基于深度强化学习的矿井智能通风系统决策控制研究
这是一篇关于矿井智能通风,数据驱动建模,决策控制,深度强化学习的论文, 主要内容为矿井通风系统是保障矿井安全健康运行的重要系统,其功能在于将地面新鲜空气输送至井下各作业区域,以稀释和排除有毒有害气体及煤尘等,为井下作业提供一个良好的作业环境。传统的矿井通风方式大多简单粗放,通风决策难以根据巷道环境变化实时做出调整,可能会造成瓦斯粉尘局部积聚,增加事故发生的风险,因此矿井通风智能化发展成为必然。矿井智能通风决策是矿井智能通风建设的核心和关键,随着人工智能技术的不断发展,深度强化学习方法在解决复杂决策问题方面取得重大进展,为解决矿井智能通风决策问题提供了新思路。针对传统通风方式难以实现自适应按需通风问题,本论文在完成矿井智能通风系统架构搭建之后,基于深度强化学习算法对矿井智能通风决策控制进行研究,并进行了仿真实验与分析,为矿井通风决策控制智能化提供了参考与支持。本文主要工作如下:(1)针对矿井通风智能化需求,本文结合课题组研发的掘进面风筒出风口风流调控装置与数字孪生理论模型,建立了矿井智能通风系统总体架构,在此基础上阐述系统各组成部分的功能原理,并详细描述了矿井智能通风系统的运行机制,最后在总体架构下设计了深度强化学习智能通风决策系统的框架及其训练流程,对后续矿井智能通风决策算法研究提供支撑。(2)针对传统矿井通风系统模型受多种因素影响难以构建的问题,本文采取数据驱动建模方法进行矿井通风系统模型搭建。首先,通过分析矿井通风特点,将巷道内瓦斯粉尘浓度数据和风流调控装置参数数据作为矿井通风系统模型的输入输出参数;然后,对设计的BP神经网络模型进行训练,完成端对端矿井通风系统建模;之后,进行对比实验,验证了矿井通风系统模型的有效性;最后,将系统模型作为训练强化学习智能体的模拟环境,结合Gym框架完成矿井通风强化学习环境开发,为后续算法训练提供了交互环境。(3)针对传统矿井通风难以实现按需通风的问题,本文分别基于深度Q网络(Deep Q Network,DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)两种深度强化学习算法设计了矿井智能通风决策算法。首先根据两种算法结构分别设计了对应的状态动作空间、奖励函数以及价值策略网络,之后在搭建好的矿井通风强化学习环境中进行训练,最后通过仿真实验分别验证了两种算法的有效性,同时得出采用基于DDPG的矿井智能通风决策算法可以更为有效的降低巷道内瓦斯粉尘浓度,证实了深度强化学习算法解决矿井智能通风决策问题的优越性。(4)针对矿井通风决策控制算法与实际结合较为困难的问题,本文对矿井智能通风决策算法进行集成封装,并以此为基础完成矿井智能通风数字孪生原型系统开发。首先从系统需求出发设计系统工作流程和系统功能;之后通过Unity框架编写了可视化界面,并使用C#语言进行了相应的功能开发;最后对原型系统的各个功能进行了较好的封装,提高系统的可扩展性及可使用性。
基于WEB端的BIM协同设计平台研发
这是一篇关于BIM技术,协同设计,数据驱动建模,WebGL技术的论文, 主要内容为目前,大多数建筑设计企业仍然主要以纸质版图纸和文件的形式进行管理,容易导致设计效率低、设计质量差、信息孤岛等问题,建筑设计企业面临着数字化转型升级的困境。而BIM技术具有协调性、可视化、参数化等优势,为建筑设计企业数字化转型升级提供了支持。BIM技术的发展应用也离不开BIM软件的支撑,但是BIM软件具有跨平台性能较差,对计算机软硬件环境配置要求较高等缺点,随着WebGL技术逐渐成熟,具有良好的跨平台性和可移植性,为BIM模型在WEB端三维可视化提供了支持。因此本文将BIM技术、WebGL技术以及协同设计理念相结合,研发了基于WEB端的BIM协同设计平台,从而将传统的二维设计转向三维模型数字化设计,拓展了协同设计数据化、信息化思路。