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煤矿全断面掘进机捷联惯导曲线测量系统
被引量：
7
1
作者
刘宇
陈根林
刘永忠
《工矿自动化》
北大核心
2019年第8期65-69,73,共6页
针对现有煤矿掘进巷道偏差曲线测量系统存在不通视和实时测量难的问题,设计了一种煤矿全断面掘进机捷联惯导曲线测量系统。捷联惯导系统通过捷联姿态更新算法实时采集掘进机推进的姿态角;行程传感器安装于掘进机上,用于测量每次截割部...
针对现有煤矿掘进巷道偏差曲线测量系统存在不通视和实时测量难的问题,设计了一种煤矿全断面掘进机捷联惯导曲线测量系统。捷联惯导系统通过捷联姿态更新算法实时采集掘进机推进的姿态角;行程传感器安装于掘进机上,用于测量每次截割部向前推进的行程值;将姿态角和行程值代入巷道实际曲线算法得到实际的掘进曲线,与巷道设计轴线进行比较后得到掘进偏差曲线,根据偏差曲线及时对掘进巷道进行纠偏,以保证工程质量。实验结果表明,该系统可实现快速、实时的高精度曲线监控,能够准确计算测量出煤矿全断面掘进机前进的曲线偏差,掘进5m时,最大偏差约为23.2mm,满足煤矿掘进曲线精度要求。
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关键词
煤炭开采
煤矿全断面掘进机
捷联惯导系统
掘进
曲线偏差测量
捷联姿态更新算法
巷道实际曲线
巷道设计轴线
行程传感器
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职称材料
基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测
被引量：
1
2
作者
丁自伟
高成登
+6 位作者
景博宇
黄兴
刘滨
胡阳
桑昊旻
徐彬
秦立学
《西安科技大学学报》
北大核心
2025年第1期49-60,共12页
为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)...
为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种机器学习算法作为基学习器,线性回归(LR)算法作为元学习器,提出了一种基于Stacking集成算法的预测模型,并对比分析了Stacking集成算法与单一机器学习算法模型的预测性能。结果表明:二值判别与箱线图可有效对原始数据进行预处理;模型的主要输入特征参数为刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A;Stacking模型在测试集上的拟合优度可达0.976,而均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别仅有0.031,0.148和0.092,与其他3种模型相比,其拟合优度最高,误差指标数值最小,集成模型具有更高的预测精度,能够有效地预测煤矿TBM掘进巷道围岩点荷载强度。研究验证了Stacking模型的准确性,可为煤矿TBM掘进参数控制和巷道支护参数调整提供科学的参考依据。
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关键词
煤矿全断面掘进机
TBM
掘进
参数
Stacking集成算法
数据预处理
围岩强度预测
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职称材料
题名
煤矿全断面掘进机捷联惯导曲线测量系统
被引量：
7
1
作者
刘宇
陈根林
刘永忠
机构
中煤科工集团上海有限公司
出处
《工矿自动化》
北大核心
2019年第8期65-69,73,共6页
基金
天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(2018-TD-QN033)
文摘
针对现有煤矿掘进巷道偏差曲线测量系统存在不通视和实时测量难的问题,设计了一种煤矿全断面掘进机捷联惯导曲线测量系统。捷联惯导系统通过捷联姿态更新算法实时采集掘进机推进的姿态角;行程传感器安装于掘进机上,用于测量每次截割部向前推进的行程值;将姿态角和行程值代入巷道实际曲线算法得到实际的掘进曲线,与巷道设计轴线进行比较后得到掘进偏差曲线,根据偏差曲线及时对掘进巷道进行纠偏,以保证工程质量。实验结果表明,该系统可实现快速、实时的高精度曲线监控,能够准确计算测量出煤矿全断面掘进机前进的曲线偏差,掘进5m时,最大偏差约为23.2mm,满足煤矿掘进曲线精度要求。
关键词
煤炭开采
煤矿全断面掘进机
捷联惯导系统
掘进
曲线偏差测量
捷联姿态更新算法
巷道实际曲线
巷道设计轴线
行程传感器
Keywords
coal mining
coal mine full-section roadheader
strapdown inertial navigation system
tunneling curve deviation measurement
strapdown attitude update algorithm
actual roadway curve
design axis of roadway
travel sensor
分类号
TD175 [矿业工程—矿山地质测量]
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职称材料
题名
基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测
被引量：
1
2
作者
丁自伟
高成登
景博宇
黄兴
刘滨
胡阳
桑昊旻
徐彬
秦立学
机构
西安科技大学能源学院
中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室
淮南矿业(集团)有限责任公司顾桥煤矿
江苏神盾工程机械有限公司
出处
《西安科技大学学报》
北大核心
2025年第1期49-60,共12页
基金
国家自然科学基金项目(52074209)
陕西省自然科学基础研究计划联合基金项目(2021JLM-06)。
文摘
为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种机器学习算法作为基学习器,线性回归(LR)算法作为元学习器,提出了一种基于Stacking集成算法的预测模型,并对比分析了Stacking集成算法与单一机器学习算法模型的预测性能。结果表明:二值判别与箱线图可有效对原始数据进行预处理;模型的主要输入特征参数为刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A;Stacking模型在测试集上的拟合优度可达0.976,而均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别仅有0.031,0.148和0.092,与其他3种模型相比,其拟合优度最高,误差指标数值最小,集成模型具有更高的预测精度,能够有效地预测煤矿TBM掘进巷道围岩点荷载强度。研究验证了Stacking模型的准确性,可为煤矿TBM掘进参数控制和巷道支护参数调整提供科学的参考依据。
关键词
煤矿全断面掘进机
TBM
掘进
参数
Stacking集成算法
数据预处理
围岩强度预测
Keywords
coal mine tunnel boring machine
TBM excavation parameters
Stacking ensemble algorithm
data preprocessing
surrounding-rock strength prediction
分类号
TD421 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
煤矿全断面掘进机捷联惯导曲线测量系统
刘宇
陈根林
刘永忠
《工矿自动化》
北大核心
2019
7
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职称材料
2
基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测
丁自伟
高成登
景博宇
黄兴
刘滨
胡阳
桑昊旻
徐彬
秦立学
《西安科技大学学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
已选择
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