雜志簡介

　　《工礦自動化》雜志原名《煤礦自動化》，創刊于1978年11月，1982年由原煤炭工業部委托煤炭科學研究總院常州自動化研究所(現煤炭科學研究總院常州自動化研究院)承辦，是唯一一份集中報道我國煤礦安全監測監控、生產過程自動化、通信等領域國內外新技術、新成果、新工藝及新動向的專業性技術期刊。三十年來，刊物始終堅持總結交流先進經驗、推廣科研成果、傳播專業知識及科技信息、為煤炭企業自動化服務的宗旨，緊密跟蹤煤礦安全監測監控、生產過程自動化、通信技術發展的趨勢，切實把握該領域相關產品研制的動向，充分展示煤炭行業的自動化、信息化和數字化水平，為我國煤炭工業自動化水平的提高作出了應有的貢獻。

　　目前，《工礦自動化》雜志在煤礦安全監測監控、生產過程自動化、通信技術領域頗具影響，發行范圍遍及全國20余個省、市、自治區，與60余家科研設計院所、大專院校、相關企業進行著期刊交換和信息交流。同時，《工礦自動化》雜志被北京大學圖書館《中文核心期刊要目總覽》、萬方數據《中國科技核心期刊》、萬方數據《中國核心期刊(遴選)數據庫》、CNKI《中國科技期刊精品數據庫》、CNKI《中國學術期刊綜合評價數據庫》、CNKI《中國期刊全文數據庫》、西南信息中心《中文科技期刊數據庫》、中國煤炭信息研究院《煤炭數字圖書館》等檢索期刊和數據庫收錄。《工礦自動化》雜志還是中國煤炭學會煤礦自動化專業委員會的會刊。

　　回首《工礦自動化》雜志成長的道路，每一步都離不開主管單位和主辦單位的高度重視、各協辦單位的大力支持、專家和學者的青睞、廣大讀者和作者的厚愛與支持。我們衷心感謝所有為《工礦自動化》雜志、為我國煤炭工業自動化嘔心瀝血的朋友們。

　　在《工礦自動化》雜志喜慶創刊三十周年之際，我們將以此為契機，從2009年1月起，改《工礦自動化》雜志為月刊，進一步提高刊物的信息報道量和報道速度，更好地為煤炭工業的自動化、信息化和數字化服務，更好地為廣大的讀者和作者服務。

　　展望未來，任重道遠。當前，我國正處在本世紀頭二十年發展的重要戰略機遇期和改革開放不斷深化的重要階段。在這新的歷史時期，《工礦自動化》雜志將繼續堅持總結交流先進經驗、推廣科研成果、傳播專業知識及科技信息、為煤炭企業自動化服務的辦刊宗旨，與時俱進，求真務實，精益求精，為科技興煤、科技興國捧出新成果，作出新貢獻!

　　收錄情況

　　國家新聞出版總署收錄　獲獎情況

　　全國中文核心期刊

　　中國科技論文統計源期刊

　　欄目設置

　　主要欄目：科研成果、實驗研究、技術進步、技術交流、綜述、新產品介紹。

　　雜志優秀目錄參考：

　　煤礦信息化與自動化發展趨勢 孫繼平，SUN Jiping

　　煤礦分布式突水監測系統設計 閆廣，王昕，縱鑫，趙端，YAN Guang，WANG Xin，ZONG Xin，ZHAO Duan

　　基于數傳電臺的無線遠程監控系統設計 譚長森，TAN Changsen

　　液壓支架電液控制系統急停控制方案研究 柴文，田慕琴，宋建成，許春雨，蔣春悅，楊世華，尹衛兵，田衛東，趙旭東

　　工礦企業供應商協同管理平臺設計 杜楠，段玉萍，胡兵，DU Nan，DUAN Yuping，HU Bing

　　井下分布式對等通信技術研究 顧俊，李正東，包建軍，顧義東，GU Jun，LI Zhengdong，BAO Jianjun，GU Yidong

　　礦井物流管理和人員定位系統數據庫設計 肖林京，文藝成，孫傳余，溫彥，武慧，XIAO Linjing，WEN Yicheng，SUN Chuanyu，WEN Yan，WU Hui