本文的主要研究工作以及成果如下:(1)基于WEB端的图纸、模型的数据化生成以及协同设计研究。应用SVG二维矢量图形格式以及Three.js三维渲染引擎等技术,多角度、多方法地对在WEB端进行图纸、模型的数据化生成以及协同设计进行研究,提出了三种可行性方案,一是基于WEB端的原生交互式模型设计,二是基于WEB端的数据驱动模型协同设计,三是基于WEB端的BIM模型轻量化协同设计,为平台研发奠定了核心基础。(2)基于WEB端的文件信息化协同管理研究。根据文件管理的特点,围绕文件协同基本需求,研制了基于WEB端的BIM协同设计信息化管理体系,开发了包括项目工作台、文档管理、文档协同、人员管理、协同消息查看等基础功能模块,实现了设计阶段面向多方的文件协同以及信息共享,为平台研发提供了基础功能。(3)平台前后端开发研究。应用VUE前端框架、Echarts可视化图表库、Node.js的Express框架和MYSQL数据库等前后端开发技术,实现了基于WEB端的图纸、模型数据化生成以及协同设计,基于WEB端的文件信息化协同管理体系的前端页面开发与后端服务器开发,完成了平台的整体研发。(4)平台结构协同设计应用研究。采用盈建科结构分析软件,结合工程实例,利用在WEB端进行模型数据化生成的第二种方案--数据驱动模型方案将盈建科模型以及结构计算结果移植到WEB端,实现了构件级别的结构计算结果在WEB端进行可视化挂载展示,实现了对平台结构协同设计的应用。
基于深度强化学习的矿井智能通风系统决策控制研究
这是一篇关于矿井智能通风,数据驱动建模,决策控制,深度强化学习的论文, 主要内容为矿井通风系统是保障矿井安全健康运行的重要系统,其功能在于将地面新鲜空气输送至井下各作业区域,以稀释和排除有毒有害气体及煤尘等,为井下作业提供一个良好的作业环境。传统的矿井通风方式大多简单粗放,通风决策难以根据巷道环境变化实时做出调整,可能会造成瓦斯粉尘局部积聚,增加事故发生的风险,因此矿井通风智能化发展成为必然。矿井智能通风决策是矿井智能通风建设的核心和关键,随着人工智能技术的不断发展,深度强化学习方法在解决复杂决策问题方面取得重大进展,为解决矿井智能通风决策问题提供了新思路。针对传统通风方式难以实现自适应按需通风问题,本论文在完成矿井智能通风系统架构搭建之后,基于深度强化学习算法对矿井智能通风决策控制进行研究,并进行了仿真实验与分析,为矿井通风决策控制智能化提供了参考与支持。本文主要工作如下:(1)针对矿井通风智能化需求,本文结合课题组研发的掘进面风筒出风口风流调控装置与数字孪生理论模型,建立了矿井智能通风系统总体架构,在此基础上阐述系统各组成部分的功能原理,并详细描述了矿井智能通风系统的运行机制,最后在总体架构下设计了深度强化学习智能通风决策系统的框架及其训练流程,对后续矿井智能通风决策算法研究提供支撑。(2)针对传统矿井通风系统模型受多种因素影响难以构建的问题,本文采取数据驱动建模方法进行矿井通风系统模型搭建。首先,通过分析矿井通风特点,将巷道内瓦斯粉尘浓度数据和风流调控装置参数数据作为矿井通风系统模型的输入输出参数;然后,对设计的BP神经网络模型进行训练,完成端对端矿井通风系统建模;之后,进行对比实验,验证了矿井通风系统模型的有效性;最后,将系统模型作为训练强化学习智能体的模拟环境,结合Gym框架完成矿井通风强化学习环境开发,为后续算法训练提供了交互环境。(3)针对传统矿井通风难以实现按需通风的问题,本文分别基于深度Q网络(Deep Q Network,DQN)和深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)两种深度强化学习算法设计了矿井智能通风决策算法。