CN111894582B - 一种采煤机控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种采煤机控制方法,涉及采煤机技术领域。该采煤机控制方法具体步骤为:操作者向上位机发出语音命令,上位机接收语音指令,并将该语音命令进行声纹识别,判明是否为有效操作者所发出的指令;随后,上位机将语音命令与数据库中存储的命令进行匹配,识别是否为有效指令并判断出指令类型;接着,上位机识别有效指令的具体内容,且采集综采工作面实时数据和采煤机定位数据;最后,上位机根据综采工作面实时数据、采煤机定位数据以及语音指令,发送控制指令至采煤机控制器,对采煤机进行智能调控。本发明采用将语音指令与所采集的综采工作面实时数据和采煤机传感数据相结合的方式,对采煤机进行综合调控,实现对采煤机的最优控制。
Description
技术领域
本发明涉及采煤机技术领域,具体涉及一种采煤机控制方法。
背景技术
语言是人类最直接的信息传递媒介,而随着机器学习与人工智能的发展,作为模式识别技术之一的语音识别技术发展十分迅猛并日趋成熟。
采煤机作为一种大型的机械,操作过程较为复杂,而通过语音操控,可以减轻操作人员负担,减少操作人员的手动操作失误。
但通过语音操控采煤机,经常出现误操作的情况,精准性差。
发明内容
鉴于以上问题,本发明公开了一种采煤机控制方法,包括以下步骤:
步骤一:操作者向上位机发出语音命令。
步骤二:上位机接收语音指令,识别语音指令的具体内容,并将该语音指令与数据库中存储的命令进行匹配,识别是否为有效指令;若是,则执行步骤三;若否,则通过广播系统发出指令匹配失败通知。
步骤三:采集综采工作面实时数据和采煤机传感数据。
步骤四:上位机根据综采工作面实时传感数据、采煤机传感数据以及语音指令,发送控制指令至采煤机控制器,对采煤机进行智能调控。
步骤五:采煤机成功执行命令后,通过广播系统广播指令执行情况。
优选的,该上位机控制模式包括语音控制模式与手动操作模式两种,步骤一中,操作者通过上位机发出命令前,先将模式切换为语音控制模式。
优选的,在上位机识别语音指令是否为有效指令前,对语音指令进行声纹识别,识别是否为有效的操作者发送的指令;若是,则进行有效指令识别;若否,则通过广播系统发出声纹匹配失败通知。
优选的,所述上位机包括语音接收模块、传感数据采集模块、传感数据存储模块、声纹识别模块、指令存储模块、指令识别模块、指令发送模块以及数据处理模块;
所述语音接收模块用于接收操作者所发送的语音指令;
所述传感数据采集模块用于采集工作面传感数据参数;所采集的工作面传感数据参数包括采煤机位姿数据、采煤机工作参数数据、刮板输送机数据、液压支架数据、转载机数据、破碎机数据、带式输送机数据;
所述传感数据存储模块用于存储传感数据采集模块所采集传感数据参数,并加上时间戳;
所述声纹识别模块包括声纹信息数据库和声纹判断模块,用于解析语音接收模块所发送的语音信息中的声纹信息,并将其与声纹信息数据库中所存储的操作者信息对比,确定是否为有效操作者所发出的语音指令;
指令存储模块用于预存采煤机操作指令;
指令识别模块用于接收有效操作者所发出的语音信息,并将其与指令存储模块中预存的采煤机操作指令相对比,确定是否为有效指令和指令的具体内容;
指令发送模块用于将有效指令发送给采煤机控制器执行;
数据处理模块用于接收有效操作者所发出的有效语音指令、传感数据采集模块所采集的实时工作面传感数据参数,结合传感数据存储模块所存储的传感数据参数,确定采煤机调整数值或调整数值是否超限。
优选的,所述指令存储模块所预存的采煤机操作指令包括自动调控指令、固定值调控指令以及开关调控指令;与之相对的,对采煤机的智能调控方法分为:自动调控法、固定值调控法以及开关调控法;所述自动调控法用于根据上位机传感数据存储模块所存储的传感数据参数和当前上位机传感数据采集模块实时接收到的传感数据参数,确定需调整数值并通过指令发送模块发送给采煤机控制器;所述固定值调控法用于根据语音接收模块所发送的含有固定调整数值的语音指令,确定需调整数值并通过指令发送模块发送给采煤机控制器;所述开关调控法用于根据语音接收模块所发送的含有开关命令的语音指令,确定采煤机所需工作状态并通过指令发送模块发送给采煤机控制器。
优选的,自动调控法包括以下步骤:S1.于第一次使用自动调控指令前,人工操作采煤机进行多次截割,并于计算机存储器内记录下不同时间点采煤机的位置、牵引方向、牵引速度、左摇臂位置、右摇臂位置、采煤机横向倾角、采煤机纵向倾角以及当前时间点在多种工作面传感器检测和采集的信号进行数据融合得到的煤岩界面信息,并将这些参数发送至上位机传感数据采集模块;S2.上位机传感数据采集模块将上述数据存入上位机传感数据存储模块;S3.操作者向上位机发出自动调控指令;S4.上位机语音采集模块接收自动调控的语音指令,发送至声纹识别模块和指令识别模块,指令识别模块判定该语音指令为自动调控类型的控制指令后传输指令至数据处理模块,数据处理模块根据上位机传感数据存储模块所存储的参数和上位机传感数据采集模块实时接收到的参数,将自动调控指令调整为相应具有固定调整数值的控制指令,并传输至指令发送模块;S5.指令发送模块将控制指令发送至采煤机控制器。
