文献类型：期刊文章

作　　者：王鹏江[1] 杨阳[2] 王东杰[1] 吉晓冬[1,2] 沈阳[1] 陈慎金[3] 李旭[4,5] 吴淼[1]

WANG Pengjiang;YANG Yang;WANG Dongjie;JI Xiaodong;SHEN Yang;CHEN Shenjin;LI Xu;WU Miao(School of Mechatronics and Information Engineering,China University of Mining and Technology-Beijing,Beijing 100083,China;Shijiazhuang Coal Mine Machinery Co.,Ltd.,Shijiazhuang 050031,China;Shanghai Institute of Aerospace Control Technology,Shanghai 201109,China;China Coal Technology&Engineering Intelligent Storage Technology Co.,Ltd.,Beijing 100013,China;Storage Technology Research Branch,China Coal Research Institute,Beijing 100013,China)

机构地区：[1]中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京100083 [2]石家庄煤矿机械有限公司,石家庄050031 [3]上海航天控制技术研究所,上海201109 [4]中煤科工智能储装技术有限公司,北京100013 [5]煤炭科学研究总院储装技术研究分院,北京100013

出　　处：《煤炭学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51874308);天地科技股份有限公司科技创新创业资金重点资助项目(2020-TD-ZD017)

年　　份：2021

卷　　号：46

期　　号：S02

起止页码：1124-1134

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、DOAJ、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现煤矿掘进机机器人化和无人化的目标,提高掘进机截割煤矸的效率和智能化程度,提出了一种悬臂式掘进机煤矸智能截割控制系统与方法。详细阐述了系统的原理和硬件组成。悬臂式掘进机煤矸智能截割控制系统利用实时采集的多种传感器信息为控制变量,主要包括截割电机电流I、油缸压力p以及截割臂振动加速度a_(cc),实现掘进机在不同截割状态下煤矸的识别,驱动掘进机截割臂智能截割。系统硬件部分包含传感与检测系统、机载主控系统和系统执行机构,并构建了远程监控平台。系统依据煤炭行业电气标准分别对一般工况和特殊工况的截割控制策略进行了方法构建。在一般工况下,基于多种传感器信息利用改进粒子群算法优化的BP神经网络控制器实现截割载荷识别,提高掘进机对煤矸识别的准确性,实现截割臂摆速的自适应截割。特殊工况下分别对硬质点识别和预防闷车2种工况进行控制逻辑构建,通过Automation Studio软件编程实现对特殊工况的判断和处理。以EBZ135型掘进机为例,进行了地面验证性实验。实验结果表明,截割臂摆速的自适应调节时间约在0.8 s左右且无超调量,具有良好的鲁棒性。硬质点识别控制和预防闷车控制的实验结果证明了系统对于特殊工况识别精准、快速,处理过程稳定、可靠,验证了所设计的控制方法具有高的可靠性和控制精度。

关 键 词：悬臂式掘进机 PCC 粒子群优化算法 BP神经网络 智能截割  

分 类 号：TD421.5]