基于安全监控系统CO数据的综采工作面作业工序模糊聚类模式智能识别研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于安全监控系统CO数据的综采工作面作业工序模糊聚类模式智能识别研究

作者

邢震
单位

中煤科工集团常州研究院有限公司天地（常州）自动化股份有限公司
摘要

根据某煤矿综采工作面正规作业流程实际情况以及不同阶段CO涌出规律，合理划分采煤工序。通过收集煤矿安全监控系统KJ95X现场采集的上隅角CO浓度时间数据，采用小波包阈值去噪的方法对原始数据进行数据处理，利用小波包分解提取不同采煤工序数据的能量谱作为特征向量，模糊c-均值聚类和加权模糊c-均值聚类对比聚类识别准确率和计算耗时发现，加权模糊c-均值聚类耗时长，但是聚类准确度大大提升。
关键词

安全监控系统作业工序模糊聚类分析小波包能量谱模式识别
基金项目(Foundation)

煤矿生产调度协同管控应用研究（智能生产调度协同与班组精细化管理）（2022TY2004）；天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目（2021-TD-ZD004）；
文章目录

0 引言
1 综采工作面作业流程分类
2 原始数据采集及处理
3 模糊聚类理论
4 模式识别仿真实验及效果检验
5 结语
引用格式

邢震.基于安全监控系统CO数据的综采工作面作业工序模糊聚类模式智能识别研究[J].煤矿机械,2023,44(01):66-69.DOI:10.13436/j.mkjx.202301021.