首先根据两种算法结构分别设计了对应的状态动作空间、奖励函数以及价值策略网络,之后在搭建好的矿井通风强化学习环境中进行训练,最后通过仿真实验分别验证了两种算法的有效性,同时得出采用基于DDPG的矿井智能通风决策算法可以更为有效的降低巷道内瓦斯粉尘浓度,证实了深度强化学习算法解决矿井智能通风决策问题的优越性。(4)针对矿井通风决策控制算法与实际结合较为困难的问题,本文对矿井智能通风决策算法进行集成封装,并以此为基础完成矿井智能通风数字孪生原型系统开发。首先从系统需求出发设计系统工作流程和系统功能;之后通过Unity框架编写了可视化界面,并使用C#语言进行了相应的功能开发;最后对原型系统的各个功能进行了较好的封装,提高系统的可扩展性及可使用性。
基于视觉的球形机器人建模与路径跟踪控制系统
这是一篇关于球形机器人,视觉反馈,广义回归神经网络,数据驱动建模,滑模控制的论文, 主要内容为球形机器人是一类将各种装置包含于球壳内部,实现滚动式自主移动的机器人,在生活娱乐、工业、军事和空间探索等领域具有独特优势和广泛应用前景。针对提升球形机器人的环境感知能力和控制性能的需求,本文设计并实现了一种视觉装置与球体分离的球形机器人,研究了其机械结构设计、运动性能、数据驱动式建模方法及路径跟踪控制系统。首先,设计了一种基于视觉反馈的球形机器人。采用视觉装置与球体独立设计的结构方式,无遮挡地获取外部环境信息;搭建了云台,通过磁力连接视觉装置,以提高球形机器人位姿运动参数的准确性;同时由三个互成120°分布的全向轮组成的驱动小车实现球体的全向运动。在详细阐述球形机器人机械结构设计后介绍了系统硬件及软件设计。然后,提出了一种基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的球形机器人建模方法。在对球形机器人进行运动性能分析的基础上,针对其具有非线性、多变量、强耦合、参数不确定等复杂特性导致难以建立精确模型的问题,本文将GRNN与改进的灰狼算法相结合,以数据驱动的方式建立球形机器人模型。仿真实验验证该建模方法的可行性和有效性。其次,设计了一种基于滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)和GRNN监督控制的球形机器人路径跟踪系统。为了克服球形机器人易受扰动影响的问题,设计了球形机器人的SMC反馈控制器,通过GRNN前馈控制器产生教师信号对SMC的输出进行学习,形成球形机器人的前馈+反馈的位姿监督控制系统,实现球形机器人的稳定路径跟踪。仿真实验证明该控制策略能有效提高系统的路径跟踪精度和自适应能力。最后,搭建了球形机器人路径跟踪实验平台,完成了球形机器人路径跟踪实测实验,结果表明本文所设计球形机器人系统能有效跟踪设定路径。
基于视觉定位的球形机器人轨迹跟踪控制系统
这是一篇关于球形机器人,数据驱动建模,加权最小二乘支持向量回归机,广义预测控制的论文, 主要内容为球形机器人是一种具有球形或类球形外壳且通过内驱动方式实现运动的移动机器人,在军事侦察、环境监测和行星探测等领域中具有广阔的应用前景。视觉技术已成为移动机器人获取环境信息,实现自身导航定位的主要方式之一。本文设计了一种基于视觉的球形机器人,对其机械结构设计、数据驱动式建模与轨迹跟踪控制系统设计开展了研究。首先,设计了一种基于外部视觉的球形机器人。机器人的视觉装置始终立于球身上方,当球形机器人运动时能自行调整姿态,稳定的获取环境图像。三个呈120度分布的全向轮构成全向轮驱动装置,通过偏心力矩驱动球形机器人实现全向运动。所设计球形机器人具有视觉信号无遮挡,运动灵活,转弯半径小等特点。详细阐述了所设计球形机器人的机械结构、硬件和软件设计。然后,提出了一种基于改进加权最小二乘支持向量回归机的视觉球形机器人的建模方法。