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基于粗糙集的 煤流平衡自适应控制方法

阅读：2发布：2020-10-24

专利汇可以提供基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，按照设定的时间进行煤流状态信息数据采集，将这些煤流状态信息作为控制系统的输入，首先对这些煤流状态信息进行数据预处理，然后分析和确定影响煤流平衡自适应控制的条件属性和决策属性，利用粗糙集理论方法对条件属性进行属性约简，从约简后的最简属性集合中提取采煤机与刮板输送机自适应调速控制规则，最后利用随机森林算法进行规则提取，形成有效的煤流平衡自适应控制规则库，实现煤流平衡自适应控制。，下面是基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，按照设定的时间进行煤流状态信息数据采集，将这些煤流状态信息作为控制系统的输入，首先对这些煤流状态信息进行数据预处理，然后分析和确定影响煤流平衡自适应控制的条件属性和决策属性，利用粗糙集理论方法对条件属性进行属性约简，从约简后的最简属性集合中提取采煤机与刮板输送机自适应调速控制规则，最后利用随机森林算法进行规则提取，形成有效的煤流平衡自适应控制规则库，实现煤流平衡自适应控制。
2.如权利要求1所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，将引起采煤机与刮板机运行状态变化的因素确定为条件属性，包括离散型条件属性和连续型条件属性；将煤流平衡自适应控制系统需要达到的目的确定为决策属性。
3.如权利要求2所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，采用基于属性核最小属性约简算法对决策属性进行属性约简，分析众多条件属性对每个决策属性的重要程度，将不重要的条件属性去掉，得到相对于每条决策属性的最简属性集合。
4.如权利要求3所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，从约简后的最简属性集合中采用随机森林算法提取采煤机与刮板机自适应调速控制规则，将约简后的最简属性集合作为训练集，属性约简后的每一组数据都是一条决策规则，相同的决策规则会对应不同的条件属性，将这些条件属性整合，形成唯一组合作为结果集，构建煤流平衡自适应控制规则。
5.如权利要求4所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，在控制规则中，每条决策规则都有所对应的唯一条件属性集合，当输入一组数据时，只需判断这组数据是属于哪条决策规则下的条件属性集合，即可按照所对应的决策规则对采煤机与刮板机的速度和运行调整，从而实现采煤机与刮板机的自适应调速。
6.如权利要求1所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，煤流状态信息包括采煤机运行状态信息与刮板输送机状态信息。
7.如权利要求1所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，数据预处理包括清洗处理和基于布尔逻辑的离散化处理，清洗处理又包括数据清洗和数据归一化两个方面。
8.如权利要求7所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，采用基于布尔逻辑的离散化方法，对每个连续型条件属性进行离散化，得到每个连续型条件属性的断点集，输入的数据与哪个断点的距离最近，就将该数据归于距离最近的断点所代表的区间，由此将每个连续型条件属性根据实际工况划分为有限个区间。
9.如权利要求1所述的基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，采用Z-score标准化方法对煤流平衡自适应控制系统的变量信息进行归一化处理。

说明书全文

基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法。

背景技术

[0002] 目前刮板输送机负载波动大、过载停机以及长时间轻载运行等现象在综采生产过程中普遍存在，不但影响设备的使用寿命，而且也严重影响出煤率。为避免此类现象的发生，保证刮板输送机连续运行，迫切需要对采煤机与刮板输送机之间的自适应调速方法进行研究。

[0003] 煤流平衡自适应控制中的多个变量因素之间会互相关联，互相产生影响，例如采煤机的牵引电流与工况信息和煤岩特征等信息紧密相关；刮板机变频器频率与采煤量信息耦合；采煤机截割电机变频器频率与煤岩特征、采煤机的截割深度信息耦合。此外，采煤机的位置监测发射机安装在采煤机上，但位置信息接收机安装在液压支架上，因此得到的采煤机位置信息是第X号支架，并不是采煤机的精确位置信息，是一个模糊量；采煤机沿着综采面的运行是一个往复过程，运行状态受煤流状态、刮板运输机负载、采煤机的截割深度和每一次的走刀量等多种信息的影响，它的运行状态在不断改变，是一个复杂非线性运动并且具有不确定性。传统工况下，对采煤机与刮板机进行协同控制是依靠有经验的工人来实现的。

