路朋
- 作品数：9 被引量：35H指数：4
- 供职机构：新疆大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术电子电信天文地球更多>>
- 基于LVQ-CPSO-BP算法的煤体瓦斯渗透率预测方法研究被引量：9
- 2017年
- 针对BP神经网络算法对煤体瓦斯渗透率预测精度低问题,筛选出影响预测精度的5个主要因素——1个宏观因素(煤层埋深)和4个微观因素(有效应力、温度、瓦斯压力、抗压强度),提出一种基于学习向量量化神经网络(LVQ)分类、混沌粒子群算法(CPSO)优化、BP神经网络预测的LVQ-CPSO-BP煤体瓦斯渗透率预测方法。从宏观上确定临界值将煤层埋深划分为2层;基于有效应力与瓦斯渗透率之间存在拐点关系,从微观上确定拐点值将有效应力划分为2段;采用LVQ将4个微观样本参数依据拐点特征进行分类识别,采用BP神经网络进行学习训练并输出预测结果,并用CPSO对BP神经网络的权值和阈值进行优化;基于样本案例对本文构建的LVQ-CPSO-BP算法进行预测结果验证,并与BP算法、GA-BP算法及PSO-BP算法预测的结果进行对比分析。结果表明:LVQ分类正确识别率较高,CPSO-BP算法预测精度较好,且优于其他3种算法。LVQ-CPSO-BP算法总体预测值与实测值吻合度高,尤其当有效应力减小时,预测精度更高。
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- 单容器摩擦提升制动减速度防滑安全研究被引量：3
- 2016年
- 单容器摩擦提升系统中,依据欧拉公式,引出摩擦提升防滑条件。综合分析提升过程中单容器的受力机制、典型工况分布特征,确定了单容器平衡系数,引用静张力比,得出制动减速度与防滑安全的内在关系。
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- 关键词：制动减速度
- 基于VB的单容器摩擦提升系统选型设计
- 2016年
- 介绍了一种基于VB的单容器摩擦提升系统的设计与实现,利用Visual Basic设计出一款使用简单、方便的矿井提升系统选型软件。实现了对钢丝绳选型、电动机选型、防滑验算等的选型,为工程设计人员提供了一款方便简洁的矿井提升系统设计选型平台。
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- 关键词：矿井提升选型设计软件开发
- 基于SINAMICS S120的运动控制系统实践教学平台建设被引量：4
- 2017年
- 针对运动控制系统课程实践性强的特点,在分析自动化专业教学现状的基础上,建设了基于SINAMICS S120的运动控制系统实验教学平台,以加强学生综合应用知识解决问题的能力。采用SINAMICS S120伺服驱动系统,配合WINCC及PLC-300,通过用STARTER软件对硬件调试仿真后,建立集监控、控制、运动的一体化教学平台,使学生在实践的基础上对运动控制系统及自动化专业其他课程有更深的认识和更强的实践能力。
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- 关键词：运动控制系统SINAMICS教学实践
- 双容器摩擦提升系统防滑算法研究
- 2015年
- 针对双容器多绳摩擦提升系统,从防滑原理的角度出发,阐述了防滑机理,对静张力法、防滑安全系数法、制动减速度法3种防滑算法进行详细分析和总结,指出了各防滑算法之间的关系,为优化系统配置和提高防滑性能的设计,提供理论的参考依据。
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- 关键词：安全性能
- 基于GPS和GPRS数据传输系统研究与设计被引量：8
- 2016年
- 针对煤矿复杂环境下现场数据不易采集、数据缺失等问题,利用实验室实训平台,给出一种把GPS和GSM/GPRS网络定位集成在一起的基于GPS和GPRS的数据传输定位系统设计,实现了数据不间断传输。描述了硬件设计,包括主控STM32F103电路、GPS模块NEO-6M外围电路、GPRS模块SIM900A外围电路、电源模块电路等;完成了软件设计,包括程序的编制与调试;实现了接打电话、收发短信、GPS显示经纬度等设计。测试结果表明,系统运行稳定,显示效果良好。
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- 关键词：GPSGSM/GPRSSTM32数据传输
- 基于LabVIEW探测车运动功能的设计被引量：4
- 2015年
- 设计了一台多功能探测车,介绍了探测车的各项功能设计过程。该设计以PC机和DaNI探测车的硬件平台为基础,以LabVIEW 2013为主软件开发平台,以LabVIEW Robotics、FPGA、Real-Time为辅助软件,并配备了超声波传感器。通过LabVIEW Robotics 2013软件编写程序,可以控制探测车的运动,完成自动避开障碍物、手动运行、正多边形运行和S形轨迹运行等多种功能。
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- 关键词：探测车LABVIEW运动控制
- 中央空调温湿度独立控制研究现状被引量：1
- 2015年
- 介绍了中央空调温湿度独立控制机理,分析了在系统方面、结构方面、以及控制算法等方面的优点和缺点,并在此基础上进行研究概括和展望。
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- 关键词：温度控制
- 基于LVQ-GA-BP神经网络的煤矿瓦斯涌出量预测被引量：6
- 2017年
- 针对煤矿瓦斯涌出量影响因素多、非线性、复杂性等特点,提出了学习向量量化神经网络(LVQ)与GA-BP神经网络相结合的方法。通过LVQ对诸多影响因素进行分类并选出主要影响因素,再用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建煤矿瓦斯涌出量预测模型,并通过相关数据将建立的LVQ-GA-BP预测模型与BP神经网络进行了对比分析,结果表明通过这种方法平均相对误差为0.025 51,低于BP神经网络训练的平均绝对误差,网络收敛速度也显著提高了。
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- 关键词：LVQ神经网络
