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题名基于隐式数字孪生的采煤机自主调高策略研究
被引量：7
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作者
蔡安江
刘俊强
刘亚东
任志刚
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机构
西安建筑科技大学机电工程学院
榆林市智慧能源大数据应用联合重点实验室
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出处
《矿业研究与开发》
CAS
北大核心
2022年第11期188-194,共7页
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基金
工信部物联网集成创新与融合应用项目(2018-470)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JLZ-06).
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文摘
针对传统控制方法存在滞后性和难以实现对采煤机进行自主调高控制的问题,构建了采煤机自主调高隐式数字孪生模型(IDT),实现了采煤机的高效自主调高。提出了IDT和长短时记忆神经网络(LSTM)联合驱动的采煤机截割轨迹预测方法,首次采用蜜獾算法(HBA)优化LSTM的超参数,算例分析结果表明:蜜獾算法优化长短时记忆神经网络(HBA-LSTM)相比普通LSTM具有更高的精确度。提出了基于隐式数字孪生的采煤机自主调高控制策略,其结构包含数据采集、IDT模型和采煤机自主调高3个部分,在自主调高部分引入控制项修正了采煤机的控制参数。实例仿真表明:在IDT环境下,参数修正后的采煤机自主调高轨迹曲线更接近采煤机实际调高轨迹,最大误差仅为0.028m,有效地提高了采煤机自主调高的适应性。
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关键词
采煤机
隐式数字孪生
蜜獾优化算法
截割轨迹预测
自主调高
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Keywords
Shearer
Implicit digital twinning
Honey badger algorithm
Cutting trajectory prediction
Autonomous elevation
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分类号
TD421.6
[矿业工程—矿山机电]
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题名采煤机自适应截割轨迹预测方案与试验
被引量：1
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作者
周军邮
王伟伟
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机构
晋能控股集团晋圣松峪煤业有限公司
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出处
《能源与节能》
2024年第4期62-64,共3页
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文摘
针对采煤机截割控制系统存在一次截割不干净、与煤层上下边界干涉碰撞的问题,提出基于深度学习的采煤机自适应截割轨迹预测方案。在分析采煤机截割过程、轨迹预测原理的基础上,设计了具有时间、空间特性的采煤机自适应截割轨迹数据预测方案以及截割轨迹预测模型,并完成试验验证。结果表明,采煤机自适应截割轨迹预测方案能够实现对采煤机截割轨迹变化规律的预测,上截割滚筒轨迹预测均方根误差为0.022 m,下截割滚筒轨迹预测均方根误差为0.013 m,满足采煤机截割控制系统要求。
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关键词
采煤机
截割轨迹预测
LSTM
ResNet
深度学习
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Keywords
shearer
cutting trajectory prediction
LSTM
ResNet
deep learning
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分类号
TD632.1
[矿业工程—矿山机电]
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