基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)研究

劉東陽(yáng)

（重鋼西昌礦業(yè)有限公司，西昌 615000）

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的加速，社會(huì)對(duì)礦產(chǎn)資源的需求不斷增加。起重機(jī)作為采礦作業(yè)中的重要設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)會(huì)直接影響采礦效率。為了提高起重機(jī)運(yùn)行效率和配礦精度，專家學(xué)者和企業(yè)開(kāi)始探索基于人工智能的起重機(jī)配礦優(yōu)化方法。深度學(xué)習(xí)作為一種先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和分類能力，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)始應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，為智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的研究提供了新的思路和方法。

1 深度學(xué)習(xí)的相關(guān)概述

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示[1]。深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元的計(jì)算模型，由多個(gè)神經(jīng)元相互連接而成。每個(gè)神經(jīng)元接收輸入信號(hào)后，向下一個(gè)神經(jīng)元輸出信號(hào)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重來(lái)優(yōu)化模型的預(yù)測(cè)效果。反向傳播算法是一種通過(guò)計(jì)算梯度來(lái)更新神經(jīng)元權(quán)重的方法。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型首先向前傳播數(shù)據(jù)，計(jì)算輸出結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的誤差，其次將誤差反向傳播到每個(gè)神經(jīng)元，計(jì)算每個(gè)神經(jīng)元的梯度，最后根據(jù)梯度更新權(quán)重。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)記憶單元聯(lián)系當(dāng)前時(shí)刻的輸入與前一時(shí)刻的輸出，在序列預(yù)測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了良好的應(yīng)用效果[2]。在起重機(jī)智能配礦領(lǐng)域，可以將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于監(jiān)測(cè)起重機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、分析配礦數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)配礦量等方面。

2 深度學(xué)習(xí)在智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1 監(jiān)測(cè)起重機(jī)狀態(tài)與故障預(yù)測(cè)

安裝傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)起重機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，包括速度、加速度和位置信息等[3]。深度學(xué)習(xí)算法可以利用這些數(shù)據(jù)建立狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)起重機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)，預(yù)測(cè)潛在故障，以便提前采取維修和保養(yǎng)措施，避免事故發(fā)生，提升起重機(jī)的安全性和可靠性。

2.2 優(yōu)化配礦過(guò)程

配礦過(guò)程是采礦作業(yè)中的重要環(huán)節(jié)，需要對(duì)各種礦石進(jìn)行合理配比，以達(dá)到最佳采礦效果，獲得最高經(jīng)濟(jì)效益[4]。深度學(xué)習(xí)算法可以利用配礦數(shù)據(jù)建立深度學(xué)習(xí)模型，優(yōu)化配礦過(guò)程。配礦過(guò)程的優(yōu)化通過(guò)3 個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)。

第一，識(shí)別和分類。利用礦石圖片訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使其能夠自動(dòng)識(shí)別和分類礦石，以便減少人工操作誤差，提高配礦效率和準(zhǔn)確性[5]。

第二，預(yù)測(cè)配礦量。深度學(xué)習(xí)算法可以利用歷史配礦數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的配礦量，實(shí)現(xiàn)配礦過(guò)程的自動(dòng)化和智能化，提高配礦的經(jīng)濟(jì)效益。

第三，優(yōu)化配礦比例。深度學(xué)習(xí)算法可以利用配礦數(shù)據(jù)建立深度學(xué)習(xí)模型，優(yōu)化不同礦石的配比，提高礦石的利用率，改善采礦效果，最大化利用資源。

3 智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和處理

3.1 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的第一步，需要采集的數(shù)據(jù)包括起重機(jī)速度、加速度、位置信息、配礦重量以及配礦成分等。采集數(shù)據(jù)需要使用傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，如速度傳感器、重量傳感器、成分分析儀等。在實(shí)際應(yīng)用中，為確保數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，首先要選擇可靠的傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，定期對(duì)設(shè)備進(jìn)行校準(zhǔn)和維護(hù)。其次，建立完善的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，整合傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)并進(jìn)行共享，避免數(shù)據(jù)孤島和重復(fù)采集。最后，清洗和過(guò)濾采集到的數(shù)據(jù)，去除噪聲和異常值。

3.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟。完成數(shù)據(jù)采集后，需要處理、分析和挖掘數(shù)據(jù)，提取出與配礦相關(guān)的特征和規(guī)律，為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。

步驟一，清洗和過(guò)濾采集到的數(shù)據(jù)，去除噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。步驟二，預(yù)處理清洗后的數(shù)據(jù)，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化、離散化等，目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)模型可處理的格式。步驟三，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與配礦相關(guān)的特征，如速度、重量、成分等，便于深度學(xué)習(xí)模型使用。步驟四，標(biāo)注處理后的數(shù)據(jù)，將起重機(jī)的速度、加速度、位置信息等標(biāo)記為不同類別和等級(jí)，便于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和應(yīng)用。步驟五，將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中并進(jìn)行管理，便于后續(xù)分析和應(yīng)用。

4 基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)

4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集與處理、深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建、模型應(yīng)用與預(yù)測(cè)、起重機(jī)調(diào)度與路徑規(guī)劃4 個(gè)模塊。數(shù)據(jù)采集與處理主要通過(guò)各種傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備采集起重機(jī)的速度、加速度、位置信息以及配礦的重量、成分等數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和特征提取，為深度學(xué)習(xí)模型提供訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)。構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型要根據(jù)配礦過(guò)程的特點(diǎn)和需求，選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或深度信念網(wǎng)絡(luò)等，然后利用采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化。模型應(yīng)用與預(yù)測(cè)指將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化的配礦過(guò)程，并利用模型預(yù)測(cè)配礦量和優(yōu)化配比。起重機(jī)智能配礦模擬，如圖1 所示。起重機(jī)調(diào)度與路徑規(guī)劃是指通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法建立起重機(jī)調(diào)度和路徑規(guī)劃模型，實(shí)現(xiàn)起重機(jī)的自動(dòng)調(diào)度和最優(yōu)路徑規(guī)劃，提高起重機(jī)利用率和采礦效率。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，需要綜合考慮深度學(xué)習(xí)算法的可行性、模型的復(fù)雜度和計(jì)算資源等。此外，可以采用遷移學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