　　遙控型電液控制系統操作人員精確定位技術 趙文生，ZHAO Wensheng

　　ZigBee精確定位標志卡倒F天線設計 孫二華，吳畏，SUN Erhua，WU Wei

　　故障診斷技術在煤礦機械設備中的應用 普亞松，郭德偉，張文斌，PU Yasong，GUO Dewei，ZHANG Wenbin

　　煤礦培訓云資源服務平臺研究 李順峰，趙作鵬，宋國娟，LI Shunfeng，ZHAO Zuopeng，SONG Guojuan

　　礦井通風系統抗災能力評價研究 劉業嬌，田志超，劉紅，任玉輝，LIU Yejiao，TIAN Zhichao，LIU Hong，REN Yuhui

　　教育技術論文范文：關于后進生轉化問題及解決方案思考

　　所謂后進生就是在思想、學習、行為等方面發展相對滯后的學生。他們對班級的負面影響很大，令輔導員感到頭疼。后進生轉化是長期而又耗費精力的工作，但是意義卻十分巨大。怎樣使后進生從根本上得到較快轉變，充分發揮其潛力，縮小與中、優生的差距.我覺得教會后進生如何學會自我管理比教會他們學習知識更重要，要努力把他們轉化成有目標,自信,開朗的學生。下面我將談自己的幾點體會：首先,我認為的后進生有這樣的一些類型：愛玩網絡游戲者 學習上貪玩懶惰型 性格孤僻不自信者

　　一、理解、關愛、尊重

　　當教師用一顆赤誠之心對待后進生時，他們是能感覺到的，他們經過自己的觀察和體驗，體會到了教師的善意和對自己的真誠愛護，就會產生對教師的親近感，就會敞開心扉，樂意聽從教師的教誨。反之，如果教師缺乏感情，態度冷漠，甚至挫傷后進生的自尊心，就會引起后進生內心的厭惡和反抗，這種逆反心理一旦形成，就會成為教育的一大障礙。我覺得要經常找他們談話，了解他們的內心世界，充分的肯定他們和尊重他們，相信他們可以自己管理好自己，可以把握好自己的大學生活和未來。在談話的過程當中我們要不斷的去傾聽他們的所思所想，并適當的表示贊同，給予他們相應的鼓勵。要讓他們感覺到輔導員是真正的在關心他們，我們也要時刻保持自己的那份狠狠的愛心和耐心對待他們。我們可以用多元化的手段拓寬對后進生的關心和關愛,利用qq、微信、微博、大學城空間，多和他們交流和溝通，表示時時刻刻對他們的關注。

　　工礦自動化最新期刊目錄

液壓支架跟機移架控制異常工況模式識別方法————作者：馬志濤;付翔;李浩杰;牛鵬昊;賈一帆;

摘要：智采工作面在液壓支架自動跟機時，由于底板、液壓系統及電液控制系統等多方面因素的影響下，會出現丟架、直線度不平整等異常工況。當前針對各類異常工況的識別分析主要集中于自動跟機結束后，僅通過人工調整進行單一判斷，不利于快速判斷需人工調控的液壓支架架號。針對上述問題，提出了一種液壓支架跟機移架控制異常工況模式識別方法，將異常工況識別范圍提前至支架降柱后的移架階段，得出停機波動型、移架超時型和行程異常型3類...

極薄煤層破碎頂板條件下液壓支架帶壓移架殘余支撐力決策方法————作者：張傳偉;張剛強;路正雄;李林岳;何正偉;龔凌霄;黃駿峰;

摘要：在破碎頂板條件下，液壓支架帶壓移架過程中殘余支撐力的精準決策對于提高極薄煤層智能化開采效率和保障作業安全至關重要。為實現極薄煤層破碎頂板條件下液壓支架帶壓移架殘余支撐力的準確決策，提出了一種基于改進蜣螂算法（IDBO）優化深度混合核極限學習機（DHKELM）的液壓支架帶壓移架殘余支撐力決策方法。在混合核極限學習機（HKELM）基礎上引入極限學習機自動編碼器（ELM-AE）結構來構建DHKELM模型...

