隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市化進程的加速，社會對礦產資源的需求不斷增加。起重機作為采礦作業(yè)中的重要設備，其運行狀態(tài)會直接影響采礦效率。為了提高起重機運行效率和配礦精度，專家學者和企業(yè)開始探索基于人工智能的起重機配礦優(yōu)化方法。深度學習作為一種先進的機器學習算法，具有強大的特征學習和分類能力，廣泛應用于圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域。近年來，深度學習算法開始應用于工業(yè)生產領域，為智能起重機配礦系統(tǒng)的研究提供了新的思路和方法。

1、深度學習的相關概述

深度學習是一種機器學習方法，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構，通過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。深度學習的相關理論包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡、反向傳播算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡理論等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元的計算模型，由多個神經(jīng)元相互連接而成。每個神經(jīng)元接收輸入信號后，向下一個神經(jīng)元輸出信號。人工神經(jīng)網(wǎng)絡通過調整神經(jīng)元之間的連接權重來優(yōu)化模型的預測效果。反向傳播算法是一種通過計算梯度來更新神經(jīng)元權重的方法。在訓練過程中，模型首先向前傳播數(shù)據(jù)，計算輸出結果與預期結果的誤差，其次將誤差反向傳播到每個神經(jīng)元，計算每個神經(jīng)元的梯度，最后根據(jù)梯度更新權重。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，通過記憶單元聯(lián)系當前時刻的輸入與前一時刻的輸出，在序列預測、語音識別等領域取得了良好的應用效果。在起重機智能配礦領域，可以將深度學習算法應用于監(jiān)測起重機運行狀態(tài)、分析配礦數(shù)據(jù)、預測配礦量等方面。

2、深度學習在智能起重機配礦系統(tǒng)中的應用

2.1監(jiān)測起重機狀態(tài)與故障預測

安裝傳感器和監(jiān)測設備能夠實時監(jiān)測起重機的運行狀態(tài)，包括速度、加速度和位置信息等。深度學習算法可以利用這些數(shù)據(jù)建立狀態(tài)監(jiān)測模型，實時監(jiān)測起重機的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)，預測潛在故障，以便提前采取維修和保養(yǎng)措施，避免事故發(fā)生，提升起重機的安全性和可靠性。

2.2優(yōu)化配礦過程

配礦過程是采礦作業(yè)中的重要環(huán)節(jié)，需要對各種礦石進行合理配比，以達到最優(yōu)采礦效果，獲得最高經(jīng)濟效益。深度學習算法可以利用配礦數(shù)據(jù)建立深度學習模型，優(yōu)化配礦過程。配礦過程的優(yōu)化通過3個方面來實現(xiàn)。

第一，識別和分類。利用礦石圖片訓練深度學習算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，使其能夠自動識別和分類礦石，以便減少人工操作誤差，提高配礦效率和準確性[5]。

第二，預測配礦量。深度學習算法可以利用歷史配礦數(shù)據(jù)建立預測模型，來預測未來的配礦量，實現(xiàn)配礦過程的自動化和智能化，提高配礦的經(jīng)濟效益。

第三，優(yōu)化配礦比例。深度學習算法可以利用配礦數(shù)據(jù)建立深度學習模型，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)采集是智能起重機配礦系統(tǒng)的第一步，需要采集的數(shù)據(jù)包括起重機速度、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)測設備，如速度傳感器、重量傳感器、成分分析儀等。在實際應用中，為確保數(shù)據(jù)采集的準確性和實時性，首先要選擇可靠的傳感器和監(jiān)測設備，定期對設備進行校準和維護。其次，建立完善的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，整合傳感器和監(jiān)測設備的數(shù)據(jù)并進行共享，避免數(shù)據(jù)孤島和重復采集。最后，清洗和過濾采集到的數(shù)據(jù)，去除噪聲和異常值。

3.2數(shù)據(jù)處理

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

步驟一，清洗和過濾采集到的數(shù)據(jù)，去除噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

步驟二，預處理清洗后的數(shù)據(jù)，如歸一化、標準化、離散化等，目的是將數(shù)據(jù)轉化為深度學習模型可處理的格式。

步驟三，從預處理后的數(shù)據(jù)中提取與配礦相關的特征，如速度、重量、成分等，便于深度學習模型使用。

步驟四，標注處理后的數(shù)據(jù)，將起重機的速度、加速度、位置信息等標記為不同類別和等級，便于深度學習模型訓練和應用。步驟五，將處理后的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中并進行管理，便于后續(xù)分析和應用。

4、基于深度學習的智能起重機配礦系統(tǒng)的設計與實驗

4.1系統(tǒng)設計

基于深度學習的智能起重機配礦系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)采集與處理、深度學習模型構建、模型應用與預測、起重機調度與路徑規(guī)劃4個模塊。數(shù)據(jù)采集與處理主要通過各種傳感器和監(jiān)測設備采集起重機的速度、加速度、位置信息以及配礦的重量、成分等數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗、預處理和特征提取，為深度學習模型提供訓練和測試數(shù)據(jù)。構建深度學習模型要根據(jù)配礦過程的特點和需求，選擇合適的深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡或深度信念網(wǎng)絡等，然后利用采集到的數(shù)據(jù)進行模型訓練和優(yōu)化。模型應用與預測指將訓練好的深度學習模型應用于智能起重機配礦系統(tǒng)，實現(xiàn)自動化和智能化的配礦過程，并利用模型預測配礦量和優(yōu)化配比。起重機智能配礦模擬，如圖1所示。起重機調度與路徑規(guī)劃是指通過深度學習算法建立起重機調度和路徑規(guī)劃模型，實現(xiàn)起重機的自動調度和最優(yōu)路徑規(guī)劃，提高起重機利用率和采礦效率。在系統(tǒng)設計過程中，需要綜合考慮深度學習算法的可行性、模型的復雜度和計算資源等。此外，可以采用遷移學習、數(shù)據(jù)增強等技術，提高模型的準確性和泛化能力。