圖1 智能起重機(jī)配礦模擬

4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

步驟一，準(zhǔn)備充足的起重機(jī)智能配礦數(shù)據(jù)，包括起重機(jī)的速度、加速度、位置信息以及配礦的重量、成分等。這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)實(shí)際采集或公開(kāi)數(shù)據(jù)集獲取。步驟二，利用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，訓(xùn)練步驟包括參數(shù)設(shè)置、模型優(yōu)化等。在訓(xùn)練過(guò)程中，可以采用交叉驗(yàn)證等技術(shù)提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性。步驟三，評(píng)估訓(xùn)練好的模型，根據(jù)評(píng)估結(jié)果選擇最優(yōu)模型，并將其應(yīng)用于智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)。評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1 值等。步驟四，將選定的模型應(yīng)用于智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)，并進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用測(cè)試。通過(guò)分析實(shí)際應(yīng)用效果，進(jìn)一步評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。步驟五，總結(jié)實(shí)驗(yàn)過(guò)程和結(jié)果，分析基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和不足，提出改進(jìn)和優(yōu)化建議。

5 基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的意義

5.1 數(shù)據(jù)處理和分析的自動(dòng)化

深度學(xué)習(xí)算法在智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)中扮演著重要的角色，能夠自動(dòng)化進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和特征提取等任務(wù)，從而有效減少人為失誤，提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)算法具有更高的響應(yīng)速度和效率，能夠更好地支持智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)的優(yōu)化和升級(jí)。

通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法清洗和預(yù)處理采集到的數(shù)據(jù)，能夠去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，深度學(xué)習(xí)算法可以提取出與配礦相關(guān)的特征信息，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和應(yīng)用提供有力的支持。

智能配礦系統(tǒng)的流程包括多個(gè)環(huán)節(jié)，如圖2 所示，首先是數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，通過(guò)傳感器等設(shè)備采集起重機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。其次是特征提取環(huán)節(jié)，利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后進(jìn)行模型訓(xùn)練和應(yīng)用。最后是配礦方案的制定和執(zhí)行環(huán)節(jié)，利用訓(xùn)練好的模型對(duì)配礦方案進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，并最終執(zhí)行配礦操作。

圖2 智能配礦系統(tǒng)

通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)更加精準(zhǔn)的配礦操作，提高配礦效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)減少人力成本和人為失誤，為企業(yè)帶來(lái)更加穩(wěn)定和可靠的配礦效果。

5.2 提高配礦效率和準(zhǔn)確性

深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)識(shí)別配礦過(guò)程中的各種細(xì)微因素和條件，如礦物的種類、質(zhì)量、配比等，并根據(jù)這些因素和條件，自動(dòng)調(diào)整配礦方案和操作參數(shù)，從而優(yōu)化配礦效果。這種基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的配礦方式而言，具有更高的自動(dòng)化程度和更精準(zhǔn)的控制能力，因此能夠大幅度提高配礦工作的效率和準(zhǔn)確性。

此外，深度學(xué)習(xí)算法在配礦數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)。算法可以自動(dòng)對(duì)大量的配礦數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和學(xué)習(xí)，從中提取有用的信息并做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)配礦過(guò)程中的潛在問(wèn)題和異常情況，從而有效避免發(fā)生可能的事故，確保配礦過(guò)程的穩(wěn)定性和安全性。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法可以根據(jù)配礦數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)結(jié)果，對(duì)配礦過(guò)程進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整和優(yōu)化，使整個(gè)配礦過(guò)程更加高效、準(zhǔn)確和穩(wěn)定。

5.3 提高資源利用效率

基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)能夠高度精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)資源利用效率的最大化。通過(guò)先進(jìn)的智能化監(jiān)測(cè)和控制技術(shù)，系統(tǒng)可以敏銳識(shí)別配礦過(guò)程中的各種細(xì)微差異和復(fù)雜的條件變化，從而科學(xué)有效地利用資源。這種智能化的配礦系統(tǒng)可以最大限度避免資源的浪費(fèi)和環(huán)境污染，同時(shí)符合當(dāng)前全球可持續(xù)發(fā)展的趨勢(shì)。

通過(guò)智能化的配礦管理，企業(yè)可以大幅提高資源利用效率、節(jié)約成本、提高產(chǎn)量并降低能耗。這將極大提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，并為其帶來(lái)更廣闊的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)能夠更好地保證礦產(chǎn)資源的充分利用，減少?gòu)U料和廢棄物的產(chǎn)生，降低對(duì)環(huán)境的影響，為環(huán)境保護(hù)和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。

6 結(jié)語(yǔ)

智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)在礦山生產(chǎn)過(guò)程中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，傳統(tǒng)的起重機(jī)智能配礦方式已經(jīng)無(wú)法滿足礦山的生產(chǎn)需求。文章提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的智能起重機(jī)配礦系統(tǒng)優(yōu)化方案，該方案利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化起重機(jī)配礦系統(tǒng)，有效解決了單一起重機(jī)配礦方式存在的不足和問(wèn)題。目前，該優(yōu)化方案已應(yīng)用于多家礦山，并取得了良好的應(yīng)用效果，說(shuō)明其具有較好的應(yīng)用價(jià)值。