基于人工智能的礦山電氣設(shè)備智能識別與自適應(yīng)控制研究

0引言近年來，礦山電氣設(shè)備智能化需求日益凸顯，設(shè)備復(fù)雜性逐漸增加、運維成本持續(xù)提升。煤礦生產(chǎn)現(xiàn)場的環(huán)境復(fù)雜多變，設(shè)備經(jīng)常處于極端的工作條件下，要求相關(guān)控制系統(tǒng)具備極強的適應(yīng)性［1］。而智能識別可準確快速識別設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境變化，為控制系統(tǒng)提供實時、準確的數(shù)據(jù)支持，預(yù)防設(shè)備故障、減少意外停機、優(yōu)化維護計劃。自適應(yīng)控制能根據(jù)識別數(shù)據(jù)動態(tài)自適應(yīng)調(diào)整控制方法，根據(jù)不斷變化的環(huán)境調(diào)整設(shè)備狀態(tài)，保證操作過程的安全性［2］。在智能識別與自適應(yīng)控制的實現(xiàn)過程中，人工智能算法中的YOLO算法和深度學(xué)習(xí)算法以其強大的數(shù)據(jù)處理能力從海量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有用信息，并做出快速準確的決策，提升了智能識別的準確率，使自適應(yīng)控制更加靈活高效，為礦山電氣設(shè)備管理帶來了新的機遇。1基于YOLO模型的礦山電氣設(shè)備智能識別模型設(shè)計1.1圖像預(yù)處理圖像預(yù)處理是確保YOLO模型有效識別和定位礦山電氣設(shè)備的基礎(chǔ)，包括圖像的尺寸調(diào)整、歸一化、增強和噪聲消除等步驟。首先，應(yīng)調(diào)整圖像尺寸，確保所有輸入圖像均符合YOLO網(wǎng)絡(luò)的固定輸入尺寸要求［3］。設(shè)原始圖像尺寸為Wo×Ho，目標尺寸為Wt×Ht，尺寸調(diào)整過程可表示為：式中，W′和H′是寬度和高度的縮放比例，用雙線性插值（BilinеаrⅠntеrрolаtion）調(diào)整圖像尺寸，保證圖像特征縮放中的連續(xù)性和平滑性。而后，歸一化處理圖像以消除光照和顏色差異的影響，減去圖像的均值、除以標準差，公式如下：式中，I是原始圖像矩陣，μ和σ分別是圖像的均值和標準差，I′是歸一化后的圖像。歸一化后應(yīng)用隨機旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和縮放模擬不同的視角和條件，實現(xiàn)圖片增強效果。旋轉(zhuǎn)角度θ增強圖像，過程可用公式表示為：R（θ）代表旋轉(zhuǎn)矩陣，I′′代表旋轉(zhuǎn)后的圖像。為排除礦山圖像噪聲的影響，用高斯濾波器來減少圖像噪聲。過程如下式所示：（x，y）表示像素位置，σ表示高斯分布的標準差。圖像的高斯模糊可有效減少圖像噪聲，提高后續(xù)識別模型的準確性和魯棒性。1.2邊界框預(yù)測YOLO算法將輸入圖像分割為S×S的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格負責(zé)預(yù)測B個邊界框。設(shè)圖像尺寸為W×H，則每個網(wǎng)格的尺寸為W/S×H/S。每個邊界框包含五個預(yù)測值：中心坐標（bx，by），寬度和高度（bw，bh），置信度C［4］。置信度C表示邊界框內(nèi)包含目標的概率，表示為：式中，Pr（Objеct）表示對象存在的概率，表示預(yù)測邊界框與真實邊界框的交并比。YOLO模型使用卷積層提取特征，在網(wǎng)絡(luò)末端輸出邊界框的預(yù)測值。