基于粒子群算法的采煤机单向示范刀采样轨迹规划

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。

单向示范刀采煤机记忆截割的模糊自适应PID控制仿真

针对采煤机载荷的随机性,调高机构的几何非线性以及单向信息采集的偏差.采用模糊自适应PID控制方法,实现采煤机双向截割滚筒高度的自动跟踪,给出了单向示范刀顶底板数字化模型与模糊自适应PID控制策略,在Matlab/Simulink环境下,对单向示范刀记忆模式的记忆截割曲线跟踪控制进行仿真,并给出误差曲线.仿真结果表明:下行截割曲线跟踪的综合误差近似为顶板数字化转换算法误差和控制系统跟踪误差的叠加.下行顶板数字化转换算法、控制系统算法及其综合误差满足工程要求,可为单向示范刀采煤机记忆调高系统设计提供理论基础.

基于模糊自适应PID控制的单向示范刀采煤机记忆截割控制

采煤机在综采作业中所受到的载荷具有随机性,应用模糊自适应PID控制策略,针对采煤机调高机构的几何非线性特点和采煤机作业中单向信息的采集偏差现象,对采煤机双向截割滚筒高度进行自动跟踪,并给出了单向示范刀顶板和底板的数字化模型,通过对单向示范刀记忆截割曲线跟踪控制的模拟仿真,得到误差曲线,为采煤机单向示范刀记忆调高系统的设计优化提供理论支持。

单示范刀记忆截割BP神经网络自适应PID控制策略

为解决井下工作人员工作强度大和降低安全隐患,针对采煤机调高系统的非线性、滞后性及载荷时变的特点,根据采煤机滚筒调高系统原理,建立了采煤机单向示范刀记忆截割的数学模型,提出了BP神经网络自适应采煤机单向记忆截割控制策略,设计了采煤机BP神经网络自适应PID控制器。通过获取采煤机的姿态、位置和工作信息,结合了单向记忆截割数学原理,对采煤机记忆截割轨迹进行模拟仿真。结果表明:BP神经网络PID能够稳定、准确地跟踪示范刀顶板截割曲线,且跟踪吻合度好,满足工程实际要求。