帶式輸送機托輥故障診斷及協同管控研究綜述————作者：邢震;田野新;包建軍;齊智峰;周李兵;葉柏松;張蓉;

摘要：托輥作為帶式輸送機的關鍵部件，其故障頻發嚴重影響煤礦生產效率與安全。目前國內外在托輥故障診斷技術和帶式輸送機管理控制策略方面開展了廣泛研究，然而尚未形成一套被廣泛認可且行之有效的監測與管控手段。通過分析托輥故障的類型及機理，指出井下帶式輸送機托輥故障診斷的特殊性及面臨的挑戰。梳理了托輥故障診斷技術及托輥故障后協同管控的研究現狀：在故障狀態感知技術方面，探討了振動、聲音、溫度及圖像信號感知技術的原理...

基于深度學習的煤礦井下人員不安全行為檢測與識別————作者：郭孝園;朱美強;田軍;朱貝貝;

摘要：針對井下目標發生多尺度變化、運動目標遮擋及目標與環境過于相似等問題，提出了一種基于深度學習的煤礦井下人員不安全行為檢測與識別方法。采用自上而下的策略，構建了一種基于自注意力機制的目標檢測模型YOLOv5s＿swin：在基于自注意力機制的模型Transformer基礎上引入滑動窗口操作，得到Swin-Transformer，再利用Swin-Transformer對傳統YOLOv5s模型進行改進，得到...

煤體損傷破壞的聲發射響應及分形時變特征————作者：任曉偉;王曉開;齊龍輝;姬苑;張超超;劉國忠;

摘要：針對煤體損傷破壞演化過程中聲發射信號離散性強、特征參數關聯性不足導致難以可靠、全面反映煤體損傷破壞特征的問題，通過開展單軸壓縮加載實驗，分析了煤體損傷破壞的聲發射響應特征，并基于分形理論計算聲發射信號的信息維數，分析了煤體損傷破壞的分形時變特征。結果表明：(1)煤體聲發射能量在壓實、線彈性、彈塑性、失穩破壞及殘余強度5個階段呈現顯著的階段性特征，其中失穩破壞階段的聲發射能量突增可作為煤體宏觀破裂的...

基于微震信號深度特征學習的巖石破裂類型識別————作者：李典澤;許華杰;張勃;

摘要：巖石破裂類型識別是實現煤礦沖擊地壓災害預測和預警的重要前提。微震是巖石破裂監測的有效手段之一，但常規的微震信號機器學習方法存在特征提取能力有限，以及受噪聲影響導致的準確率不高且泛化性較差等問題。針對上述問題，提出了一種基于微震信號深度特征學習的巖石破裂類型識別方法。首先，通過巴西圓盤劈裂試驗和直剪試驗分別獲取張拉型破裂微震信號和剪切型破裂微震信號，并將其時頻譜圖、Log-Mel頻譜圖和梅爾頻率倒譜...

基于改進人工蜂群算法的礦井風量按需調控智能決策————作者：張浪;雷爽;李偉;劉彥青;

摘要：針對現有元啟發式算法求解礦井風量調控無約束優化數學模型存在收斂速度較慢的問題，提出了一種基于改進人工蜂群算法（ABC）的礦井風量按需調控智能決策方法。以礦井調節分支風阻為決策變量、各分支實際風量與需風量相符合為約束條件，以目標用風分支風量與理想風量差距最小為目標，建立了礦井風量按需調控智能決策模型；運用拉格朗日松弛方法優化模型的約束條件，采用沖突數方法優化模型的目標函數，利用隨機搜索方法和啟發式算...

智能采礦數智賦能技術內涵與應用范式————作者：付翔;王開;王然風;

摘要：數據與智能是驅動精準化、高效化和安全化智能采礦可持續發展的核心引擎。提出了基于“數據-算法-裝備-生態”四維協同架構的智能采礦數智賦能技術體系，構建了涵蓋數據治理、智能決策、裝備執行與人機協同的采礦全鏈條智能化閉環框架。數據層通過標準化存儲架構與多模態數據融合，建立全礦井數據資產平臺，支撐實時數據流服務與歷史數據挖掘；算法層結合工業機理模型與群智能算法，構建基于多目標優化的動態決策體系，實現采礦工...

