关键词： 人工智能   矿山电气设备   智能识别   自适应控制  

摘要： 随着工业自动化与智能化发展,矿山电气设备的管理控制愈发复杂。传统控制方法在应对多变的工作环境和实时监测需求上存在较大局限性,迫切需要更加智能化的解决方案。人工智能技术的出现为矿山电气设备的智能识别与自适应控制提供了新的思路。其中,YOLO模型和CNN算法作为深度学习领域的重要成果,能在图像处理和数据分析方面发挥重要作用,为电气设备的智能化管理提供有效的技术支持。本文以基于人工智能的矿山电气设备智能识别与自适应控制为研究主题,设计了基于YOLO模型的智能识别模型和基于CNN的自适应控制模型,测试结果表明模型在实际应用中的效果较佳,具有较高的推广价值。

关键词： 机器人集群   调度控制算法   协同调度   云中心系统   智能控制  

摘要： 文章对机器人集群协同调度展开了研究,提出了一套高效的调度算法;通过开发机器人集群协同调度云中心系统与操作平台实现了机器人集群的协同工作。其中,主要挑战在于实现机器人之间的有效沟通与协作,文章通过算法优化和系统开发取得了显著成效,提高了集群工作效率和协同控制的智能性。

关键词： 无人船   艏向控制   水动力阻尼   非线性变参数   H_∞鲁棒控制   平方和  

摘要： 针对水流冲击引起无人船(unmanned surface vehicle,USV)转艏呈现非线性特点,建立基于转艏运动的非线性变参数(nonlinear parameter-varying,NPV) USV模型,并提出一种NPV H_∞艏向控制方法,以提高艏向调节的快速性和鲁棒性.首先,考虑低展弦比机翼理论能较好地描述船体受水流冲击的特点,建立基于水动力阻尼的非线性Fossen模型.通过忽略横荡速度和横流阻力将动力学模型简化为操纵动力学模型,并引入艏向角,建立NPV艏向模型.其次,构造与艏向控制系统状态和纵荡速度变参相关的Lyapunov函数,推导出满足艏向闭环控制系统H_∞鲁棒稳定的非线性控制器求解条件,该条件是一个非线性矩阵不等式(nonlinear matrix inequality,NLMI).由于NLMI难以求解,根据平方和(sums of squares,SOS)理论,用多项式矩阵代替NLMI中的非线性矩阵,并将NLMI转化为可使用SOS工具求解的多项式线性矩阵不等式.仿真结果表明,NPV H_∞控制器在艏向调节时具有较快的系统响应和更高的准确性.

关键词： 高含水气井   管道积液   优化治理   流体动力学   智能控制  

摘要： 本研究旨在寻找高含水气井管道积液问题的最优解决方法。针对高湿度井口运行阶段普遍存在的积液问题,本文进行了研究,实施了一套完整的处理方案,这一方案依托于领先的流体动力学理论及优秀的化工技术。分析各项治理方法的优劣,本文聚焦于提升排液系统设计效能的方法,提高气井生产效益与安全性是智能控制策略实施的核心目标。气井积液问题发生率可通过此优化策略大幅降低,提升整体流程的执行效能。关于高含水气井的积液问题处理,针对这一问题,研究提出了创新解决方案,此外,先进技术在油气田领域的运用,确保了其持续发展。

关键词： 闭式整体叶轮   镍基高温合金   电火花加工   多电极   自适应控制  

摘要： 叶轮是飞机发动机的重要核心零/部件之一,镍基高温合金GH4169D闭式整体叶轮是其中加工难度最大的一种。传统电火花加工(Electrical Discharge Machining,EDM)闭式整体叶轮,主要受限于加工效率低,成品率低。为此,创新研发了电火花多电极多变量自适应控制系统,根据加工过程中的放电状态和加工环境,自适应调节间隙电压、抬刀周期和脉冲间隔时间,既保证了多电极同时加工的条件,又可以维持高效加工的极间加工环境。在大能量放电条件下,采用多个电极同时加工闭式整体叶轮的多个流道型面;在小能量放电条件下,通过分步加工的方法,修整粗加工后的流道型面,这样既可以提高加工效率又可以满足加工表面质量的要求。实验结果显示,在多电极粗加工中,单个流道型面加工平均用时仅需17 min,相比单电极加工单个流道型面,效率提高了10倍左右。在多电极精加工中,叶盆和叶背表面粗糙度分别仅为1.246和1.487μm。该结果表明了电火花多电极多变量自适应控制系统可广泛应用于闭式整体叶轮的加工制造中,具有十分重要的意义。

关键词： 海洋石油钻井   智能监测   智能控制   数据分析  

摘要： 全球对能源的渴望日益强烈,想要满足这样的需求,海洋石油钻井无疑成为了一个关键的部分。时代的发展让传感器技术得以大规模应用,利用这些技术,无论是在井口还是海底,一个实时采集大数据的传感器网状已经搭建完成。与此同时,数据分析技术的飞速进步,使得在钻井过程中,能够更深入的理解其内在。自动化钻井系统的出现带来高效的工作方式,智能井底装置身处井下,卓有成效的提升了作业效果。这些技术综合在一起,不仅能让钻井时间大大缩短,大大提升工作效率,还能降低工作中的事故风险,从而让钻井的安全性增强。

关键词： 空中机器人   电力巡检   航迹规划   自适应控制   萤火虫算法   5G无线网络  

摘要： 面对应急通信下的电力巡检难题,提出了一种基于5G无线网络的空中机器人应急巡检方法。首先,阐述了空中机器人在5G无线网络下的工作原理,将应急巡检分为轨迹规划和轨迹跟踪控制。接着,利用改进的萤火虫算法来实现空中机器最优轨迹规划,保证应急巡检的快速性。同时,将空中机器人动力学模型分为位置与姿态两个子系统,引入基于RBF神经网络的自适应控制策略来设计抗干扰轨迹跟踪控制器。最后,通过应急电力巡检仿真算例对这里所提方法的有效性进行了验证。仿真结果表明:(1)改进的萤火虫算法能帮助空中机器人快速规划出一条可飞航迹;(2)所设计的控制器比线性自抗扰控制器具有更好的轨迹跟踪控制性能;(3)所提方法能保证电力巡检空中机器人在5G无线网络框架下对故障区域做出快速有效的应急响应,具有一定的工程参考价值。

关键词： ZigBee技术   智能控制   灯光控制   节能  

摘要： 全球经济快速发展,电力能源紧缺,传统照明模式不能满足现有的照明和节能需求。针对此问题,文章设计了一种基于ZigBee技术的新型智能灯光控制系统,实现了教室照明系统分散与集中管理、本地与远程监控管理相结合的功能,具有一定的理论价值和实践意义。

关键词： 神经网络控制   无模型自适应控制   自校正控制器   多变量非线性系统   多变量广义目标函数   牛顿法   非线性递推最小二乘法  

摘要： 针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。

关键词： 胶轮车   智能控制   矿山交通   数字化矿山  

摘要： 煤炭产业的持续发展和数字化转型的前提下,煤矿井下运输系统面临着越来越多的挑战和机遇。无轨胶轮车作为井下主要的运输工具,它的智能控制与管理方法的研究和应用成为提高煤矿安全性和效率的关键。本文通过对无轨胶轮车运输的优势、应用场景的分析,并探讨在煤矿井下无轨胶轮车辅助运输系统中智能控制与管理技术的应用路径及智能化调度管理系统的设计与实施策略,希望为煤矿井下无轨胶轮车运输提供一个稳定、可靠、高效且安全的智能控制与管理解决方案。