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公开(公告)号：CN103334781A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310228197.X
申请日：2013-06-08
Applicant: 淮南矿业(集团)有限责任公司 , 安徽理工大学
IPC: E21F7/00
Abstract: 本发明提供一种瓦斯抽采安全隐患监测系统。该系统包括：检测模块、处理模块、开关量输入输出模块、瓦斯抽采泵和瓦斯抽采管道阀门；检测模块对待测空间进行检测获取检测信号；处理模块采用小波分析算法对检测信号进行降噪处理得到检测数据，并将检测数据和设定的安全隐患参数标准值范围进行比较，生成识别结果；开关量输入输出模块根据识别结果生成控制信号；瓦斯抽采泵和/或瓦斯抽采管道阀门根据控制信号保持运行或停止运行。本发明提供的瓦斯抽采安全隐患监测系统，对检测信号采用小波分析算法进行降噪处理，提高了对瓦斯抽采控制的安全性，能够有效的预防瓦斯事故的发生。
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公开(公告)号：CN103470305A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310396085.5
申请日：2013-09-03
Applicant: 淮南矿业(集团)有限责任公司 , 安徽理工大学
Abstract: 本发明提供一种瓦斯抽采安全隐患防控系统与方法，其中系统包括：检测设备、安全隐患识别组件、控制器、执行器和通信设备；检测设备用于检测安全隐患参数；控制器分别与所述检测设备和安全隐患识别组件连接，用于接收安全隐患参数，并将安全隐患参数发送至安全隐患识别组件以进行安全隐患识别并生成识别结果；控制器还用于根据识别结果发出安全隐患控制信号；执行器与控制器的输出端连接，根据安全隐患控制信号执行安全隐患处理操作；通信设备分别与控制器和安全隐患识别组件连接，用于实现控制器与安全隐患识别组件之间进行数据通信。本发明提供的瓦斯抽采安全隐患防控系统与方法能够实现对瓦斯抽采过程中存在的安全隐患进行识别并提前处理。
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公开(公告)号：CN202707132U
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201220238656.3
申请日：2012-05-25
Applicant: 淮南矿业(集团)有限责任公司顾桥煤矿 , 安徽理工大学
IPC: E21F11/00 , E21F13/00 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本实用新型公开了一种PLC控制的长距离斜巷运输安全防护装置，包括有一个由可编程控制器构成的带有自诊断功能的主机、一个由可编程控制器和外围电路构成的从机、监控平台、挡车位置状态传感器、道岔位置传感器、轨道传感器、挡车栏气缸、道岔气缸，挡车栏气缸、道岔气缸分别连接有一个操作箱，主机与从机之间通信连接，从机还通过无线模块与控制台进行无线通信。本实用新型有效的解决在斜巷运输中由于某种原因引起的矿车下滑情况发生时，为了确保下部工作人员的安全及巷道设备不被损伤的问题，实现了斜巷运输的安全控制，避免了斜井运输中由于掉道、断绳、超速等原因引起的重大隐患事故，满足井下安全生产的要求。
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公开(公告)号：CN203476396U
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201320545033.5
申请日：2013-09-03
Applicant: 淮南矿业(集团)有限责任公司 , 安徽理工大学
Abstract: 本实用新型提供一种瓦斯抽采安全隐患防控系统，包括：检测设备、安全隐患识别组件、控制器、执行器和通信设备；检测设备用于检测安全隐患参数；控制器分别与所述检测设备和安全隐患识别组件连接，用于接收安全隐患参数，并将安全隐患参数发送至安全隐患识别组件以进行安全隐患识别并生成识别结果；控制器还用于根据识别结果发出安全隐患控制信号；执行器与控制器的输出端连接，根据安全隐患控制信号执行安全隐患处理操作；通信设备分别与控制器和安全隐患识别组件连接，用于实现控制器与安全隐患识别组件之间进行数据通信。本实用新型提供的瓦斯抽采安全隐患防控系统能够实现对瓦斯抽采过程中存在的安全隐患进行识别并提前处理。
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公开(公告)号：CN203296804U
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201320331114.5
申请日：2013-06-08
Applicant: 淮南矿业(集团)有限责任公司 , 安徽理工大学
IPC: E21F7/00
Abstract: 本实用新型提供一种瓦斯抽采安全隐患监测系统。该系统包括：检测模块、处理模块、开关量输入输出模块、瓦斯抽采泵和瓦斯抽采管道阀门；检测模块对待测空间进行检测获取检测信号；处理模块采用小波分析算法对检测信号进行降噪处理得到检测数据，并将检测数据和设定的安全隐患参数标准值范围进行比较，生成识别结果；开关量输入输出模块根据识别结果生成控制信号；瓦斯抽采泵和/或瓦斯抽采管道阀门根据控制信号保持运行或停止运行。本实用新型提供的瓦斯抽采安全隐患监测系统，对检测信号采用小波分析算法进行降噪处理，提高了对瓦斯抽采控制的安全性，能够有效的预防瓦斯事故的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118296301A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410531028.