一种基于深度学习和动态煤炭流动特征切分的模糊决策方法，用于确定破碎站卸料指令

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：A fuzzy decision-making method for unloading command at crushing stations based on deep learning and dynamic coal flow features slicing

智能破碎站卸载命令系统研究：基于煤流动态特性分析、轻量化SKNet模型与模糊决策优化，提出煤流切片方法解决单帧误分类问题，结合自适应隶属函数提升极端低温环境下的模型鲁棒性，实现99.8%分类准确率的无人化卸载系统，使年产能超3000万吨的露天煤矿破碎站作业效率提升15%。

　　在当前的工业生产环境中，露天煤矿的开采和运输已经成为煤炭产业的重要组成部分。随着技术的进步，开采效率不断提高，然而，破碎站的卸料过程仍然依赖于人工指令，这种传统方式在实际操作中存在诸多问题。本文的研究目标是通过引入智能化技术，提高破碎站卸料过程的效率和安全性，减少人为操作带来的不确定性，从而推动露天煤矿的智能化发展。

露天煤矿的开采通常采用半连续生产系统，这一系统涉及多种设备的协同作业，包括电铲、矿用自卸卡车、破碎站以及带式输送机。在这一过程中，电铲负责将开采出的原煤装载到自卸卡车上，卡车则将煤运输至破碎站。破碎站的操作人员需要通过监控视频来判断煤仓的状态，并通过对讲机或手动控制交通信号灯来指挥卸料过程。这一过程不仅需要精确的判断，还受到复杂环境因素的影响，如噪音、粉尘以及操作人员的疲劳等。因此，传统的卸料方式存在较高的安全风险，尤其是在恶劣的工作条件下，容易引发诸如煤仓出口堵塞、破碎室内煤料堆积压缩、煤料膨胀以及电机停转等问题，进而影响生产效率。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习与模糊决策相结合的智能化卸料指令方法。该方法首先对破碎站卸料过程中煤流的动态特性进行了深入分析，包括煤流在进入煤仓、在煤仓内流动以及从煤仓卸料至破碎机三个阶段的特点。通过对这些阶段的特征进行研究，可以更好地理解煤流在不同状态下的行为模式，从而为后续的智能决策提供理论支持。在此基础上，研究团队构建了一个轻量级的SKNet分类模型，该模型通过监控煤仓的视频数据来判断其当前状态，并利用分类置信度来评估是否适合进行卸料操作。

为了提高系统的鲁棒性和适应性，研究还引入了一种煤流切片方法，该方法通过计算连续视频帧的平均分类置信度，来优化SKNet模型的判断结果。这样可以有效避免由于单帧图像信息不足而导致的误判问题，从而提升系统的稳定性。此外，为了更好地适应破碎站工作条件的变化，研究提出了一种分段模糊函数，该函数能够动态调整模糊参数，以应对极端低温条件下煤料附着导致的图像特征变化。这一创新使得系统在寒冷环境下仍能保持较高的识别准确率，降低了模型训练的难度，也减少了对大量数据的需求。

本文的研究成果已经在实际生产中得到了应用，并在中国内蒙古某煤矿公司成功部署，实现了破碎站卸料的智能化控制。经过六个月的稳定运行，系统在提升生产效率方面表现出显著的优势，相较于传统的人工指挥方式，生产效率提高了约15%。这不仅意味着煤矿企业的运营成本得到了有效降低，也表明智能化技术在提升安全生产水平方面具有巨大潜力。此外，该系统还满足了中国煤炭行业第二级智能化验收标准，为露天煤矿的智能化升级提供了可行的解决方案。

在方法论部分，本文详细介绍了如何构建和优化该智能系统。首先，研究团队分析了煤流在破碎站卸料过程中的动态特征，并结合这些特征与设备运行参数之间的关系，建立了相应的数学模型。这一步骤为后续的智能决策提供了重要的理论依据。接着，研究构建了一个轻量级的SKNet分类模型，该模型能够实时分析煤仓的视频数据，并准确判断其状态。通过使用混淆矩阵，研究团队验证了该模型在分类任务中的准确率达到99.8%，这表明其在实际应用中具有很高的可靠性。

为了进一步提高系统的智能化水平，研究团队引入了煤流切片方法，该方法通过分析连续视频帧的平均分类置信度，来判断是否适合进行卸料操作。这一方法有效地解决了传统单帧图像识别中可能出现的误判问题，提高了系统的判断精度。同时，为了更好地适应破碎站工作条件的变化，研究还提出了一种分段模糊函数，该函数能够动态调整模糊参数，以应对煤料附着导致的图像特征变化。这种模糊决策方法不仅提升了系统的适应能力，也增强了其在不同环境下的鲁棒性。

在实验部分，研究团队在中国内蒙古某煤矿公司进行了实际应用测试，并构建了相应的生产系统。实验过程中，系统首先安装了温度和振动传感器，用于实时监测破碎站关键设备的运行状态。这些传感器的数据与视频监控系统相结合，为智能决策提供了更加全面的信息支持。此外，研究还通过对比实验，评估了不同分类模型在实际应用中的表现。实验结果表明，Li-SKNet模型在分类准确率和运行效率方面均优于传统的ResNet-18和VGG-16模型，进一步验证了其在实际生产中的优越性。

在结果与讨论部分，研究团队对智能系统在实际应用中的效果进行了深入分析。通过对比传统人工指挥方式与智能化系统在生产效率、安全性和操作便捷性方面的表现，研究发现，智能化系统不仅显著提高了生产效率，还有效降低了因人为操作失误而导致的安全事故率。此外，研究还指出，尽管雷达液位计被广泛用于监测煤仓的物料水平，但在实际应用中仍存在一定的延迟问题，这可能导致卸料指令的滞后。因此，结合视频监控与传感器数据的智能系统能够在一定程度上弥补这一缺陷，提高整个系统的响应速度和稳定性。

最后，在结论与未来工作部分，研究团队总结了本文的主要贡献。首先，本文提出了一种基于深度学习与模糊决策相结合的智能卸料指令框架，该框架能够有效替代传统的人工操作，提高生产效率。其次，通过引入煤流切片方法，研究解决了单帧图像识别中的误判问题，提升了系统的鲁棒性。最后，研究提出的模糊函数能够在极端环境下动态调整参数，提高系统的适应能力，为未来的智能化发展提供了新的思路。

本文的研究不仅在理论层面取得了重要突破，也在实际应用中展现了显著的成效。通过将深度学习技术与模糊决策方法相结合，研究团队成功构建了一个高效、安全、稳定的智能卸料指令系统，为露天煤矿的智能化升级提供了有力的技术支持。同时，该系统还具备良好的适应性，能够应对复杂多变的工作环境，为未来智能化矿山的发展奠定了坚实的基础。此外，研究团队在实验过程中采用的多种技术手段，如温度和振动传感器的安装、视频监控系统的优化等，也为其他类似场景的智能化改造提供了参考和借鉴。

在智能化矿山的发展趋势下，本文的研究具有重要的现实意义和应用价值。通过引入先进的技术手段，研究不仅提高了破碎站卸料过程的自动化水平，还为实现无人化、智能化的矿山生产提供了可行的解决方案。未来，随着人工智能和自动化技术的不断发展，智能化矿山将成为煤炭产业的重要发展方向。本文的研究成果为这一趋势提供了有力的技术支撑，同时也为相关领域的进一步研究奠定了基础。通过不断优化和改进智能系统，未来有望实现更高水平的自动化和智能化，从而推动煤炭产业向更加高效、安全、可持续的方向发展。