优选的,固定值调控法包括以下步骤:S1.操作者向上位机发出含有固定调整数值的语音指令;S2.语音采集模块接收含有固定调整数值的语音指令,发送至声纹识别模块和指令识别模块,指令识别模块判定该语音指令为具有固定调整数值的控制指令并传输至数据处理模块;S3.数据处理模块判断语音指令中的固定调整数值是否超限,若是,则放弃执行该条指令,若否,则执行S4;S4.数据处理模块将控制指令传输至指令发送模块,通过指令发送模块发送给采煤机控制器执行;S5.命令执行后的传感信息会发送至上位机传感数据采集模块,上位机传感数据采集模块将所采集的数据存入上位机传感数据存储模块,并自动覆盖之前的数据,以此作为下次自动调控的依据。
优选的,开关调控法包括以下步骤:S1.操作者向上位机发出含有开关命令的语音指令;S2.语音采集模块接收含有开关命令的语音指令,发送至声纹识别模块和指令识别模块,指令识别模块判定该语音指令为具有开关命令的语音指令,并传输至数据处理模块;S3.数据处理模块接收语音指令,并结合传感数据采集模块实时采集的工作面传感数据参数,判断所需控制的开关量,并发出控制指令至指令发送模块;S4.指令发送模块发送控制指令至采煤机控制器执行。
优选的,所述指令存储模块还存储有所有采煤机操作指令的语音特征参数,并建立特征文件列表;所述语音特征参数由梅尔频率倒谱系数MFCC方法提取。
优选的,所述指令识别模块包括语音预处理功能模块、特征提取功能模块、模型训练功能模块以及语音识别功能模块。
所述语音预处理功能模块,用于准备语音数据以及音节标注,形成建立和处理语音信号时所需要的一系列语音数据文件和相关的标注文本列表,对语音信号进行预处理工作。
所述特征提取功能模块,用于将预处理后的语音信号进行MFCC特征参数的提取,并对特征参数进行存储,建立特征文件列表。
所述模型训练功能模块,用于利用指令存储模块中存储的采煤机操作指令和相应语音特征参数,训练生成HMM模型集合,作为语音识别的样本模型库。
所述语音识别功能模块,用于对未知的语音数据进行识别测试,已有的语音数据训练后得到的HMM参数,通过搜索算法寻找最佳路径,计算出由字典文件和词汇网络形成的各种合法模型序列的概率值,并从中找出概率最高的作为指令识别模块的识别结果。
与现有技术相比,本发明公开的一种采煤机控制方法的优点是:
(1)本发明通过语音命令实现对采煤机的控制,在减轻操作人员负担的同时,进行智能的、安全的、高效的采煤机控制。
(2)本发明采用将语音指令与所采集的综采工作面实时数据和采煤机传感数据相结合的方式对采煤机进行综合调控,实现对采煤机的最优控制。
(3)本发明中采煤机操作指令包括自动调控指令、固定值调控指令以及开关调控指令,根据采煤工作面实际情况对采煤机实现多种控制,进一步提高了采煤机控制精度。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍,显而易见的,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域中的普通技术人员来说,在不付出创造性劳动的前提下,还可根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明公开的一种采煤机控制方法流程图。
图2为采煤机控制系统结构图。
图3为传感数据采集模块信号采集示意图。
图4为上位机结构图。
图中的数字或字母所代表的零部件名称为:
1-上位机;11-语音接收模块;12-传感数据采集模块;13-传感数据存储模块;14-声纹识别模块;15-指令识别模块;16-数据处理模块;17-指令存储模块;18-指令发送模块;2-工作面传感器和采煤机传感器;3-采煤机控制器;4-广播系统。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做简要说明。显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例,基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,均属于本发明保护的范围。
图1-图4示出了本发明较佳的实施例,对其进行了详细的剖析。
如图1所示的一种采煤机控制方法,通过采煤机控制系统完成。如图2所示,该采煤机控制系统包括上位机1、用于采集综采工作面实时数据和采煤机传感数据的工作面传感器和采煤机传感器2、采煤机控制器3以及广播系统4。
如图4所示,上位机1为可用于接收信息、存储信息、接收来自其他设备的数据和发送数据给其他设备的、连入井下环网的智能计算机。其具有语音接收模块11、传感数据采集模块12、传感数据存储模块13、操作者声纹识别模块14、指令存储模块17、指令识别模块15、指令发送模块18以及数据处理模块16。
语音接收模块11为降噪麦克风阵列,用于接收操作者所发送的语音指令。