基于改進RT-DETR的井下輸送帶跑偏故障檢測算法————作者：安龍輝;王滿利;張長森;

摘要：目前輸送帶跑偏檢測研究主要集中于提取輸送帶邊緣的直線特征，該方式需設定特定閾值，易受環境因素的制約，導致檢測速度慢、精度不高。針對該問題，提出了一種基于改進RT-DETR的井下輸送帶跑偏故障檢測算法，使用改進RT-DETR直接對一組托輥檢測，根據左右托輥的暴露程度識別是否跑偏。針對實時檢測轉換器（RT-DETR）主干網絡進行3個方面的改進：(1)為了減少主干網絡的參數量和浮點運算數量（FLOPs）...

基于半監督學習的煤層鉆孔預抽瓦斯狀態評價方法————作者：晏立;文虎;王振平;金永飛;

摘要：目前單一鉆孔抽采狀態評價方法通常依賴于瓦斯抽采濃度，而忽視了煤層瓦斯賦存的多樣性。監督學習模型依賴于樣本的特征標記，在樣本量較大時，人工標注的成本較高；無監督學習模型缺乏樣本標記，無法實現定性評價。針對上述問題，提出一種基于半監督學習的煤層鉆孔預抽瓦斯狀態評價方法。構建了包含甲烷濃度、抽采負壓、環境溫度等8項指標的多維度評價體系，采用層次分析法（AHP）與模糊評價法（FEM）結合的權重賦值方法，建...

基于改進YOLOv5的礦山遙感圖像去噪方法————作者：裴丹;房坤;慶宇東;陳沛;

摘要：典型露天礦場景的圖像呈現多類型復合噪聲特征，信噪比較低且具有顯著的空間異質性，現有深度學習模型大多直接遷移自然圖像去噪架構，忽視了礦山遙感圖像特有的噪聲分布規律。針對該問題，提出了一種基于改進YOLOv5的礦山遙感圖像去噪方法。針對傳統YOLOv5在高噪聲環境下性能不穩定的問題，引入了多尺度特征融合模塊，以增強模型對不同尺寸噪聲的識別能力，同時結合殘差注意力機制，提升了模型對有用特征的提取能力，增...

煤礦災害“云邊端”一體化智能精準管控技術體系研究————作者：劉玉冰;李怡騰;李忠輝;殷山;景超;李凱;李振興;趙勝磊;劉承飛;

摘要：構建煤礦災害智能化精準管控體系有助于提高事故預測預警準確度，實現智能化風險研判。現有研究大多聚焦單一災害進行監測預警技術或算法優化，缺乏多災害監測預警協同機制和事故應急聯動下的避災路徑規劃，且數據傳輸時延大，管控效率較低。提出了一種煤礦災害“云邊端”一體化智能精準管控技術體系，介紹了該體系架構和監控預警數據流轉與交互機制，從數據精準感知、邊緣計算、云平臺3個角度重點分析了該體系的關鍵技術，包括：在...

基于改進型級聯寬度學習的采煤機截割部齒輪箱故障診斷————作者：李鑫;李淑華;陳浩;司壘;魏東;鄒筱瑜;

摘要：采煤機截割部齒輪箱振動監測數據結構復雜，且易出現類別不平衡問題，導致現有基于傳統機器學習的智能故障診斷方法易出現錯報現象，而基于深度學習的診斷方法模型結構復雜、學習效率低，且易陷入局部最優解，影響診斷性能。針對上述問題，提出了一種基于改進型級聯寬度學習（ICBL）的采煤機截割部齒輪箱故障診斷方法。在ICBL模型的特征節點中引入隨機超圖卷積機制，充分挖掘采煤機截割部齒輪箱振動數據的復雜多元結構信息，...

刮板輸送機斷鏈智能監測技術研究————作者：李靈鋒;張潔;陳茁;查天任;尹瑞;

摘要：針對現有基于AI算法的煤礦井下刮板輸送機斷鏈監測技術在線學習能力低、檢測精度差、穩定性低、復雜場景適應性和可靠性差等問題，通過在極限學習機（ELM）中增加增量式在線訓練，設計了可實現離線樣本和實時在線樣本訓練的在線貫序極限學習機（OSELM）網絡，進而提出了基于OSELM的刮板輸送機斷鏈智能監測技術。將經過大量煤礦井下刮板輸送機鏈條監控圖像（離線樣本）訓練的OSELM網絡算法寫入AI攝像儀，將AI...

