决策树优化的随机逼近煤矿输送机智能启动策略

"基于决策树改进随机逼近煤矿输送机系统智能群启动算法" 本文主要探讨了在长距离多级煤矿输送机系统中如何有效解决重载启动时煤料撒落的问题。传统的启动方式可能导致煤料在启动过程中由于速度变化不均匀而散落，影响输送效率和工作安全性。为了解决这一问题，作者提出了一种创新的算法——基于决策树改进的随机逼近智能群启动算法（IGSA-ISADT）。 该算法的核心是利用决策树来确定不同子系统的启动斜率。决策树是一种监督学习方法，它根据输入的条件属性（如输送距离、胶带宽度和驱动电机功率）来做出决策，此处用于优化启动策略。在长距离带式输送机系统中，每个子系统的启动斜率由其特定条件决定，这样可以确保每个子系统根据自身特性进行启动，减少启动过程中的不稳定性。 算法分为加速段和匀速段两个阶段。在加速段，各子系统按照自身的启动斜率逐渐提升线速度；在匀速段，则依据控制误差进行随机逼近，以达到给定的线速度。这种随机逼近方法有助于减小动态误差，使得输送机运行更加平稳。 为了验证算法的有效性，研究者在陕煤集团的一个实际煤矿运输系统（总长度为3400米，包含四级输送机）上进行了仿真测试。结果显示，与传统的比例积分（PI）控制启动相比，该智能群启动算法能够显著提高启动性能，最大线速度误差降低到了4.22%，动态误差明显减小，运行状态更加稳定。这表明，该算法对于多级输送机的重载协调启动以及防止煤料撒落具有重要的应用价值。 该研究结合了决策树的智能决策能力与随机逼近方法的灵活性，提出了一个针对煤矿输送机系统启动的优化方案，对于提升煤炭输送效率、保障安全生产具有重要意义。这种方法可以为类似行业的输送设备设计和控制提供新的思路和技术支持。