摘要
本发明涉及煤堆压实数据处理技术领域,尤其涉及一种煤堆压实装置及压实方法,所述装置包括数据采集模块、联邦学习聚合模块、压实决策模块、路径规划模块及执行控制模块,通过多源传感器实时采集煤堆湿度分布、三维轮廓及压实反馈数据,构建煤堆三维动态模型。联邦学习聚合模块基于遗传算法对多设备本地参数进行多目标交叉变异,生成全局压实策略模型,结合煤质板结风险评估模型输出融合生成振动频率与压实力度调控指令,本发明通过联邦学习框架更新遗传算法初始种群规则,结合区块链加密存储实现压实质量溯源,提升煤堆压实均匀性及氧化反应抑制效果,降低板结风险与作业能耗。
技术关键词
压实方法
激光雷达扫描数据
压实装置
三维动态模型
风险评估模型
红外热成像模块
三维激光点云数据
压实设备
煤堆表面
染色体
驱动行走机构
遗传算法优化
参数
三维激光扫描数据
策略
空隙
喷洒单元
栅格地图
数据采集模块
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隐马尔可夫模型
风险评估模型
样本
长短期记忆网络
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知识图谱构建
机器学习算法
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风险评估模型
风险评估方法
风险评估模型
模糊综合评价
稳定边坡
边坡高度