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司 , 安徽理工大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06N3/006 , G06F17/14 , G06F17/16 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及工业用电负荷技术领域，具体公开了一种工业大用户用电负荷特征筛选方法，包括S‑1：采集工业用电的大用户所使用的多种设备电力负荷参数，构建原始功率数据集，并对所述数据进行预处理，并划分数据集为训练集和测试集；S‑2：根据电力负荷参数的数据质量和电力负荷特征，对原始功率数据进行时频域特征提取；通过更全面的数据采集，大量提取时频域特征使我们能够从多个维度全面了解电力负荷的特性，这种全面性有助于更准确地描述复杂的负荷波动和模式；更好的预测性，多维度的时频域特征提供更强的预测性，使我们能够更准确地预测未来的负荷需求，有助于电力供应的调度和规划；更全面的数据记录，大量特征提取确保了更全面的数据记录。
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公开(公告)号：CN118213985A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410317282.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于灰狼算法优化BiLSTM的短期电力负荷预测方法，包括：(1)对获取的影响负荷预测因素的数据和负荷数据进行预处理；(2)利用K‑means聚类对输入的数据进行处理并按照一定的比例顺序划分为训练集和预测集；(3)将处理后的训练集作为灰狼算法优化BiLSTM模型的输入并进行训练得到预测模型；(4)将预测集输入到训练好的预测模型中，并对预测模型的输出值进行评估，输出负荷预测结果。本发明利用K‑means聚类对负荷影响因素数据和负荷数据进行处理，采用灰狼算法(GWO)对BiLSTM的参数进行寻优，构建GWO‑BiLSTM短期负荷预测模型，不仅具有较好的应用价值，而且具备较好的预测性能。
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公开(公告)号：CN112370078B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011247589.7
申请日：2020-11-10
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超声成像和贝叶斯优化的图像检测方法，涉及图像检测技术领域，在检测矿工肺机能的时候采用了先进的超声成像无损检测手段，同时，在进行超声成像肺机能分析过程中采用贝叶斯优化的KPCANet算法保证了矿工肺机能分析的准确性和可靠性，准确可靠的掌握矿工的肺机能情况有助于准确、及时地掌握矿工的身体健康状态，对于职业性尘肺病早期发现具有重要意义。针对矿工这一特殊群体进行肺部机能检测分析，实现矿工肺部健康状态的准确、实时测量分析，完成职业性尘肺病等部分职业病的前期预警及保障矿工的生命健康。(56)对比文件wenhao lai，mengran zhou.A study ofMultispectral Technology and Two-dimension Autoencoder for Coal and GangueRecognition《.IEEE》.2017,1-9.feng hu,mengran zhou.MultispectralImaging: A New Solution forIdentification of Coal and Gangue《.IEEE》.2019,169697-169704.刘亚梅 等.基于KPCANet 的工件图像特征提取研究《.蚌埠学院学报》.2016,第5卷(第5期),22-26.张银，周孟然.智能超声波物位仪在井下煤仓监控中的应用《.煤矿机械》.2007,第28卷(第2期),167-168.
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公开(公告)号：CN117236746A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311125222.1
申请日：2023-09-01
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/006 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种空调负荷可调节潜力评估方法，方法包括：定义单个空调负荷可调节潜力指标；建立基于改进海鸥优化算法的动态BP神经网络模型；基于改进海鸥优化算法的动态BP神经网络的空调负荷可调节潜力评估。该发明不仅有效的解决了传统BP神经网络的隐含层节点不易确定以及参数选取困难的问题，且具有极强的非线性映射能力，良好的评估精度和稳定性，为空调负荷可调节潜力评估的后续研究提供了一种新思路。
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公开(公告)号：CN116599036A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310443039.X
申请日：2023-04-21
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于TCN和Informer的两阶段非侵入式负荷分解方法，属于负荷监测技术领域，该方法包括：S1获取负荷有功功率及影响因素数据，并进行预处理；S2使用Spearman相关系数选取强关联影响因素，作为负荷分解的辅助特征信息；S3搭建并训练TCN‑Informer两阶段非侵入式负荷分解模型；S4负荷分解和模型评估。本发明利用TCN网络对除功率外其他影响因素进行高级特征提取，进而调整Informer解码器的输入，实现高精度非侵入式负荷分解。
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