一种深度强化学习与进化计算引导的煤矸智能洗选方法
摘要文本
本发明公开了一种深度强化学习与进化计算引导的煤矸智能洗选方法，属于煤矸洗选技术领域，包括以下步骤：S1、智能感知需要在跳汰机的关键控制环节安装不同类型的传感器，实现控制数据的全方位实时采集，各传感器保持同步信息采集频率；S2、将采集的数据通过OPC协议汇聚在数据服务器中，当通信良好时，采用深度强化学习生成跳汰机运行的调控策略；当通信堵塞时，采用进化算法生成跳汰机运行的调控策略；S3、通过OPC协议将调控策略回传给控制端，实现跳汰机的自动化运行。本发明采用上述的一种深度强化学习与进化计算引导的煤矸智能洗选方法，通过深度强化学习、进化计算和代理模型实现运行数据缺失下的智能控制，实现跳汰机的高效自动化优化运行。
申请人信息
- 申请人:中国矿业大学
- 申请人地址:221116 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区
- 发明人: 中国矿业大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种深度强化学习与进化计算引导的煤矸智能洗选方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311640650.8 |
| 申请日 | 2023/12/4 |
| 公告号 | CN117339740B |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | B03B5/24 |
| 权利人 | 中国矿业大学 |
| 发明人 | 左明成; 王光辉; 焦文华 |
| 地址 | 江苏省徐州市南郊翟山 |
专利主权项内容
1.一种深度强化学习与进化计算引导的煤矸智能洗选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、智能感知需要在跳汰机的关键控制环节安装不同类型的传感器，实现控制数据的全方位实时采集，各传感器保持同步信息采集频率；S2、将采集的数据通过OPC协议汇聚在数据服务器中，采样频率设定为，1秒内共采集条数据，每条数据包含32个数值，分别来自精煤灰分仪，风压、水压、液压缸，中煤与矸石闸门，浮标配重，煤矸石斗提量和浮标值；ff当通信良好、汇聚的数据量高于32*个采样数值的1/2时，采用深度强化学习生成跳汰机运行的调控策略，同时根据斗提带料高度、浮标变化幅度、闸门开度判断跳汰机是否存在超载、洗选压实与飘花、卡闸门的报警信息；当通信堵塞、汇聚的数据量低于或等于32*个采样数值的1/2时，采用差分进化算法生成跳汰机运行的调控策略，并反馈网络通信问题的报警信息；当发现网络问题后，采用声光报警器报警，通知跳汰机司机处理网络问题；ffS3、通过OPC协议将调控策略回传给控制端，实现跳汰机的自动化运行。 更多数据：搜索马克数据网来源：