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考虑到采煤工艺和工作面的设备适应能力的限制,为提高单向示范刀采样轨迹与记忆截割轨迹的吻合度,探讨单向截割信息转换为双向截割信息的条件,建立基于粒子群算法截割轨迹规划数学模型,通过粒子群算法对截割参数进行规划,给出采煤机顶板记忆截割轨迹,利用Matlab软件对滚筒超调截割岩石或过低留顶煤的单向示范刀采样轨迹进行规划。 相似文献
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针对双示范刀记忆截割方法截割参数采样操作劳动强度大的特点,分析了采煤机的工作状态参数与煤层参数的相互关系,提出了单示范刀的记忆截割方法,构建出采煤机几何参数、运行位置、姿态参数和煤层参数与滚筒位置的数学关系,给出了单示范刀状态下工作面顶板的记忆截割数字化模型。经对采煤机截割轨迹的多循环数值模拟,结果与样本轨迹有很好的吻合度,可为采煤机单示范刀记忆截割的程控系统设计提供理论基础。 相似文献
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采煤机使用“记忆截割”技术割煤时,需要进行人工领刀,且对煤层赋存条件要求较高,当煤层起伏较大时需要频繁示教领刀。“记忆截割”技术仅针对下一刀煤层顶板截割路径进行优化,在采煤机推进方向无法根据煤层的赋存形态对采煤机俯仰采路线进行精确规划与控制。本文基于采煤机自适应智能截割理念,设计了综采工作面采煤机智能截割系统运行模式,利用煤层精细化物探数据构建工作面高精度三维地质模型,而后利用地质模型对采煤机的未来截割路径进行规划,并在开采过程中根据工作面揭露的最新地质资料动态修正高精度三维地质模型。将高精度三维动态地质模型与采煤机开采规划算法耦合,提出可自适应煤层变化的采煤机开采控制基线规划算法,实现对采煤机推进方向的俯仰采控制与牵引方向的截割控制,以及地质模型更新、开采基线规划与采煤机滚筒调整之间的高效协作。设计了智能截割系统内滚筒调整参量的计算服务接口,以及智能截割系统与采煤机控制系统间的通讯协议,实现了采煤机滚筒基于规划截割路径的精准控制。实践表明,采煤机智能截割系统适用于底板倾角各种变化程度的煤层,采煤机截割线更好地贴合煤层顶、底板线,节约资源,提高生产效率。 相似文献
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提高采煤机记忆截割精度对于实现采煤机截割滚筒的自动调高,提升采煤机自动化水平具有重要意义。针对目前采煤机传统记忆截割方法精度不高的问题,根据采煤机截割过程具有一定重复性的特点,提出了一种基于深度长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的采煤机记忆截割轨迹预测方法,通过MATLAB平台实现了模型的构建与模型参数的优化,并使用实际截割数据对深度LSTM神经网络模型进行了验证。预测实验的结果表明,深度LSTM神经网络相对于支持向量回归与梯度提升回归树算法在截割轨迹预测方面具有更高的准确性。深度LSTM神经网络的平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差均低于支持向量回归与梯度提升回归树算法。实际生产中采煤机需进行多次循环截割,考虑到实时性问题,神经网络模型需要对截割轨迹进行多步预测。为了进一步提升模型能力,提高模型在进行多步预测时的准确性,提出了一种LSTM神经网络的改进结构。通过在LSTM神经网络中引入比例因子,强化了神经网络的记忆保持能力。缓解了随预测步数增加,深度LSTM神经网络模型预测误差增大的问题。并对改进后模型与原模型进行了预测对比实验,实验结... 相似文献
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借助灰色马尔科夫组合模型对传统的采煤机记忆截割策略进行优化和改进,以提高采煤机截割作业的效率和精度。通过灰色模型对采煤机截割高度预测数据进行残差计算和状态分析并利用马尔科夫链状态概率矩阵修正灰色模型,最后通过仿真分析可知,基于灰色马尔科夫模型的采煤机自适应截割策略控制精度以及截割作业自动化水平均较高。 相似文献