如图3所示,传感数据采集模块12用于采集工作面传感数据参数,所采集的工作面传感数据参数包括采煤机位姿数据、采煤机工作参数数据、刮板输送机数据、液压支架数据、转载机数据、破碎机数据、带式输送机数据。
传感数据存储模块13是传感数据数据库,用于存储传感数据采集模块12所采集传感数据参数,并加上时间戳。
声纹识别模块14包括声纹信息数据库和操作者声纹判断模块。声纹信息数据库用于预存操作者信息及其对应的声纹信息。操作者声纹判断模块用于接收语音接收模块11所发送的语音信息,解析出该语音信息中的声纹信息,并在驾驶员声纹信息数据库中查找是否存在与该声纹信息对应的操作者信息,若存在,则将该语音信息发送至指令识别模块15。若不存在,则不发送语音信息,并通知指令发送模块18,将发送广播指令传输至广播系统,广播系统广播声纹匹配失败信息。
指令存储模块17用于预存采煤机操作指令,所预存的采煤机操作指令包括自动调控指令、固定值调控指令以及开关调控指令。指令存储模块17还存储有所有采煤机操作指令的语音特征参数,并建立特征文件列表;指令存储模块17中存储的所有操作指令的语音特征参数,其来源可以为多条由操作者在工作面环境下发出的语音,以增加最后的识别准确率。语音特征参数由梅尔频率倒谱系数MFCC方法提取。
指令识别模块15用于接收有效操作者所发出的语音信息,并将其与指令存储模块17中预存的采煤机操作指令相对比,确定是否为有效指令和指令的具体内容。指令识别模块15包括语音预处理功能模块、特征提取功能模块、模型训练功能模块以及语音识别功能模块。语音预处理功能模块,用于准备语音数据以及音节标注,形成建立和处理语音信号时所需要的一系列语音数据文件和相关的标注文本列表,对语音信号进行预处理工作,如预加重、加窗、分帧等,使语音信号避免噪音的影响。特征提取功能模块,用于将预处理后的语音信号进行MFCC特征参数的提取,并对特征参数进行存储,建立特征文件列表。模型训练功能模块,用于利用指令存储模块17中存储的采煤机操作指令和相应语音特征参数,训练生成HMM模型集合,作为语音识别的样本模型库。这个样本模型库将成为语音识别知识库。还具有重估HMM参数作用,对没有达到要求的模型进行重新训练,使其模型更加精确。语音识别功能模块,用于对未知的语音数据进行识别测试,已有的语音数据训练后得到的HMM参数,通过搜索算法寻找最佳路径,计算出由字典文件和词汇网络形成的各种合法模型序列的概率值,并从中找出概率最高的作为指令识别模块15的识别结果。
数据处理模块16为具有深度学习功能、计算功能和数值范围判断功能的上位机程序,用于接收有效操作者所发出的有效语音指令、传感数据采集模块12所采集的实时工作面传感数据参数,并结合传感数据存储模块13所存储的传感数据参数,确定采煤机调整数值或调整数值是否超限,包括传感数据匹配功能、自动调控法调整数值计算功能与固定值调控范围判断功能。具体的,传感数据匹配功能,用于将采煤机实时采集的传感数据与存储模块中所存储的传感数据进行匹配,利用长短期记忆人工神经网络,将实时传感信息与相似度最高的存储模块中所存储的传感数据进行匹配。自动调控法调整数值计算功能,用于计算自动调控法中,需要调整的工作参数的数值改变量,为在采煤机实时采集的传感数据下的需调整部分的工作参数数值与相应匹配的传感数据下的相应工作参数数值之间的差值。固定值调控范围判断功能,用于固定值调控法中,判断固定调整数值是否超过额定范围,如超过范围则此次命令不执行。
指令发送模块18为具有以太网与CAN网总线转换通信、发送CAN帧数据功能的上位机1软件或程序,用于将有效指令发送给采煤机控制器3执行。
采煤机控制方法包括以下步骤:
步骤一:操作者将上位机1控制模式切换为语音控制模式。
步骤二:操作者向上位机1发出语音命令。
步骤三:上位机1语音接收模块11接收语音指令并传输至声纹识别模块14,通过声纹识别模块14对语音指令进行声纹识别,识别是否为有效的操作者发出的指令;若是,则执行步骤四;若否,则通过广播系统发出声纹匹配失败通知。
步骤四:指令识别模块15接收声纹识别模块14所发送的有效操作者发出的指令,并将该语音指令与数据库中存储的命令进行匹配,识别是否为有效指令;若是,则执行步骤五;若否,则通过广播系统发出指令匹配失败通知。
步骤五:上位机识别有效指令的具体内容,并采集综采工作面实时数据和采煤机传感数据。
步骤六:上位机根据综采工作面实时传感数据、采煤机传感数据以及语音指令,发送控制指令至采煤机控制器3,对采煤机进行智能调控。采煤机的智能调控方法分为:自动调控法、固定值调控法以及开关调控法。
