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作者
秦晓刘春陈伟杰
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单位
晋能控股集团长治公司中国矿业大学安全工程学院河南理工大学安全科学与工程学院河南理工大学瓦斯地质与瓦斯治理国家重点实验室培育基地
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摘要
针对采煤机和刮板输送机连续高速运转造成的能源浪费和运输效率低的问题，基于多传感器信息融合技术，选取采煤机摇臂振动信号、截割电机电流信号以及调高油缸压力信号作为表征信号，利用RBF神经网络识别参数得到采煤机的煤岩截割状态。开展采煤机煤岩截割实验，读取采煤机截割煤、岩时的参数信号进行分析，验证预测效果为97.2%.对采煤机双向割煤过程中刮板输送机载煤量的变化进行分析，探究负载与电机电流的关系，为刮板输送机-采煤机协同调速提供依据和控制策略，有效解决采煤机和刮板输送机恒速运行模式下刮板输送机负载变化过大，避免了煤量短时过度累积和卸载。研究结果为加强矿区的安全建设提供一定的技术依据，避免了各种装置及设备的损失，对提高提煤矿的经济效益具有重要意义。
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关键词
采煤机刮板输送机精准控制BP神经网络
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金项目(202300410182)；
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文章目录
1 采煤机自适应截割控制方法研究
1.1 采煤机的工作原理
1.2 基于多传感器信息融合的采煤机煤岩截割状态识别
1) 摇臂振动信号：
2) 截割电机电流信号：
3) 调高油缸压力信号：
1.3 多工况下采煤机自适应调速控制研究
2 基于BP神经网络的载煤量预测方法研究
3 采煤机-刮板输送机协同调速控制方法研究
3.1 刮板输送机-采煤机协同速度规划策略
1) 刮板输送机负载平稳性：
2) 采煤机牵引速度波动性：
3) 刮板输送机运行速度波动性：
3.2 刮板输送机-采煤机模糊PID调速控制算法
4 结 语
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2024年第06期 