发明内容

[0004] 为了将有经验的采煤工人的控制经验转化为控制方法和模型，使之能够自适应实现采煤机与刮板机协同运行。考虑到综采面工作的不确定性，模糊性和非线性性，本发明的目的是提供一种基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，来实现对有经验采煤工人控制知识的萃取，利用属性约简和随机森林算法提取煤流平衡自适应控制规则，从而得到简明和表述准确的煤流平衡自适应控制方法。

[0005] 本发明的技术方案是：一种基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法，其特征是，按照设定的时间进行煤流状态信息数据采集，将这些煤流状态信息作为控制系统的输入，首先对这些煤流状态信息进行数据预处理，然后分析和确定影响煤流平衡自适应控制的条件属性和决策属性，利用粗糙集理论方法对条件属性进行属性约简，从约简后的最简属性集合中提取采煤机与刮板输送机自适应调速控制规则，最后利用随机森林算法进行规则提取，形成有效的煤流平衡自适应控制规则库，实现煤流平衡自适应控制。

[0006] 将引起采煤机与刮板机运行状态变化的因素确定为条件属性，包括离散型条件属性和连续型条件属性，共有8个；将煤流平衡自适应控制系统需要达到的目的确定为决策属性，共有4个。

[0007] 采用基于属性核最小属性约简算法对4个决策属性进行属性约简，分析8个条件属性对每个决策属性的重要程度，将不重要的条件属性去掉，得到相对于每条决策属性的最简属性集合。

[0008] 从约简后的最简属性集合中采用随机森林算法提取采煤机与刮板机自适应调速控制规则，将约简后的最简属性集合作为训练集，属性约简后的每一组数据都是一条决策规则，相同的决策规则会对应不同的条件属性，将这些条件属性整合，形成唯一组合作为结果集，构建煤流平衡自适应控制规则。

[0009] 在控制规则中，每条决策规则都有所对应的唯一条件属性集合，当输入一组数据时，只需判断这组数据是属于哪条决策规则下的条件属性集合，即可按照所对应的决策规则对采煤机与刮板机的速度和运行调整，从而实现采煤机与刮板机的自适应调速。

[0010] 煤流状态信息包括采煤机运行状态信息与刮板输送机状态信息。

[0011] 数据预处理包括清洗处理和基于布尔逻辑的离散化处理，清洗处理又包括数据清洗和数据归一化两个方面。

[0012] 采用基于布尔逻辑的离散化方法，对每个连续型条件属性进行离散化，得到每个连续型条件属性的断点集，输入的数据与哪个断点的距离最近，就将该数据归于距离最近的断点所代表的区间，由此将每个连续型条件属性根据实际工况划分为有限个区间。

[0013] 采用Z-score标准化方法对煤流平衡自适应控制系统的变量信息进行归一化处理。

[0014] 采煤机运行状态信息是指采煤机牵引电机变频器频率、采煤机截割电机变频器频率、采煤机运行方向、采煤机位置等信息，与工作时的地质状态、煤岩特征、采煤机的截割深度、走刀量、综采面的作业宽度等信息，息息相关，这是综采面煤流的源头，直接蕴含采煤量信息。

[0015] 刮板输送机状态信息包括刮板机电流、刮板机变频器频率、刮板运输煤流状态和刮板运输机负载等信息。

[0016] 煤流平衡自适应控制就是将采煤机的采煤量与刮板输送机的运输能力进行协同匹配，找出这两者之间对应的控制规则，使采煤机与刮板输送机可以根据粗糙集理论生成的控制规则进行自适应调速。附图说明

[0017] 图1是基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法流程图。

具体实施方式

[0018] 以下结合附图对本发明内容进行详细说明。如图1所示，本发明基于粗糙集的煤流平衡自适应控制方法具体包括以下步骤。

[0019] 步骤一：数据采集

[0020] 在实际采煤过程中，影响煤流平衡自适应调速的因素非常多，例如，刮板机变频器频率、刮板输送机的电流、刮板运输机煤流状态、采煤机牵引电机变频器频率、采煤机截割电机变频器频率、采煤机运行方向、采煤机位置、刮板运输机负载、采煤机截割深度，综采面工作宽度，煤岩状态等，这些数据可以通过电流传感器，频率传感器以及位置检测装置等设备进行采集。本文以部分数据为例，对煤流平衡自适应控制方法进行研究，按照粗糙集理论需求，对这些数据进行如下说明：

