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申请/专利权人：枣庄矿业集团新安煤业有限公司
摘要：本发明公开了用于采煤工作面巷道超前支架牵移的智能监测控制系统，涉及智能监测技术领域，通过传感器持续监测支架应力和地质压力波动，并基于提取的特征数据，利用机器学习模型预测控制策略对地质条件的适应性值，根据适应性值进行类别划分，高适应性类别维持当前操作，低适应性类别停止操作并预警，而中适应性类别通过动态调控优化支架移动时机、速度及支撑力，实现对复杂工况下控制策略的灵活调整，最终提高系统对地质条件变化的适应性，防止支架失效及设备连锁损坏，提升了采煤作业的安全性和效率。
主权项：1.用于采煤工作面巷道超前支架牵移的智能监测控制系统，其特征在于：包括监测模块、特征提取模块、机器学习模型训练模块、适应性评估模块，控制策略执行模块和动态调控模块：监测模块：在采煤工作面巷道和支架周围布置若干不同类型传感器，传感器用于持续监测支架应力和地质压力波动，并生成实时数据流，通过数据采集系统，将支架的受力数据与巷道的环境数据实时传输至中央控制系统；特征提取模块：对获取到的数据进行预处理，对预处理后的支架的受力数据与巷道的环境数据进行特征提取，分别提取支架的受力数据中的支架应力的响应时间特征以及巷道环境数据中的地质压力波动的变化特征；机器学习模型训练模块：基于提取出的支架应力的响应时间特征以及地质压力波动的变化特征，训练出预测控制策略对地质条件变化适应性的第一机器学习模型，并根据模型输出结果确定控制策略对地质条件变化的适应性值；适应性评估模块：将控制策略对地质条件变化的适应性值与梯度标准阈值进行对比分析，根据对比结果将控制策略对地质条件变化的适应性划分为高适应性类别，中适应性类别和低适应性类别；控制策略执行模块：对于高适应性类别，继续按照当前控制策略进行支架移动操作；对于低适应性类别，立即停止自动控制操作，并向操作人员发出预警；动态调控模块：对于中适应性类别，对后续固定时间段内的控制策略的适应性异常程度进行预测分析，若异常程度高，则对控制策略进行优化，对支架移动的时机，移动速度和支撑力进行动态调控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 枣庄矿业集团新安煤业有限公司 用于采煤工作面巷道超前支架牵移的智能监测控制系统
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