【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于割煤循环分析，涉及一种基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，
技术介绍
1、随着综合机械化采煤(综采)工作面自动化与信息化技术的迅猛发展，越来越多的综采作业面引入了电动液控液压支架系统，并广泛集成了立柱压力与液压支架状态监测传感器网络。这些高精度传感器系统持续、自动地采集并存储监测数据，显著增强了液压支架运行数据的采集精度与作业效率，为深入研究液压支架工作阻力特性构建了坚实的数据支撑平台。然而，当前综采工作面在自动监测与分析割煤循环方面仍存在技术空白，依赖人工计数割煤循环次数的方法不仅效率低下，且易导致数据上报的滞后性、误差乃至漏报、瞒报现象，严重影响了生产管理的及时性与准确性。
2、现有的割煤循环分析方法，使用的数据规律过于明显，数据质量高，初撑降阻特征明显。然而，在实际生产过程中，液压支架在移架时，常有移架不到位导致短时内多次移架现象、支架带压移架以及初撑降阻特征不明显，这些因素无疑为准确分析出支架初撑力和割煤循环次数增添了难度。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法。
2、为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，包括以下步骤：
4、s1：采集综采工作面每个液压支架压力监测数据，形成数据集d；
5、s2：对所述数据集d进行预处理；
6、s3：使用初撑力
7、s4：按班次统计所有支架初撑力次数的众数，作为该班次的割煤循环次数。
8、进一步，步骤s1中所采集的综采工作面每个液压支架压力监测数据包括每个支架压力数据的采集时间collecttime和压力值value。
9、进一步，步骤s2所述预处理包括以下步骤：
10、s21：对数据集d进行重采样，转换为规则的间隔时间为t的序列；
11、s22：对重采样后的数据进行平均值计算；
12、s23：使用线性插值法进行缺失值进行填充，得到新的数据集d′。
13、进一步，步骤s2中，首先将时间序列数据转换为一个固定的时间间隔t，如果原始数据点d(t)在时间t处存在，则在重采样后的时间点ti处进行判断，如果ti与某原始数据点的时间相匹配，则直接使用该数据点；如果ti落在两个原始数据点之间，则使用线性插值法进行填充；
14、所述平均值计算方法包括：
15、如果在某个重采样时间间隔[ti,ti+t]内有多个原始数据点d(ti)，其中ti≤tj<ti+t，则该区间的数据值表示为这些点的平均值，用公式表示如下：
16、
17、其中n为该时间间隔内原始数据点的数量；
18、所述使用线性插值法进行填充的方法包括：
19、在两个已知数据点d(ta)和d(tb)之间的任意时间点tc，其中ta<tc<tb，插值后的值d(tc)表示为：
20、
21、进一步，步骤s3中所述使用初撑力识别模型对每个支架进行初撑力次数进行计算，具体包括以下步骤：
22、s31：识别割煤循环过程中压力值的局部最低点；
23、s32：对局部最低点进行筛选；
24、s33：识别支架的初撑力。
25、进一步，步骤s31中，通过局部最低点算法识别局部最低点，包括以下步骤：
26、s311：初始化一个3个元素大小的滑动窗口，遍历整个数据序列；
27、s312：对于每一个窗口，检查其中是否存在数值小于15的局部最小值；如果存在，进一步前瞻至下一个同样大小的窗口，判断其内部的最小值是否比当前窗口的最小值更大；当当前窗口的局部最小值是一个相对低点，且紧随其后的窗口内没有更低的点出现，则当前窗口内的最小值被认定为有效的局部最低点，收集到输出列表中；
28、s313：将滑动窗口跳跃式地向前推进两倍于窗口大小的距离，循环执行步骤s312-s313，直至整个数据序列被完全扫描完毕，输出所有有效局部最低点组成的输出列表。
29、进一步，步骤s32中，通过过滤算法对局部最低点进行筛选，包括以下步骤：
30、s321：将各局部最低点的索引位置和具体数值作为过滤算法的输入，其中索引位置以采集对应局部最低点的分钟数为索引值；
31、s322：按顺序遍历输入的局部最低点，比较相邻局部最低点的索引位置差值，剔除与前一个局部最低点距离小于40个单位的局部最低点，以此筛选数据中符合实际情况的支架卸载时刻。
32、进一步，步骤s33中，通过初撑力识别算法识别支架的初撑力，具体包括以下步骤：
33、s331：将支架卸载时的压力值以及对应索引值作为字典，输入初撑力识别算法；
34、s332：遍历字典中的键，为每个键定义一个子数据集；所述键为输入的索引值；
35、s333：通过一个固定大小的窗口在输入的支架卸载时的压力值上滑动，在每个窗口内，计算相邻数据点间的绝对差异，并基于这些差异做出决策；
36、s334：如果所有差异都大于0.5，则窗口继续向前移动；如果所有差异都小于0.5，则认为当前窗口的首个数据点是初撑力值，并记录其索引；
37、s335：如果差异值之间存在变化，窗口继续向前移动，一旦找到初撑力值，则记录该初撑力值及其在原始数据中的索引位置；
38、s336：将找到的所有初撑力值及其索引存储在一个新的字典中，其中键为调整后的索引位置，值为初撑力值本身。
39、本专利技术的有益效果在于：本专利技术通过大数据技术的引入，实现对割煤循环次数的实时监控与智能预测，不仅能够促进生产决策的科学化、精细化，还能有效预警潜在的安全风险。具体而言，当监测到割煤循环次数出现异常波动，如显著增加时，可能预示着工作面地质条件恶化、设备性能下降或存在其他安全隐患，从而触发即时响应机制，采取必要的预防措施，以规避生产事故的发生，确保综采作业的安全稳定进行。
40、本专利技术的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本专利技术的实践中得到教导。本专利技术的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
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1.一种基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤S1中所采集的综采工作面每个液压支架压力监测数据包括每个支架压力数据的采集时间collectTime和压力值value。
3.根据权利要求1所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤S2所述预处理包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤S2中，首先将时间序列数据转换为一个固定的时间间隔T，如果原始数据点D(t)在时间t处存在，则在重采样后的时间点ti处进行判断，如果ti与某原始数据点的时间相匹配，则直接使用该数据点；如果ti落在两个原始数据点之间，则使用线性插值法进行填充；
5.根据权利要求1所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤S3中所述使用初撑力识别模型对每个支架进行初撑力次数进行计算，具体包括以下步骤：
6.根据权
7.根据权利要求5所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤S32中，通过过滤算法对局部最低点进行筛选，包括以下步骤：
8.根据权利要求5所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤S33中，通过初撑力识别算法识别支架的初撑力，具体包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤s1中所采集的综采工作面每个液压支架压力监测数据包括每个支架压力数据的采集时间collecttime和压力值value。
3.根据权利要求1所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤s2所述预处理包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于综采工作面液压支架压力数据的割煤循环分析方法，其特征在于：步骤s2中，首先将时间序列数据转换为一个固定的时间间隔t，如果原始数据点d(t)在时间t处存在，则在重采样后的时间点ti处进行判断，如果ti与某原始数据点的时间相匹配，则直接使用该数据点；如果...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒲阳，赵旭生，张毅轩，岳俊，赵一冰，马国龙，李日富，马代辉，李明建，程晓阳，宋志强，崔俊飞，彭杨，廖成，覃木广，谈国文，
申请(专利权)人：中煤科工集团重庆研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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