自动调控法包括以下步骤:S1.于第一次使用自动调控指令前,人工操作采煤机进行多次截割,并于计算机存储器内记录下不同时间点采煤机的位置、牵引方向、牵引速度、左摇臂位置、右摇臂位置、采煤机横向倾角、采煤机纵向倾角以及当前时间点在多种工作面传感器检测和采集的信号进行数据融合得到的煤岩界面信息,并将这些参数通过CAN总线发给巷道工控机,巷道工控机通过工业以太网将数据传输给上位机发送至上位机1传感数据采集模块12;S2.上位机1传感数据采集模块12将上述数据存入上位机1传感数据存储模块13;S3.操作者向上位机1发出自动调控的语音指令,如“自动调整左摇臂高度”;S4.上位机1语音采集模块11接收自动调控的语音指令,发送至声纹识别模块14和指令识别模块15,指令识别模块15判定该语音指令为自动调控类型的控制指令后传输指令至数据处理模块16,数据处理模块16接收有效操作者所发出的有效控制指令,并结合上位机1传感数据存储模块13所存储的参数和上位机1传感数据采集模块12实时接收到的参数,将自动调控指令调整为相应具有固定调整数值的控制指令,并传输至指令发送模块18,该固定调整数值即为传感数据存储模块13所存储的参数和传感数据采集模块12实时接收到的参数之间的差值;S5.指令发送模块18将控制指令发送至采煤机控制器3。
固定值调控法包括以下步骤:S1.操作者向上位机1发出含有固定调整数值的语音指令,如“左牵引部速度改为每分钟三米”;S2.语音采集模块11接收含有固定调整数值的语音指令,发送至声纹识别模块14和指令识别模块15,指令识别模块15判定该语音指令为具有固定调整数值的控制指令并传输至数据处理模块16;S3.数据处理模块16判断语音指令中的固定调整数值是否超限,若是,则放弃执行该条指令,若否,则执行S4;S4.数据处理模块16将控制指令传输至指令发送模块18,通过指令发送模块18发送给采煤机控制器3执行;S5.命令执行后的传感信息会发送至上位机1传感数据采集模块12,上位机1传感数据采集模块12将所采集的数据存入上位机1传感数据存储模块17,并自动覆盖之前的数据,以此作为下次自动调控的依据。
开关调控法包括以下步骤:S1.操作者向上位机1发出含有开关命令的语音指令,如“采煤机关机”、“采煤机开启喷水”;S2.语音采集模块11接收含有开关命令的语音指令,发送至声纹识别模块14和指令识别模块15,指令识别模块15判定该语音指令为具有开关命令的语音指令并传输至数据处理模块16;S3.数据处理模块16接收语音指令,并结合传感数据采集模块12实时采集的工作面传感数据参数,判断所需控制的开关量,并发出控制指令至指令发送模块18;S4.指令发送模块18发送控制指令至采煤机控制器3执行。
步骤七:采煤机成功执行命令后,通过广播系统4广播指令执行情况。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现和使用本发明。对这些实施例的多种修改方式对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下,在其他实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种采煤机控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:操作者向上位机(1)发出语音命令;
步骤二:上位机(1)接收语音指令,识别语音指令的具体内容,并将该语音指令与数据库中存储的命令进行匹配,识别是否为有效指令;若是,则执行步骤三;若否,则通过广播系统(4)发出指令匹配失败通知;
步骤三:采集工作面传感数据参数和采煤机传感数据;
步骤四:上位机(1)根据工作面传感数据参数、采煤机传感数据以及语音指令,发送控制指令至采煤机控制器(3),对采煤机进行智能调控;所述上位机(1)包括语音接收模块(11)、传感数据采集模块(12)、传感数据存储模块(13)和指令发送模块(18);所述语音接收模块(11)用于接收操作者所发送的语音指令;所述传感数据采集模块(12)用于采集工作面传感数据参数;所采集的工作面传感数据参数包括采煤机位姿数据、采煤机工作参数数据、刮板输送机数据、液压支架数据、转载机数据、破碎机数据、带式输送机数据;所述传感数据存储模块(13)用于存储传感数据采集模块(12)所采集传感数据参数,并加上时间戳;所述指令发送模块(18)用于将有效指令发送给采煤机控制器(3)执行;
所述智能调控方法分为:自动调控法、固定值调控法以及开关调控法;所述自动调控法用于根据上位机(1)传感数据存储模块(13)所存储的传感数据参数和当前上位机(1)传感数据采集模块(12)实时接收到的传感数据参数,确定需调整数值并通过指令发送模块(18)发送给采煤机控制器(3);所述固定值调控法用于根据语音接收模块(11)所发送的含有固定调整数值的语音指令,确定需调整数值并通过指令发送模块(18)发送给采煤机控制器(3);所述开关调控法用于根据语音接收模块(11)所发送的含有开关命令的语音指令,确定采煤机所需工作状态并通过指令发送模块(18)发送给采煤机控制器(3);
步骤五:采煤机成功执行命令后,通过广播系统广播指令执行情况。
2.根据权利要求1所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,该上位机(1)控制模式包括语音控制模式与手动操作模式两种,步骤一中,操作者通过上位机(1)发出命令前,先将模式切换为语音控制模式。