圖1智能起重機配礦模擬

4.2實驗驗證

步驟一，準備充足的起重機智能配礦數(shù)據(jù)，包括起重機的速度、加速度、位置信息以及配礦的重量、成分等。這些數(shù)據(jù)可以通過實際采集或公開數(shù)據(jù)集獲取。

步驟二，利用準備好的數(shù)據(jù)訓練深度學習模型，訓練步驟包括參數(shù)設置、模型優(yōu)化等。在訓練過程中，可以采用交叉驗證等技術提高模型的泛化能力和穩(wěn)定性。

步驟三，評估訓練好的模型，根據(jù)評估結果選擇最優(yōu)模型，并將其應用于智能起重機配礦系統(tǒng)。評估指標包括準確率、召回率、F1值等。

步驟四，將選定的模型應用于智能起重機配礦系統(tǒng)，并進行實際應用測試。通過分析實際應用效果，進一步評估模型的準確性和穩(wěn)定性。

步驟五，總結實驗過程和結果，分析基于深度學習的智能起重機配礦系統(tǒng)的優(yōu)勢和不足，提出改進和優(yōu)化建議。

5、基于深度學習的智能起重機配礦系統(tǒng)的意義

5.1數(shù)據(jù)處理和分析的自動化

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

通過深度學習算法清洗和預處理采集到的數(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)的準確性和可靠性。此外，深度學習算法可以提取出與配礦相關的特征信息，為后續(xù)的模型訓練和應用提供有力的支持。

智能配礦系統(tǒng)的流程包括多個環(huán)節(jié)，如圖2所示，首先是數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，通過傳感器等設備采集起重機的運行數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理。其次是特征提取環(huán)節(jié)，利用深度學習算法對數(shù)據(jù)進行特征提取，然后進行模型訓練和應用。最后是配礦方案的制定和執(zhí)行環(huán)節(jié)，利用訓練好的模型對配礦方案進行優(yōu)化和調整，并最終執(zhí)行配礦操作。

圖 2 智能配礦系統(tǒng)

通過深度學習算法的應用，智能起重機配礦系統(tǒng)能夠實現(xiàn)更加精準的配礦操作，提高配礦效率和準確性，同時減少人力成本和人為失誤，為企業(yè)帶來更加穩(wěn)定和可靠的配礦效果。

5.2提高配礦效率和準確性

深度學習算法可以自動識別配礦過程中的各種細微因素和條件，如礦物的種類、質量、配比等，并根據(jù)這些因素和條件，自動調整配礦方案和操作參數(shù)，從而優(yōu)化配礦效果。這種基于深度學習的智能起重機配礦系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)的配礦方式而言，具有更高的自動化程度和更精準的控制能力，因此能夠大幅度提高配礦工作的效率和準確性。

此外，深度學習算法在配礦數(shù)據(jù)分析和預測方面具有顯著的優(yōu)勢。算法可以自動對大量的配礦數(shù)據(jù)進行深入分析和學習，從中提取有用的信息并做出準確的預測，以便及時發(fā)現(xiàn)配礦過程中的潛在問題和異常情況，從而有效避免發(fā)生可能的事故，確保配礦過程的穩(wěn)定性和安全性。同時，深度學習算法可以根據(jù)配礦數(shù)據(jù)的分析和預測結果，對配礦過程進行及時的調整和優(yōu)化，使整個配礦過程更加高效、準確和穩(wěn)定。

5.3提高資源利用效率

基于深度學習的智能起重機配礦系統(tǒng)能夠高度精準地實現(xiàn)資源利用效率的最大化。通過先進的智能化監(jiān)測和控制技術，系統(tǒng)可以敏銳識別配礦過程中的各種細微差異和復雜的條件變化，從而科學有效地利用資源。這種智能化的配礦系統(tǒng)可以最大限度避免資源的浪費和環(huán)境污染，同時符合當前全球可持續(xù)發(fā)展的趨勢。

通過智能化的配礦管理，企業(yè)可以大幅提高資源利用效率、節(jié)約成本、提高產量并降低能耗。這將極大提升企業(yè)的競爭力，并為其帶來更廣闊的經(jīng)濟效益。同時，智能起重機配礦系統(tǒng)能夠更好地保證礦產資源的充分利用，減少廢料和廢棄物的產生，降低對環(huán)境的影響，為環(huán)境保護和社會可持續(xù)發(fā)展做出積極貢獻。

3、結語

為了在不減少現(xiàn)有綠化的基礎上增加小區(qū)停車位，利用小區(qū)住戶朝出晚歸的作息規(guī)律，將停車裝置設計為可隱藏式。白天停車位隱藏，植被可以沐浴陽光。晚上車輛升起，懸停在綠化帶上方，充分利用垂直空間，解決了停車規(guī)劃和綠化規(guī)劃相矛盾的問題。該裝置能夠自動控制停車位的運行，具有操作便捷、自動化程度高的優(yōu)點。