压预测模型研究被引量：7: 5; 作者冯银辉宋阳李务晋吴雨欣秦泽宇; 机构北京天玛智控科技股份有限公司中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院; 出处《煤炭工程》北大核心 2023年第6期101-107,共7页; 基金天地科技股份有限公司科技创新创业资金项目(2020-2-TD-CXY004) 国家能源集团重点项目(GJNY-21-25) 天玛智控重点科技项目(2022TMO18-C1)。; 文摘矿压预测是实现综采工作面智能化的重要组成部分,具有广阔的应用场景。液压支架载荷是综采工作面覆岩运动的直接体现,其载荷峰值循环末阻力是判断顶板来压,开展煤矿顶板、水、火灾害防控的关键指标。本研究以预测循环末阻力的变化对矿压显现规律进行表征,形成一套基于区域化的支架数据质量优化方法,时空融合的顶板压力预测模型构建,以及多尺度部署的方法体系。实验结果表明结合了注意力机制的Conv1d+Bi-LSTM时空模型有效提取了液压支架的工况矩阵的特征信息,针对不同情况的数据优化方法提升了模型的预测精度,模型具有良好的鲁棒性与泛化性,可实现矿压的精确预测。多尺度的部署方法实现了模型灵活部署对实际预测有着重要意义。; 关键词矿压预测液压支架时空融合网络矿山压力周期来压; Keywords mine pressure prediction hydraulic support spatio-temporal fusion network mine pressure periodic weighting; 分类号 TD355 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于DWT-CNN-Informer模型的液压支架压力多步长预测	张传伟张刚强路正雄李林岳	《中国安全生产科学技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于LSTM-Informer模型的液压支架压力时空多步长预测	余琼芳杨鹏飞唐高峰	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于差分非平稳Transformer的液压支架立柱压力预测	杨艺 Aimen Malik 袁瑞甫王科平	《电子测量技术》北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	液压支架自动跟机动态规律研究	任怀伟张帅薛国华赵叔吉张玉良李建	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于支架数据优化的工作面矿压预测模型研究	冯银辉宋阳李务晋吴雨欣秦泽宇	《煤炭工程》北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料