3.根据权利要求1所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,在上位机(1)识别语音指令是否为有效指令前,对语音指令进行声纹识别,识别是否为有效的操作者发送的指令;若是,则进行有效指令识别;若否,则通过广播系统(4)发出声纹匹配失败通知。
4.根据权利要求3所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,所述上位机(1)还包括声纹识别模块(14)、指令存储模块(17)、指令识别模块(15)以及数据处理模块(16);
所述声纹识别模块(14)包括声纹信息数据库和声纹判断模块,用于解析语音接收模块(11)所发送的语音信息中的声纹信息,并将其与声纹信息数据库中所存储的操作者信息对比,确定是否为有效操作者所发出的语音指令;
指令存储模块(17)用于预存采煤机操作指令;
指令识别模块(15)用于接收有效操作者所发出的语音信息,并将其与指令存储模块(17)中预存的采煤机操作指令相对比,确定是否为有效指令和指令的具体内容;
数据处理模块(16)用于接收有效操作者所发出的有效语音指令、传感数据采集模块(12)所采集的实时工作面传感数据参数,结合传感数据存储模块(13)所存储的传感数据参数,确定采煤机调整数值或调整数值是否超限。
5.根据权利要求4所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,所述指令存储模块(17)所预存的采煤机操作指令包括自动调控指令、固定值调控指令以及开关调控指令。
6.根据权利要求5所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,自动调控法包括以下步骤:S1.于第一次使用自动调控指令前,人工操作采煤机进行多次截割,并于计算机存储器内记录下不同时间点采煤机的位置、牵引方向、牵引速度、左摇臂位置、右摇臂位置、采煤机横向倾角、采煤机纵向倾角以及当前时间点在多种工作面传感器检测和采集的信号进行数据融合得到的煤岩界面信息,并将这些参数发送至上位机(1)传感数据采集模块(12);S2.上位机(1)传感数据采集模块(12)将上述数据存入上位机(1)传感数据存储模块(13);S3.操作者向上位机(1)发出自动调控指令;S4.上位机(1)语音接收模块(11)接收自动调控的语音指令,发送至声纹识别模块(14)和指令识别模块(15),指令识别模块(15)判定该语音指令为自动调控类型的控制指令后传输指令至数据处理模块(16),数据处理模块(16)根据上位机(1)传感数据存储模块(13)所存储的参数和上位机(1)传感数据采集模块(12)实时接收到的参数,将自动调控指令调整为相应具有固定调整数值的控制指令,并传输至指令发送模块(18);S5.指令发送模块(18)将控制指令发送至采煤机控制器(3)。
7.根据权利要求5所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,固定值调控法包括以下步骤:S1.操作者向上位机(1)发出含有固定调整数值的语音指令;S2.语音接收模块(11)接收含有固定调整数值的语音指令,发送至声纹识别模块(14)和指令识别模块(15),指令识别模块(15)判定该语音指令为具有固定调整数值的控制指令并传输至数据处理模块(16);S3.数据处理模块(16)判断语音指令中的固定调整数值是否超限,若是,则放弃执行该条指令,若否,则执行S4;S4.数据处理模块(16)将控制指令传输至指令发送模块(18),通过指令发送模块(18)发送给采煤机控制器(3)执行;S5.命令执行后的传感信息会发送至上位机(1)传感数据采集模块(12),上位机(1)传感数据采集模块(12)将所采集的数据存入上位机(1)传感数据存储模块(13),并自动覆盖之前的数据,以此作为下次自动调控的依据。
8.根据权利要求5所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,开关调控法包括以下步骤:S1.操作者向上位机(1)发出含有开关命令的语音指令;S2.语音接受模块(11)接收含有开关命令的语音指令,发送至声纹识别模块(14)和指令识别模块(15),指令识别模块(15)判定该语音指令为具有开关命令的语音指令,并传输至数据处理模块(16);S3.数据处理模块(16)接收语音指令,并结合传感数据采集模块(12)实时采集的工作面传感数据参数,判断所需控制的开关量,并发出控制指令至指令发送模块(18);S4.指令发送模块(18)发送控制指令至采煤机控制器(3)执行。
9.根据权利要求6所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,所述指令存储模块(17)还存储有所有采煤机操作指令的语音特征参数,并建立特征文件列表;所述语音特征参数由梅尔频率倒谱系数MFCC方法提取。
10.根据权利要求4所述的一种采煤机控制方法,其特征在于,所述指令识别模块(15)包括语音预处理功能模块、特征提取功能模块、模型训练功能模块以及语音识别功能模块;
