恭喜广州山河智能机器股份有限公司陈洋获国家专利权
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龙图腾网恭喜广州山河智能机器股份有限公司申请的专利基于神经网络的非均质硬岩层连续采掘截割控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119616481B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510161695.X,技术领域涉及:E21C35/24;该发明授权基于神经网络的非均质硬岩层连续采掘截割控制方法是由陈洋;汪鼎华;文琪;聂雄;冯延松;陈琦;张万里;张凤杨设计研发完成,并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的非均质硬岩层连续采掘截割控制方法在说明书摘要公布了:本发明公开了基于神经网络的非均质硬岩层连续采掘截割控制方法,包括深度神经网络模型的建立和训练、卷积神经网络模型的建立和训练、预钻孔致裂作业的测试、致裂后岩层特性的提取和更新、截割比能耗的预测和控制、预钻孔致裂作业和连续采掘作业、露天矿工作面的视觉识别和第二深度神经网络模型的更新;根据截割比能耗指标对预钻孔致裂作业进行控制调整,确保非均质硬岩层的可截割性满足要求;通过实时监测实际的截割比能耗值并对深度神经网络模型进行更新、调整截割比能耗的阈值进而调整截割机构技术参数,从而实现对连续采掘作业的实时控制和调整,提高非均质硬岩层环境下露天矿连续采掘作业的经济性和高效性。
本发明授权基于神经网络的非均质硬岩层连续采掘截割控制方法在权利要求书中公布了:1.基于神经网络的非均质硬岩层连续采掘截割控制方法,其特征在于,包括以下步骤:S100、深度神经网络模型的建立和训练:建立初始深度神经网络模型,包括数据输入层、若干个隐藏层和输出层;从过往采掘作业中累积存储的第一历史数据中筛选得到非均质硬岩层条件下的第一采掘历史数据;将所述第一采掘历史数据中的钻凿技术参数作为输入值、致裂后岩层特性参数作为输出值,对所述初始深度神经网络模型进行训练,得到第一深度神经网络模型;将所述第一采掘历史数据中的钻凿技术参数、致裂后岩层特性参数和截割机构技术参数作为输入值、截割比能耗作为输出值,对所述初始深度神经网络模型进行训练,得到第二深度神经网络模型;S200、卷积神经网络模型的建立和训练:建立初始卷积神经网络模型,包括图像输入层、卷积层、池化层和全连接层;从过往采掘作业中累积存储的第二历史数据中筛选得到非均质硬岩层条件下的第二采掘历史数据;将所述第二采掘历史数据中的测试孔周边岩层的图像作为输入值、致裂后岩层特性参数作为输出值,对所述初始卷积神经网络模型进行训练,得到第一卷积神经网络模型;将所述第二采掘历史数据中的露天矿工作面采掘情况的图像作为输入值、露天矿工作面的几何形态参数作为输出值,对所述初始卷积神经网络模型进行训练,得到第二卷积神经网络模型;S300、预钻孔致裂作业的测试:将露天矿工作面划分为若干分区,选取其中任一分区进行钻凿测试孔,并对钻凿过程中的第一钻凿技术参数进行监测;随后采用非爆破辅助破岩技术对所述测试孔的周边岩层进行致裂;S400、致裂后岩层特性的提取和更新:通过搭载于露天连续采掘设备的视觉传感装置获取测试孔周边岩层的图像,将其输入至所述第一卷积神经网络模型,获取致裂后岩层特性参数;随后将所述第一钻凿技术参数、所述致裂后岩层特性参数输入至所述第一深度神经网络模型并进行更新;S500、截割比能耗的预测和控制:将截割机构技术参数、所述第一钻凿技术参数和所述致裂后岩层特性参数输入至所述第二深度神经网络模型,对测试孔周边岩层的截割比能耗进行预测;截割比能耗的预测值超过截割比能耗的第一阈值时,通过调整所述第一钻凿技术参数获得第二钻凿技术参数,重新预测所述致裂后岩层特性参数,进而重新获取截割比能耗的预测值,直至截割比能耗的预测值低于第一阈值,随后将此时的第二钻凿技术参数作为该分区在预钻孔致裂作业中采取的钻凿技术参数;S600、预钻孔致裂作业和连续采掘作业:重复步骤S300至步骤S500,直至确定露天矿工作面所有分区的所述第二钻凿技术参数后,进行预钻孔致裂作业;随后操作露天连续采掘设备根据所述截割机构技术参数进行连续采掘作业;S700、露天矿工作面的视觉识别:通过搭载于露天连续采掘设备的视觉传感装置实时获取露天矿工作面采掘情况的图像,并利用所述第二卷积神经网络模型从图像中提取露天矿工作面的几何形态参数,进而建立并持续更新露天矿工作面三维模型;S800、第二深度神经网络模型的更新:实际的截割比能耗E如下表达式所示: 其中P为截割机构功率,Vt为t时段内岩层被截割的体积;将第二钻凿技术参数、致裂后岩层特性参数、截割机构技术参数和实际的截割比能耗E输入至所述第二深度神经网络模型并进行更新。
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