基于BP神经网络的采煤机自动调高PID控制系统研究

由于采煤机记忆截割技术应用在复杂煤层中具有局限性,提出一种基于BP神经网络的PID控制器,对采煤机的液压自动调高系统进行优化。通过BP神经网络的预测控制原理,改进PID控制器参数。搭建了采煤机滚筒调高PID控制实验系统,并进行了阶跃响应实验和跟踪性能实验。结果表明,相比于传统PID控制器,改进的PID控制器响应更为平稳、跟踪性能更加优越,能更好地满足采煤机在复杂工况下的自动调高要求。

基于多尺度模糊熵和支持向量机的采煤机截割模式识别

为解决当前采煤机智能化水平低的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵、拉普拉斯分值和支持向量机相融合的采煤机截割模式识别方法。通过提取不同截割模式下摇臂的振动信号的多尺度模糊熵,掌握表征采煤机截割模式的特征向量。同时,利用拉普拉斯分值筛选含有丰富截割模式信息的特征向量,并作为支持向量机的学习样本。搭建了采煤机煤岩截割实验系统,提取了不同截割模式下的摇臂振动信号,并进行实验分析。结果表明:文章所提出的截割模式识别方法具有较高的识别精度。研究成果可为推动综采工作面的智能化快速发展提供技术支撑。

空压机房无人值守智能巡检系统设计

为减轻空压机房巡检人员的劳动强度、及时处理机房突发状况,通过分析煤矿空压机的功能和使用环境,设计了由基于PLC的远程监控系统和自主巡检机器人系统组成的空压机房无人值守智能巡检系统。介绍了系统的总体设计方案和系统架构,又分别介绍了无人值守系统和智能巡检系统的硬件设计和软件设计。该系统的应用,实现了空压机的远程控制、多台空压机联动与自动轮换、机器人定时自动巡检,取消了现场值班制度,节省用电量大约40%,有效避免了大功率设备同时启动导致的超负荷问题。