【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动控制系统，尤其涉及煤矿井下机械远程控制方法及系统。
技术介绍
1、自动控制系统
专注于开发和实施各种自动化策略来管理和控制机械设备，特别是在难以接近或危险的环境中。在煤矿这样的环境下，自动控制技术是至关重要的，因为可以提高安全性，效率，以及操作的精确性。这个领域包括了从基本的机械控制到高度复杂的计算机集成制造系统的广泛技术。利用传感器，执行器，控制算法，以及通信技术来实现对井下机械的有效控制。
2、其中，煤矿井下机械远程控制方法是一种专门为煤矿井下机械设备设计的控制策略，使得操作者能在安全的位置远程控制机械。其目的是为了降低煤矿工人的安全风险，提高作业效率和减少人力成本。通过这种方法，煤矿的生产安全性和效率都可以显著提升，同时，还有助于实现精准的开采，减少资源浪费。这种控制方法通常要达成的效果包括提高作业安全性、提升作业效率、降低人力成本以及提升资源利用率。
3、传统的煤矿井下机械远程控制方法存在一些明显不足。首先，在设备状态监控和信息处理方面，传统方法往往依赖于更简单的算法，这限制了数据处理的效率和准确性。例如，缺乏高级算法如图神经网络，导致信息更新滞后，增加了作业过程中的不确定性和风险。其次，传统路径规划较为静态，缺乏动态优化能力，这导致机械运作效率低下，增加不必要的操作时间和成本。再者，对于异常情况的监测和响应，传统方法通常不具备高效的预测和自动调整能力，这增加了事故发生的风险。最后，传统通信系统在自适应性和稳定性方面表现不佳，这导致远程控制过程中的通信中断或干扰，影响作业安
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的煤矿井下机械远程控制方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：煤矿井下机械远程控制方法，包括以下步骤：
3、s1：基于井下环境需求，采用图神经网络算法，进行设备状态的实时监控，更新节点信息，并绘制节点关系，生成设备状态更新图；
4、s2：基于所述设备状态更新图，采用边权重动态调整方法，分析节点间的依赖关系，调整连接权重，优化网络结构，并反映出实时的机械间依赖性和通信优先级，生成依赖性与优先级图；
5、s3：基于所述依赖性与优先级图，采用动态路径规划算法，分析当前网络结构，进行路径优化，计划操作序列，并为机械设备规划最优路径，生成优化路径与操作序列；
6、s4：基于所述优化路径与操作序列，采用异常检测算法，进行设备状态监控，识别潜在异常模式，实施响应措施，并记录故障预测信息，生成异常监控与响应结果；
7、s5：基于所述异常监控与响应结果，采用增量学习算法，分析最新操作数据，不断调整和更新控制模型，优化系统的自适应性，并持续改善控制策略，生成自适应控制模型；
8、s6：基于所述自适应控制模型，采用认知网络算法和自适应频谱管理方法，分析通信环境，调整通信频道和参数，动态分配频谱资源，并优化通信系统，生成通信优化策略；
9、s7：基于所述通信优化策略，采用随机场模型预测控制算法，建立环境和设备行为的随机场模型，执行风险评估，优化远程控制过程，并制定最终控制策略。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述设备状态更新图包括节点标识、实时位置坐标和运行状态指标，所述依赖性与优先级图包括权重分布图、节点相互作用强度和优先级等级序列，所述优化路径与操作序列包括路径长度、路径耗费资源和预计操作时间，所述异常监控与响应结果包括故障类型、发生频率和紧急响应步骤，所述自适应控制模型包括模型参数、适应性评分和改进历史，所述通信优化策略包括频谱分配表、信道状态信息和通信延迟指标，所述最终控制策略包括决策树、风险评估矩阵和操作规范列表。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于井下环境需求，采用图神经网络算法，进行设备状态的实时监控，更新节点信息，并绘制节点关系，生成设备状态更新图的步骤具体为：
12、s101：基于井下环境需求，进行数据采集，通过传感器网络实时监控设备多项参数，包括温度、压力、位置，从多种传感器收集原始数据，并将数据转换为标准格式，并进行数据初步清洗和标准化处理，生成初始设备状态数据；
13、s102：基于所述初始设备状态数据，采用状态分析算法，通过特征提取技术分析多个设备节点的运行状态和环境数据，识别关键的运行参数和性能指标，并进行关键状态指标提取和节点属性分析，生成节点属性分析结果；
14、s103：基于所述节点属性分析结果，采用图构建算法，通过网络拓扑学和图理论分析设备间的关系，将设备及其相互作用转换为图的节点和边，并进行节点间的连接关系绘制和关键路径标识，生成初步节点连接图；
15、s104：基于所述初步节点连接图，采用图神经网络算法，通过对节点表示学习和边权重更新，循环迭代优化网络结构，加强节点间信息的流动和学习，并进行网络结构优化和权重更新，生成设备状态更新图。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述设备状态更新图，采用边权重动态调整方法，分析节点间的依赖关系，调整连接权重，优化网络结构，并反映出实时的机械间依赖性和通信优先级，生成依赖性与优先级图的步骤具体为：
17、s201：基于所述设备状态更新图，采用网络流分析算法，通过计算网络中多节点的度和集聚系数，分析设备间的依赖性，通过定量化网络流量，识别高依赖性节点，并生成节点依赖性数据，具体为包括节点度分布和集聚系数的图论指标；
18、s202：基于所述节点依赖性数据，采用动态加权网络算法，根据节点依赖性调整边的权重，包括计算依赖性分析得出的权重变化，并对网络中每个边的权重进行调整，反映实际的依赖关系，生成权重调整网络数据；
19、s203：基于所述权重调整网络数据，采用网络拓扑优化算法，通过调整节点和边的布局来优化网络结构，包括利用图论和网络科学原理来重新分配节点位置，调整边的连接方式，生成优化网络结构数据；
