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[發(fā)明專利]一種基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采運(yùn)裝備速度協(xié)同控制方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202211239379.2 申請日: 2022-10-11
公開(公告)號(hào): CN115657475A 公開(公告)日: 2023-01-31
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 閆海峰;周震;王忠賓;譚超;司壘;魏東;龔子耀;董紅帥;劉力奇;姚永成 申請(專利權(quán))人: 中國礦業(yè)大學(xué)
主分類號(hào): G05B13/04 分類號(hào): G05B13/04
代理公司: 北京淮海知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32205 代理人: 李佩鴻
地址: 221000*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 cnn lstm 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 采運(yùn) 裝備 速度 協(xié)同 控制 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采運(yùn)裝備速度協(xié)同控制方法,其特征在于,具體包括以下步驟:

步驟一,采集井下采煤機(jī)、刮板機(jī)運(yùn)行原始數(shù)據(jù);

步驟二,將步驟一中的采煤機(jī)、刮板機(jī)原始數(shù)據(jù)歸一化后分別劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集;

步驟三,將相應(yīng)劃分的訓(xùn)練集輸入CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,輸入數(shù)據(jù)先由上層CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取、再傳遞到下層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練,后經(jīng)全連接層、輸出層后輸出采煤機(jī)預(yù)測模型、刮板機(jī)預(yù)測模型的結(jié)果;

步驟四,當(dāng)未達(dá)到最大訓(xùn)練輪數(shù)時(shí),建立同時(shí)刻狀態(tài)下采煤機(jī)預(yù)測模型的總損失函數(shù)loss1、刮板機(jī)預(yù)測模型總損失函數(shù)loss2、以及采煤機(jī)預(yù)測速度與刮板機(jī)預(yù)測速度之間協(xié)同關(guān)系的總損失函數(shù)Loss;

計(jì)算相應(yīng)的采煤機(jī)、刮板機(jī)的損失值并進(jìn)行參數(shù)更新,并通過優(yōu)化算法對更新的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化使其快速收斂;然后將收斂后的參數(shù)重新輸入至步驟三中的LSTM層再次進(jìn)行訓(xùn)練,重新輸出采煤機(jī)預(yù)測模型、刮板機(jī)預(yù)測模型的結(jié)果;

并循環(huán)使其直到達(dá)到最大訓(xùn)練輪數(shù);

步驟五,當(dāng)達(dá)到最大訓(xùn)練輪數(shù)時(shí),停止訓(xùn)練,并輸出在驗(yàn)證集上總損失值Loss最小值情況下、相應(yīng)的采煤機(jī)預(yù)測模型與刮板機(jī)預(yù)測模型;

步驟六,將步驟二中測試集輸入步驟五中訓(xùn)練好的預(yù)測模型中,輸出采煤機(jī)速度預(yù)測、刮板機(jī)預(yù)測速度,計(jì)算CNN-LSTM預(yù)測模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采運(yùn)裝備速度協(xié)同控制方法,其特征在于,所述協(xié)同關(guān)系的總損失函數(shù)Loss,計(jì)算公式如下:

Loss=A·loss1+B·loss2+C·G

其中,loss1為采煤機(jī)預(yù)測模型的總損失函數(shù),loss2為刮板機(jī)預(yù)測模型總損失函數(shù),G為負(fù)載平穩(wěn)函數(shù);

A、B、C分別為相應(yīng)函數(shù)的比例系數(shù),(A+B+C)=1且均大于0。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于CNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采運(yùn)裝備速度協(xié)同控制方法,其特征在于,所述采煤機(jī)預(yù)測模型的總損失函數(shù)loss1,計(jì)算公式如下:

loss1=a·Lδ(vc,vci)+b·f1+c·h

其中,a、b、c為相應(yīng)函數(shù)的比例系數(shù),(a+b+c)=1且均大于0;

Lδ(vc,vci)為采煤機(jī)的預(yù)測模型損失函數(shù),計(jì)算公式為:

其中,vc為同一時(shí)刻采煤機(jī)的真實(shí)速度值,vci為每輪采煤機(jī)速度預(yù)測的第i個(gè)值,δ為超參數(shù);

f1為采煤機(jī)速度平穩(wěn)性函數(shù),計(jì)算公式為:

其中,為每輪采煤機(jī)速度預(yù)測的平均值,m為采煤機(jī)中輪次總量;

h為預(yù)測時(shí)間段t內(nèi)采煤機(jī)總落煤量L1的反函數(shù),其計(jì)算公式為:

h=1/Max(L1)

其中,H為采煤機(jī)在t時(shí)間范圍內(nèi)的記憶截割高度,B為采煤機(jī)滾筒在t時(shí)間范圍內(nèi)的記憶截割深度,ρ為煤的密度值,k1為采煤機(jī)的產(chǎn)能修正系數(shù),vc(i+1)為每輪采煤機(jī)速度預(yù)測的第i+1個(gè)值。

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