基于HPSO-GNN的煤矿井下瓦斯分布区域预测研究

发布时间：2017-08-22 07:37

  本文关键词：基于HPSO-GNN的煤矿井下瓦斯分布区域预测研究

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【摘要】：为了准确预测瓦斯分布区域,给煤矿机器人提供躲避瓦斯危险区域的依据,提出了HPSO-GNN预测煤矿机器人前方10m的瓦斯分布区域的方法。结果表明,HPSO-GNN预测的平均相对误差减少到4.83%,在总体预测精度上比GNN预测方法提高了57.48%,瓦斯分布区域的预测结果与实测值具有较好的一致性。该方法能实现瓦斯浓度分布区域的准确预测,为煤矿机器人躲避瓦斯危险区域的提供必要依据。
【作者单位】： 徐州工程学院;中国矿业大学机电工程学院;
【关键词】： 灰色神经网络 混合粒子群优化算法 瓦斯分布区域 煤矿机器人
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA041504)
【分类号】：TD712.5
【正文快照】： 在煤矿井下的设备必须符合《煤矿安全规程》的严格标准和规定,煤矿机器人若要运行在危险区域或潜在危险区域,需要达到ia本质安全型的防爆等级。但煤矿机器人的电源、电机等设备要达到ia本质安全型尚有很大的困难,用于煤矿机器人的仪器设备多为隔爆型、ib本质安全型[1]。因此,

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本文编号：717886