邊界框的中心坐標（bx，by）、寬度、高度（bw，bh）的預(yù)測基于網(wǎng)格單元的相對位置和尺寸，其中重心坐標由sigmoid函數(shù)轉(zhuǎn)換網(wǎng)格單元的偏移量計算得出：式中，tx和ty是網(wǎng)絡(luò)輸出，cx和cy是網(wǎng)格單元的左上角坐標。邊界框的寬度和高度由指數(shù)函數(shù)映射到實際大?。菏街校瑃w，th代表網(wǎng)絡(luò)輸出，pw，ph代表預(yù)定義的錨框尺寸。1.3損失函數(shù)為準確預(yù)測邊界框，YOLO模型采用損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，計算坐標損失、置信度損失和類別損失。坐標損失專用于減小預(yù)測邊界框與真實邊界框之間的偏差，采用均方誤差計算：λcoord是坐標損失的權(quán)重系數(shù)，表示如果網(wǎng)格i的第j個邊界框負責(zé)預(yù)測對象為1，不負責(zé)則為0。置信度損失優(yōu)化邊界框內(nèi)包含目標的置信度預(yù)測，減少預(yù)測的置信度與實際值之間的差距，采用均方誤差進行計算。置信度損失函數(shù)可表示為：式中，λconf和λnoobj分別代表包含對象的邊界框和不包含對象的邊界框的置信度損失權(quán)重，Cij是預(yù)測的置信度，是實際的置信度，表示如果網(wǎng)格i的第j個邊界框包含對象為1，否則為0，與之正相反。類別損失關(guān)注正確分類每個邊界框內(nèi)的對象。類別損失通常用交叉熵損失計算，函數(shù)表示為：pic代表真實類別概率，代表預(yù)測的類別概率，表示若網(wǎng)格包含對象賦值為1，否則為0。1.4注意力機制YOLO模型中的注意力機制包括通道注意力和空間注意力機制共兩種。通道注意力關(guān)注特征通道本身的重要性，空間注意力主要分析圖像區(qū)域包含的有用信息量。通道注意力可由全局平均池化和全連接層實現(xiàn)，其計算公式如下：F表示特征圖，GAP表示全局平均池化，F(xiàn)C1和FC2是全連接層，RеLU代表激活函數(shù)，σ代表sigmoid函數(shù)，CA代表求得的通道注意力權(quán)重?？臻g注意力需對特征圖進行卷積和Sigmoid激活，公式如下：Conv表示卷積操作，k是卷積核大小，SA是空間注意力權(quán)重。將注意力權(quán)重與原始特征圖相乘，突出重要的特征和區(qū)域。加權(quán)特征圖有助于模型精確地定位和識別礦山電氣設(shè)備。過程可表示為：F′是經(jīng)過注意力機制加權(quán)后的特征圖，⊙表示逐元素乘法。YOLO模型借助注意力機制完善YOLO算法，更準確地識別礦山電氣設(shè)備，適應(yīng)復(fù)雜的礦山環(huán)境。2基于CNN算法的礦山電氣設(shè)備自適應(yīng)控制模型設(shè)計2.1狀態(tài)評估狀態(tài)評估基于CNN算法提取電氣設(shè)備的數(shù)據(jù)特征［5］。設(shè)輸入數(shù)據(jù)為X（包括電流、電壓、溫度等參數(shù)），經(jīng)CNN層處理后可得特征向量F={f1，f2，…，fn}。CNN層的計算可以表達為：W和b分別表示卷積層的權(quán)重和偏置，*表示卷積操作，RеLU表示激活函數(shù)。將提取的特征向量F輸入到全連接層處理，得到狀態(tài)評估向量E。該過程可表示為：式中，Wf和bf分別是全連接層的權(quán)重和偏置，σ代表sigmoid激活函數(shù)。根據(jù)評估向量E可計算設(shè)備的各種狀態(tài)概率。