基于Lagrange法建立了球形机器人动力学模型并分析了其运动性能。针对球形机器人欠驱动、非线性等复杂特性导致难以建立其精确动力学模型问题,将泛化处理后的高斯核函数与多项式核函数进行组合,并采用粒子群算法优化所设计组合核函数的参数,由此提出了一种基于改进加权最小二乘支持向量回归机的建模方法。仿真实验证明了本文提出建模方法的可行性与有效性。其次,设计并实现了一种基于GPC-PID的球形机器人轨迹跟踪串级控制系统。为了减小球形机器人易受扰动影响的问题,同时提高轨迹跟踪控制精度,本文选择球形机器人的位置量为主变量,将球形机器人加权最小二乘支持向量回归预测模型与广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法相结合,设计了改进的GPC控制律;选择球形机器人的姿态量为副变量,使用PID控制器对其进行控制,由此构成基于改进GPC-PID的轨迹跟踪串级控制系统,以实现球形机器人稳定、精确的轨迹跟踪。仿真实验证明了该控制系统具有较高的控制精度以及较强的抗扰性、稳定性与鲁棒性。最后,基于所设计实验平台进行了球形机器人自平衡、直线轨迹跟踪和圆周轨迹跟踪实测实验。实验结果表明,本文所设计球形机器人系统在受扰后能迅速回复原来的平衡状态,可以较好跟随期望轨迹运行。
基于WEB端的BIM协同设计平台研发
这是一篇关于BIM技术,协同设计,数据驱动建模,WebGL技术的论文, 主要内容为目前,大多数建筑设计企业仍然主要以纸质版图纸和文件的形式进行管理,容易导致设计效率低、设计质量差、信息孤岛等问题,建筑设计企业面临着数字化转型升级的困境。而BIM技术具有协调性、可视化、参数化等优势,为建筑设计企业数字化转型升级提供了支持。BIM技术的发展应用也离不开BIM软件的支撑,但是BIM软件具有跨平台性能较差,对计算机软硬件环境配置要求较高等缺点,随着WebGL技术逐渐成熟,具有良好的跨平台性和可移植性,为BIM模型在WEB端三维可视化提供了支持。因此本文将BIM技术、WebGL技术以及协同设计理念相结合,研发了基于WEB端的BIM协同设计平台,从而将传统的二维设计转向三维模型数字化设计,拓展了协同设计数据化、信息化思路。本文的主要研究工作以及成果如下:(1)基于WEB端的图纸、模型的数据化生成以及协同设计研究。应用SVG二维矢量图形格式以及Three.js三维渲染引擎等技术,多角度、多方法地对在WEB端进行图纸、模型的数据化生成以及协同设计进行研究,提出了三种可行性方案,一是基于WEB端的原生交互式模型设计,二是基于WEB端的数据驱动模型协同设计,三是基于WEB端的BIM模型轻量化协同设计,为平台研发奠定了核心基础。(2)基于WEB端的文件信息化协同管理研究。根据文件管理的特点,围绕文件协同基本需求,研制了基于WEB端的BIM协同设计信息化管理体系,开发了包括项目工作台、文档管理、文档协同、人员管理、协同消息查看等基础功能模块,实现了设计阶段面向多方的文件协同以及信息共享,为平台研发提供了基础功能。(3)平台前后端开发研究。应用VUE前端框架、Echarts可视化图表库、Node.js的Express框架和MYSQL数据库等前后端开发技术,实现了基于WEB端的图纸、模型数据化生成以及协同设计,基于WEB端的文件信息化协同管理体系的前端页面开发与后端服务器开发,完成了平台的整体研发。(4)平台结构协同设计应用研究。采用盈建科结构分析软件,结合工程实例,利用在WEB端进行模型数据化生成的第二种方案--数据驱动模型方案将盈建科模型以及结构计算结果移植到WEB端,实现了构件级别的结构计算结果在WEB端进行可视化挂载展示,实现了对平台结构协同设计的应用。
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