Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Górnictwo Odkrywkowe

1 2018

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: automated algorithm

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Automatic detection of unmineable inclusions while bucket wheel excavator digging, using electromagnetic (EM) sensor and GPS

Galetakis M., Vafidis A., Kritikakis G., Deligiorgis V., Michalakopoulos T., Apostolopoulos G., Roumpos C., Pavloudakis F.

Górnictwo Odkrywkowe

2018

R. 59, nr 4

7--15

This work describes a methodology for the automatic detection of unmineable inclusions while bucket wheel excavator (BWE) digging, using electromagnetic (EM) sensor and GPS. The overall methodology consists of data collection, pre-processing and evaluation. Two different data evaluation approaches were developed and implemented in Matlab programming environment. A relatively simple one called Simple Mode, based on statistical process control and a more sophisticated one, called Advanced Mode, based on Position Prominence Index (PPI) and on Neural-Network based Pattern Recognition (NNPR). Synthetic electromagnetic data created and used (both in simple and advanced mode) for testing the algorithms extensively. Real data, surveyed by moving the EM sensor (CMD2 of GF Instruments) and GPS against a mine slope, were examined with the proposed methodology as well. Advanced Mode provided more accurate results than Simple Mode in automatic detection of unmineable inclusions. However it is sensitive in positioning accuracy and it requires access to EM data acquired in successive bucket wheel cuts.

W pracy opisano metodologię automatycznego wykrywania nieurabialnych wtrąceń podczas normalnej pracy koparki wielonaczyniowej (BWE) przy użyciu czujnika elektromagnetycznego (EM) i GPS. Ogólna metodologia obejmuje gromadzenie danych, wstępne przetwarzanie oraz ocenę. Opracowano dwa różne warianty oceny danych i wdrożono je w środowisku programowania Matlab. Stosunkowo prosty, zwany Simple Mode, oparty na statystycznej kontroli procesu i bardziej zaawansowany, zwany Advanced Mode, oparty na Position Prominence Index (PPI) oraz na Neural-Network based Pattern Recognition (NNPR). Utworzono i wykorzystano syntetyczne dane elektromagnetyczne (zarówno w trybie prostym, jak i zaawansowanym) do wszechstronnego testowania algorytmów. Uzyskane w warunkach terenowych dane pochodzące z czujnika EM (CMD2 z GF Instruments) i GPS przesuwanych na skarpie zabierki, zostały również przeanalizowano przy zastosowaniu ww. metodologii. Tryb zaawansowany (Advanced Mode) zapewnia dokładniejsze wyniki niż tryb prosty (Simple Mode) w automatycznym wykrywaniu nieurabialnych inkluzji. Jest jednak wrażliwy na dokładność pozycjonowania i wymaga dostępu do danych czujnika elektromagnetycznego (EM) uzyskanych w kolejno wybieranych przez koparkę wielonaczyniową pasmach zabierki.