所述语音预处理功能模块,用于准备语音数据以及音节标注,形成建立和处理语音信号时所需要的一系列语音数据文件和相关的标注文本列表,对语音信号进行预处理工作;
所述特征提取功能模块,用于将预处理后的语音信号进行MFCC特征参数的提取,并对特征参数进行存储,建立特征文件列表;
所述模型训练功能模块,用于利用指令存储模块(17)中存储的采煤机操作指令和相应语音特征参数,训练生成HMM模型集合,作为语音识别的样本模型库;
所述语音识别功能模块,用于对未知的语音数据进行识别测试,已有的语音数据训练后得到的HMM参数,通过搜索算法寻找最佳路径,计算出由字典文件和词汇网络形成的各种合法模型序列的概率值,并从中找出概率最高的作为指令识别模块(15)的识别结果。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113266403B (zh) * | 2021-06-08 | 2022-06-03 | 中国矿业大学 | 一种煤矿无人值守工作面液压支架系统状态监测方法 |
CN113976300A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-28 | 芜湖职业技术学院 | 一种粉碎机智能系统控制方法 |
CN114265373A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-04-01 | 煤炭科学研究总院 | 综采面一体式操控台控制系统 |
CN115016336A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-09-06 | 华中科技大学 | 一种综采工作面智能控制系统及方法 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1670728A (zh) * | 2003-10-23 | 2005-09-21 | 微软公司 | 具有标记数据的完全形式词典及其构建和使用方法 |
CN102337891A (zh) * | 2011-09-14 | 2012-02-01 | 天地科技股份有限公司 | 一种薄煤层无人自动化开采模式 |
CN107120116A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-01 | 中国矿业大学 | 一种基于图像识别的采煤机滚筒自动调高装置与方法 |
CN206541149U (zh) * | 2016-12-31 | 2017-10-03 | 太重煤机有限公司 | 一种基于can总线的多功能数据采集模块 |
WO2017168281A1 (en) * | 2015-03-31 | 2017-10-05 | Tucker Eric S | Method and system for facilitating placement of an order |
CN107509124A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-22 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种综采工作面集中控制系统 |
CN107515674A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-26 | 山东科技大学 | 一种基于虚拟现实与增强现实的采矿操作多交互实现方法 |
CN109036438A (zh) * | 2018-08-20 | 2018-12-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 储物柜控制方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN109243454A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-01-18 | 天地科技股份有限公司上海分公司 | 采掘机械的控制系统及其控制方法 |
CN109961775A (zh) * | 2017-12-15 | 2019-07-02 | 中国移动通信集团安徽有限公司 | 基于hmm模型的方言识别方法、装置、设备及介质 |
CN110718222A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-01-21 | 浙江交通职业技术学院 | 一种基于声纹识别和语音识别的车辆操作者认证方法 |
CN111161727A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-15 | 马鞍山佰兆信息科技有限公司 | 一种人工智能化无障碍操控系统 |