設(shè)S={s1，s2，…，sm}為所有可能的設(shè)備狀態(tài)，狀態(tài)概率P（S∣E）可通過Softmаx函數(shù)計算得出：式中，Ei是向量E對應(yīng)狀態(tài)si的元素。最終根據(jù)狀態(tài)概率P（S∣E）選擇概率最高的狀態(tài)作為當前設(shè)備的狀態(tài)評估結(jié)果s*：2.2自適應(yīng)策略生成自適應(yīng)策略生成的核心是將設(shè)備狀態(tài)評估結(jié)果轉(zhuǎn)化為實際的控制操作。設(shè)狀態(tài)評估模型輸出了狀態(tài)概率分布P={p1，p2，…，pn}，每個pi表示設(shè)備處于特定狀態(tài)的概率。定義基于條件的規(guī)則R={r1，r2，…，rm}，rj是基于特定設(shè)備狀態(tài)的預(yù)定義控制行為?？刂撇呗缘纳煽梢暈閮?yōu)化問題，目標是最大化預(yù)期的效用函數(shù)U，表示為：式中，u（ri）為采取規(guī)則ri時的效用值，用于實際應(yīng)用中的設(shè)備運行模式調(diào)整、能耗優(yōu)化與故障預(yù)防等場景。隨后引入強化學(xué)習(xí)算法Q-lеаrning優(yōu)化規(guī)則集R。每次控制操作都被視為一個行動a，根據(jù)結(jié)果更新Q值。Q值的更新遵循以下過程：式中，s和s′分別代表當前和下一個狀態(tài)，a′代表在狀態(tài)s′下可能采取的行動，α是學(xué)習(xí)率，γ是折扣因子，R（s，a）是執(zhí)行行動a在狀態(tài)s下求得的即時回報。3系統(tǒng)測試3.1實驗準備為測試礦山電氣設(shè)備智能識別與自適應(yīng)控制系統(tǒng)功能，選取某礦山變壓器、電纜、配電盤及其電流、電壓、溫度傳感器，模擬礦山實際工作環(huán)境下，采集設(shè)備啟動后的模擬數(shù)據(jù)，得出電流、電壓和溫度數(shù)據(jù)各5000條。將數(shù)據(jù)輸入本研究設(shè)計的智能識別與自適應(yīng)控制系統(tǒng)，測試不同的設(shè)備故障和環(huán)境變化，記錄系統(tǒng)在每種情況下的響應(yīng)和調(diào)整。3.2測試結(jié)果性能測試主要對比識別準確率、控制策略執(zhí)行效率、系統(tǒng)處理延時、故障響應(yīng)時間、系統(tǒng)穩(wěn)定性等指標。結(jié)果顯示優(yōu)化后的系統(tǒng)性能明顯優(yōu)于優(yōu)化前，可實現(xiàn)礦山電氣設(shè)備智能識別與自適應(yīng)控制功能。具體結(jié)果如下。表1系統(tǒng)基本性能測試結(jié)果由表中結(jié)果可知，系統(tǒng)優(yōu)化并未降低原有的測量功能，在識別準確率、系統(tǒng)處理延時、響應(yīng)時間上做出了較為明顯的優(yōu)化，控制效率與系統(tǒng)穩(wěn)定性也表現(xiàn)出了一定程度的提高，體現(xiàn)了系統(tǒng)優(yōu)化的最終成效。4結(jié)束語測試結(jié)果顯示，系統(tǒng)在智能識別和自適應(yīng)控制方面均展現(xiàn)出卓越性能，證明系統(tǒng)優(yōu)化可提高處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的效率，提升數(shù)據(jù)處理精度。本文提出了基于YOLO模型的智能識別技術(shù)和基于CNN的自適應(yīng)控制策略。YOLO模型在智能識別方面的高速處理能力和識別準確度使其在實時監(jiān)測電氣設(shè)備狀態(tài)方面具有顯著優(yōu)勢，提高故障預(yù)測和維護效率；基于