一种煤炭堆稳定性分析及预测方法技术

本发明专利技术涉及一种煤炭堆稳定性分析及预测方法，包括：建立模拟煤炭堆；特征点标记；精简特征点；PCA降维；模型评估训练；获取煤炭堆点云数据；评估煤炭堆稳定性；稳定性报警；记录。本发明专利技术根据煤炭堆场频繁变化的特点，加装非接触式测量传感器对煤炭堆场进行扫描，形成三维点云数据。由于三维点云数据量非常大，采用多种方式对三维点云数据进行简化和并对特征进行降维，以实现利用有限的运算资源预测煤炭堆场快速变化的稳定性等级，实时提供预测数据，为优化煤炭堆场和避免安全事故提供依据。为优化煤炭堆场和避免安全事故提供依据。为优化煤炭堆场和避免安全事故提供依据。

A method for stability analysis and prediction of Coal Heaps

【技术实现步骤摘要】
一种煤炭堆稳定性分析及预测方法


[0001]本专利技术涉及一种煤炭堆稳定性分析及预测方法，是一种工程分析方法，是一种在散装物料堆堆积和取料过程中对不断变化的堆积物料进行监测，并分析预测堆积物料在干扰情况下发生变化情况的方法。

技术介绍

[0002]煤炭在开采出来后，通常需要在堆场中储存和转运。在煤炭堆场中，煤炭的堆积量通常有数千吨甚至上万吨，堆积的高度有十几米甚至更高。煤炭堆场是所在工业场景内动态更新最频繁的对象之一，掌握其力学稳定性特征对自动化取料作业、堆场的安全稳定性分析等应用有着重要意义。由于其频繁变化的特点，对煤炭堆保持何种形状通常采取放任的态度，这种放任给优化布置堆料场造成了困难，同时还会形成安全隐患，因此，煤炭堆的稳定分析和预测其变化是一个需要解决的问题。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术的问题，本专利技术提出了一种煤炭堆稳定性分析及预测方法。所述的方法通过检测手段对变化中的物料形状进行实时监测，采集煤炭堆的三维点云数据，通过神经网络训练构建的模型对煤炭堆的稳定性进行分析和预测，为煤炭堆场自动化作业和避免安本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤炭堆稳定性分析及预测方法，其特征在于，所述的方法包括如下步骤：所述的方法包括模型构建过程和评测过程：所述的模型构建过程包括：步骤1，建立模拟煤炭堆：在煤炭堆现场堆积与现实装运过程相似的模拟煤炭堆，并采用激光扫描仪对模拟煤炭堆进行扫描，构建模拟煤炭堆的三维点云，获取三维点云数据的数据特征；所述的三维点云数据的数据特征包括：曲率、法向量、特征点坐标、相邻点之间的位置关系；步骤2，特征点标记：基于点云曲率进行特征点标记；步骤3，精简特征点：采用均匀网格法精简非特征点；步骤4，PCA降维：采用PCA对数据特征进行降维；步骤5，模型评估训练：用降维后的三维点云数据的特征和稳定性等级训练人工神经网络，得到煤炭堆力学稳定性分析和预测模型；分析训练过程是：按照设定的扰动力对模拟煤炭堆进行扰动，扰动力的大小分为F1，F2，
……
F
n
，共1，2，
……
，n，n个等级，扰动由数值较小的力向数值较大的力逐级增加；当在F
i
力的作用下，模拟煤炭堆的滑落量达到预设值Q
i
时，则将当前模拟煤炭堆的稳定性等级标记为当前扰动力的等级i；对每次扰动后的模拟煤炭堆进行至少...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖雅静，郭欣，武徽，徐乔木，闫艳，李旭，姚树楷，么世济，
申请(专利权)人：天地科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：