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采煤机自适应截割关键技术研究

徐志鹏  
【摘要】:采煤机是综采工作面的关键机电装备,采煤机自动截割是实现综采工作面“自动化”和“少人化”的必要条件。煤炭科技“十二五”规划明确指出“采煤机记忆切割和自适应控制技术”是今后的重要研究内容。目前,我国煤矿企业所使用的采煤机依然是人工手动操作,主要原因是采煤机的自动化程度低,不具备自适应截割的功能。因此,有必要对采煤机的自动化控制进行研究,以实现综采工作面的自动化、信息化和少人化,从而为煤矿的安全、高产、高效生产提供技术保障。 本文以电牵引采煤机自动化控制系统的研究与开发为目的,在分析以往研究工作经验及存在问题的基础上提出了基于记忆截割和截割负载分析的采煤机自适应截割方法。以采煤机的截割负载作为控制目标,以牵引速度调节作为主要控制手段,摇臂高度调节作为次要控制手段来实现采煤机的自适应自动截割。本文针对自适应截割系统中的机身定位、截割路径记忆、截割路径跟踪以及截割负载动态分析等关键技术进行了较深入的研究,主要研究成果包括: (1)建立了采煤工作面的三维空间坐标系,利用采煤机、液压支架、刮板输送机三者传感信息的融合来对采煤机的机身位置和姿态进行定位;构建了位置定位和姿态定位的理论模型并推导出了计算公式。 (2)对截割路径记忆过程中的记忆点选取和记忆点数据压缩方法以及记忆点数据结构进行了研究。建立了以常规记忆点为路径曲线主体、关键记忆点为控制命令主体及特殊记忆点点为状态异常主体的记忆点集,并利用人工免疫模型对记忆点进行封装,使用改进的否定选择算法筛除记忆点集中的失真部分。 (3)对采煤机截割路径跟踪过程中的跟踪目标、跟踪策略以及跟踪效果评价进行了分析研究。在对多项式插值和样条曲线插值所存在问题进行分析的基础上提出了基于误差带的路径跟踪目标;给出了基于常规记忆点的轨迹跟踪策略,基于关键记忆点的动作跟踪策略和特殊记忆点的状态修正策略,并利用灰色关联度理论建立了截割路径跟踪的评价模型。 (4)在对以往采煤机截割负载检测方法进行分析的基础上,提出了基于截割电机电流谱的采煤机截割负载检测方法,建立了截割负载与截割电流间的理论模型,利用小波分析理论对试验所得的截割电流信号进行小波分解与重构,结果表明截割电流信号在时域上滞后于截割负载变化,而在频域上两者存在对应关系,且具有很强的相关性。并进而利用人工神经网络建立了“转速-负载-电流”模型,通过工厂电机加载调速实验台上的实验数据对神经网络模型进行了训练,得到了三者关系的神经网络模型图。 通过实验室实验、工厂试验和煤矿现场应用表明:采煤机的机身定位方案能够准确获取采煤机的位置和姿态信息,当煤层倾角达到15°时定位误差不超过1.4%。截割路径记忆方案能够以较小的数据存储量记录下采煤机的轨迹、控制命令和设备状态信息。实际生产过程中截割路径的跟踪绝对误差小于0.06m,跟踪路径与跟踪目标间的灰色关联度大于0.9。基于截割电机电流谱的截割负载分析方法能够检测出采煤机工作过程中的实际截割负载,并以此负载为依据能够对采煤机的牵引速度和滚筒高度进行自适应调节。 该论文有图98幅,表20个,参考文献116篇。


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