露天矿抛掷爆破工艺爆堆形态的数据融合估值算法

发布时间：2022-10-19 18:17

　　针对露天矿抛掷爆破工艺中的爆堆形态估算问题,提出了一种便捷的爆堆形态估值算法,仅利用采集到的同类多源数据即可得到精确的预测结果。提出了爆堆形态估值算法的计算步骤为"数据采样—融合精度判别—数据融合最优权值计算—获得数据融合结果",并制定了数据采样规则、推导了精度判别方法与最优权值确定方法。以黑岱沟露天矿某次抛掷爆破工程为研究案例,分别利用爆堆形态数据融合估值算法与Weibull分布预测方法,在拉斗铲作业平盘高度为12～14m的情况下,对拉斗铲倒堆系统各工艺作业量进行了计算,结果显示:采用数据融合算法的误差可控制在5%以内,更优于Weibull分布预测方法,可以满足现场算量精度要求。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 露天矿抛掷爆破工艺概况
2 爆堆形态的数据融合估值算法
    2.1 算法的提出
    2.2 算法步骤
3 工程实例分析
    3.1 工程案例
    3.2 计算结果检验
    3.3 方法对比
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]露天矿拉斗铲倒堆工艺作业方式与参数优化[J]. 孙健东,张瑞新,武海龙,高永胜,马新根.  煤炭学报. 2018(05)
[2]基于改进加权融合算法的动力定位数据融合[J]. 丁浩晗,冯辉,徐海祥,殷进军,龙飞.  武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2016(04)
[3]基于自适应加权数据融合算法的数据处理[J]. 唐亚鹏.  计算机技术与发展. 2015(04)
[4]基于自适应加权平均融合的路段行程时间估计[J]. 崔梦莹,刘锴,候文宇,卫小磊.  交通标准化. 2014(15)
[5]基于多传感器自适应加权融合的温室信息系统[J]. 张阳,沈明霞,孙玉文,刘政,柏广宇.  传感器与微系统. 2014(06)
[6]基于Weibull模型的高台阶抛掷爆破爆堆形态BP神经网络预测[J]. 韩亮,刘殿书,李红江,王宇涛.  煤炭学报. 2013(11)
[7]基于非线性理论的抛掷爆破爆堆形态预测[J]. 丁小华,李克民,狐为民,任占营.  中国矿业大学学报. 2012(05)
[8]ELM神经网络爆堆形态预测模型的研究及应用[J]. 黄永辉,李胜林,樊祥伟,王宇涛,周美红.  煤炭学报. 2012(S1)
[9]露天煤矿高台阶抛掷爆破爆堆形态模拟[J]. 李祥龙,何丽华,栾龙发,张智宇.  煤炭学报. 2011(09)
[10]同类多传感器自适应加权估计的数据级融合算法研究[J]. 李战明,陈若珠,张保梅.  兰州理工大学学报. 2006(04)

博士论文
[1]露天矿拉斗铲倒堆工艺系统优化理论及应用研究[D]. 孙健东.中国矿业大学(北京) 2016

硕士论文
[1]多传感器融合估计算法的研究及在滑坡中的应用[D]. 孙波.中国地质大学 2012



本文编号：3693873