[0021] 表1煤流平衡自适应控制系统状态信息

[0022]

[0023]

[0024] 条件属性和决策属性的确定：煤流平衡自适应控制系统的条件属性是会引起采煤机与刮板机运行状态变化的因素，而决策属性就是煤流平衡自适应控制系统需要达到的目的，即实现对采煤机与刮板机的自适应调速。

[0025] 步骤二：数据预处理

[0026] (1)数据归一化处理

[0027] 采用Z-score标准化方法对煤流平衡自适应控制系统的变量信息进行归一化处理，将刮板运输机电流，刮板运输机煤流状态，采煤机运行方向，采煤机位置，刮板机变频器频率，采煤机牵引电机变频器频率和采煤机截割电机变频器频率等不同量纲、不同量级和不同格式的数据转化为统一表达形式，如公式2-1所示：

[0028]

[0029] 上式中，μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。

[0030] (2)离散化处理

[0031] 由于粗糙集理论方法要求的数据类型为离散型，因此在进行控制规则提取之前需要对采集到的数据中的的连续型数据进行离散化。将表1中采煤机牵引电机变频器频率，刮板机变频器频率、刮板机电流等这些原始的数据转化为提取煤流平衡自适应控制规则所需要的离散值，具体思想就是将每个连续型条件属性根据实际工况划分为有限个区间，再从每个区间中确定断点的位置，使每个断点代表一个区间。本文采用基于布尔逻辑的离散化方法，对条件属性进行离散化。通过布尔逻辑离散化算法，可以得到每个条件属性的断点集，输入的数据与哪个断点的距离最近，就将该数据归于距离最近的断点所代表的区间。

[0032] 步骤三：属性约简

[0033] 采用基于属性核最小属性约简算法，对4个决策属性进行属性约简。通过基于属性核最小属性约简算法，可以分析每个决策属性相对于8个条件属性的依赖程度，在不改变决策属性的前提下，去掉依赖程度低的条件属性，得到相对于每条决策属性的最简属性集合。

[0034] 步骤四：采煤机与刮板机自适应调速规则提取

[0035] 经过步骤三进行属性约简后，需要从约简后的最简属性集合中提取采煤机与刮板机自适应调速控制规则。本文采用随机森林算法进行规则提取，随机森林算法是由Leo Breiman于2001年提出的。

[0036] 将约简后的最简属性集合作为训练集，属性约简后的每一组数据都是一条决策规则，相同的决策规则会对应不同的条件属性，将这些条件属性整合，形成唯一组合作为结果集，构建煤流平衡自适应控制规则。

[0037] 如表1所示，本文以刮板输送机变频器频率变化，采煤机牵引电机变频器频率变化，采煤机截割电机变频器频率变化和采煤机运行方向等4个预测动作量作为决策属性，每个预测动作量的可能性为3种，即刮板机变频器频率、采煤机牵引电机变频器频率和采煤机截割电机变频器频率是变大，变小或是维持原频率不变，以及采煤机的运行方向是前进，后退或是保持原位置。

[0038] 每条决策规则都有所对应的唯一条件属性集合，当输入一组数据时，只需判断这组数据是属于哪条决策规则下的条件属性集合，即可按照所对应的决策规则对采煤机与刮板机的速度和运行调整，从而实现采煤机与刮板机的自适应调速。

[0039] 基于粗糙集的煤流平衡自适应控制系统是一个动态变化的系统，按照设定的时间进行煤流状态信息数据采集，输入的煤流状态信息会根据时间一直在改变，然后需要根据上述四个步骤生成控制规则对刮板机和采煤机进行实时动态控制，确定采煤机的运行方向是前进，后退或是保持原位置；确定刮板机变频器频率、采煤机牵引电机变频器频率和采煤机截割电机变频器频率是变大，变小或是维持原频率不变。为保证频率的变化不会引起采煤机与刮板机的震荡，频率的变化会根据实际工况给出一个固定值，使采煤机与刮板机能够平稳运行。

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