基于雙光譜成像技術的礦井早期火源識別及抗干擾方法研究————作者：王炎林;裴曉東;王凱;徐光;

摘要：現有基于圖像分析的礦井外因火災監測方法受礦井環境復雜、干擾源影響較大，單模態方法易將光源誤判為火源，多模態方法沒有利用溫度信息進行火源判定，且在粉塵條件下這兩種方法的識別精度較低。針對上述問題，提出一種基于雙光譜成像技術的礦井早期火源識別及抗干擾方法。首先采用YOLOv10模型對可見光圖像進行實時火源檢測，利用紅外熱成像獲取溫度分布數據，然后通過Canny邊緣檢測與圖像二值化預處理，消除可見光與紅...

基于割煤循環智能檢測的工作面來壓判識方法————作者：羅香玉;康林星;南添松;解盤石;伍永平;

摘要：基于液壓支架工作阻力數據進行工作面來壓判識需解決2個問題：一是如何從海量的工作阻力數據中提取循環末阻力數據，二是如何有效利用提取出的循環末阻力數據對工作面是否來壓實現有效判斷。現有的循環末阻力提取方法大多依賴固定規則和經驗值參數，在復雜工作面環境下準確性低且適應性差。針對該問題，提出一種基于割煤循環智能檢測的工作面來壓判識方法。將割煤循環檢測轉化為二分類問題，使用支持向量機分類器對割煤循環結束時刻...

基于UeDiff-GAN的綜采工作面目標檢測與孿生體同步映射————作者：張帆;于洋;戚振明;李海軍;王春麗;杜瀟;王柄印;張光磊;宋惠;席宸榮;

摘要：礦井綜采工作面數字孿生模型的構建過程需要手動構建實體的數字孿生3D模型，然后對實體進行目標檢測，并根據實時檢測結果控制3D模型，以確保孿生體與實體之間的同步映射關系。因此，對井下目標的實時、準確檢測是實現虛實同步映射控制的關鍵。目前主流的目標檢測方法需要在傳統模型中引入或改進模塊，使得模型網絡結構復雜、訓練周期較長，降低了目標檢測的實時性；同時，對于一些含高強度噪聲的圖像難以精確檢測。針對上述問題...

基于工業互聯網平臺的煤礦跨系統統一數據服務研究與應用————作者：彎茂全;李昊;王浩;

摘要：目前工業互聯網平臺在煤礦應用中存在無法充分發揮數據的價值，數據在不同系統間的流通受限制，在處理跨系統數據交互時，不同子系統之間缺乏統一的權限管理機制，增加了數據被篡改和非授權訪問的風險等問題。基于工業互聯網平臺提出了一種煤礦跨系統統一數據服務體系。通過涵蓋監測監控級、生產管理級與運營管理級5層跨系統數據模型（主題域分組-主題域-業務對象-邏輯實體-屬性），構建“接口層-服務層-存儲層”協同架構，集...

帶式輸送機托輥軸承聲信號增強方法————作者：游卿華;伍鵬;馬波;

摘要：針對目前帶式輸送機托輥軸承聲信號增強方法存在過度降噪導致信號失真、適應性差，提取復雜聲場特征效果較差等問題，提出一種基于直方圖噪聲估計和維納濾波的帶式輸送機托輥軸承聲信號增強方法。首先，計算軸承聲信號各頻帶功率譜，構建功率譜直方圖進行噪聲譜估計，并對噪聲譜進行一階遞歸平滑；其次，利用噪聲譜估計計算維納濾波增益函數，得到維納濾波降噪后的聲信號；然后，對降噪后的聲信號進行包絡譜分析，通過對比實際測得的...

基于激光雷達與慣導融合的掘進機定位方法————作者：劉京;魏志強;蔡春蒙;劉洋;

摘要：煤礦掘進機精準定位是智能掘進的基礎，但井下低光照、高粉塵等惡劣作業環境導致單一定位方法精度低、穩定性差。為提高掘進機在惡劣環境中的定位精度，提出了一種基于誤差狀態卡爾曼濾波（ESKF）的激光雷達與慣導融合的掘進機定位方法。首先，以懸掛在巷道頂部的球靶中心為巷道坐標系原點，設計基于密度的噪聲魯棒空間聚類（DBSCAN）算法和基于形狀特征的球靶點云提取算法，解決傳統依靠反射強度區分球靶的方法在粉塵堆積...

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