20、s204：基于所述优化网络结构数据，采用实时动态系统分析技术，监测和更新机械间的依赖性和通信优先级，包括利用最新的网络数据来动态调整每个机械的操作优先级，维持网络运行，生成依赖性与优先级图。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述依赖性与优先级图，采用动态路径规划算法，分析当前网络结构，进行路径优化，计划操作序列，并为机械设备规划最优路径，生成优化路径与操作序列的步骤具体为：
22、s301：基于所述依赖性与优先级图，采用图论分析算法，进行网络的结构性分析，包括计算图中节点的连通性，识别网络中的关键节点和路径，评估节点间的依赖强度，并识别网络中的主要和次要路径，生成关键路径识别数据；
23、s302：基于所述关键路径识别数据，采用启发式路径优化算法，进行路径优化，包括利用关键路径数据来指导路径选择，通过比较多路径本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，所述设备状态更新图包括节点标识、实时位置坐标和运行状态指标，所述依赖性与优先级图包括权重分布图、节点相互作用强度和优先级等级序列，所述优化路径与操作序列包括路径长度、路径耗费资源和预计操作时间，所述异常监控与响应结果包括故障类型、发生频率和紧急响应步骤，所述自适应控制模型包括模型参数、适应性评分和改进历史，所述通信优化策略包括频谱分配表、信道状态信息和通信延迟指标，所述最终控制策略包括决策树、风险评估矩阵和操作规范列表。
3.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于井下环境需求，采用图神经网络算法，进行设备状态的实时监控，更新节点信息，并绘制节点关系，生成设备状态更新图的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述设备状态更新图，采用边权重动态调整方法，分析节点间的依赖关系，调整连接权重，优化网络结构，并反映出实时的机械间依赖性和通信优先级，生成依赖性与优先级图的步
5.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述依赖性与优先级图，采用动态路径规划算法，分析当前网络结构，进行路径优化，计划操作序列，并为机械设备规划最优路径，生成优化路径与操作序列的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述优化路径与操作序列，采用异常检测算法，进行设备状态监控，识别潜在异常模式，实施响应措施，并记录故障预测信息，生成异常监控与响应结果的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述异常监控与响应结果，采用增量学习算法，分析最新操作数据，不断调整和更新控制模型，优化系统的自适应性，并持续改善控制策略，生成自适应控制模型的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述自适应控制模型，采用认知网络算法和自适应频谱管理方法，分析通信环境，调整通信频道和参数，动态分配频谱资源，并优化通信系统，生成通信优化策略的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述通信优化策略，采用随机场模型预测控制算法，建立环境和设备行为的随机场模型，执行风险评估，优化远程控制过程，并制定最终控制策略的步骤具体为：
10.煤矿井下机械远程控制系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的煤矿井下机械远程控制方法，所述系统包括环境感知模块、网络结构优化模块、路径规划与序列决策模块、异常监控与响应模块、自适应控制模型优化模块、通信与控制策略集成模块；
...【技术特征摘要】
1.煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，所述设备状态更新图包括节点标识、实时位置坐标和运行状态指标，所述依赖性与优先级图包括权重分布图、节点相互作用强度和优先级等级序列，所述优化路径与操作序列包括路径长度、路径耗费资源和预计操作时间，所述异常监控与响应结果包括故障类型、发生频率和紧急响应步骤，所述自适应控制模型包括模型参数、适应性评分和改进历史，所述通信优化策略包括频谱分配表、信道状态信息和通信延迟指标，所述最终控制策略包括决策树、风险评估矩阵和操作规范列表。
3.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于井下环境需求，采用图神经网络算法，进行设备状态的实时监控，更新节点信息，并绘制节点关系，生成设备状态更新图的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述设备状态更新图，采用边权重动态调整方法，分析节点间的依赖关系，调整连接权重，优化网络结构，并反映出实时的机械间依赖性和通信优先级，生成依赖性与优先级图的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的煤矿井下机械远程控制方法，其特征在于，基于所述依赖性与优先级图，采用动态路径规划算法，分析当前网络结构，进行路径优化，计划操作序列，并为机械设备规划最优路径，生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵振华，吴振广，黄亮，
申请(专利权)人：深圳中科超远科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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