CN111193864A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-22 | 苏州狸猫旅游科技有限公司 | 一种具有辅助拍摄功能的自动拍摄系统 |
CN111323011A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-06-23 | 西京学院 | 一种采煤机机身与摇臂协同定位装置及定位方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101418688B (zh) * | 2007-10-26 | 2011-09-07 | 三一重型装备有限公司 | 智能型全自动联合采煤系统 |
-
2020
- 2020-08-04 CN CN202010771856.4A patent/CN111894582B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1670728A (zh) * | 2003-10-23 | 2005-09-21 | 微软公司 | 具有标记数据的完全形式词典及其构建和使用方法 |
CN102337891A (zh) * | 2011-09-14 | 2012-02-01 | 天地科技股份有限公司 | 一种薄煤层无人自动化开采模式 |
WO2017168281A1 (en) * | 2015-03-31 | 2017-10-05 | Tucker Eric S | Method and system for facilitating placement of an order |
CN206541149U (zh) * | 2016-12-31 | 2017-10-03 | 太重煤机有限公司 | 一种基于can总线的多功能数据采集模块 |
CN107120116A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-01 | 中国矿业大学 | 一种基于图像识别的采煤机滚筒自动调高装置与方法 |
CN107515674A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-26 | 山东科技大学 | 一种基于虚拟现实与增强现实的采矿操作多交互实现方法 |
CN107509124A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-22 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种综采工作面集中控制系统 |
CN109961775A (zh) * | 2017-12-15 | 2019-07-02 | 中国移动通信集团安徽有限公司 | 基于hmm模型的方言识别方法、装置、设备及介质 |
CN109036438A (zh) * | 2018-08-20 | 2018-12-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 储物柜控制方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN109243454A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-01-18 | 天地科技股份有限公司上海分公司 | 采掘机械的控制系统及其控制方法 |
CN110718222A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-01-21 | 浙江交通职业技术学院 | 一种基于声纹识别和语音识别的车辆操作者认证方法 |
CN111161727A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-15 | 马鞍山佰兆信息科技有限公司 | 一种人工智能化无障碍操控系统 |
CN111193864A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-05-22 | 苏州狸猫旅游科技有限公司 | 一种具有辅助拍摄功能的自动拍摄系统 |
CN111323011A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-06-23 | 西京学院 | 一种采煤机机身与摇臂协同定位装置及定位方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于信息和态势感知技术智能综采工作面研究;李玉强;《煤炭技术》;20191110;第38卷(第11期);第184-186页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111894582A (zh) | 2020-11-06 |
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