摘要
随着煤炭开采自动化程度的提高,对井下巷道的掘进效率也提出了较高的要求.采用掘进机进行井下巷道的掘进时,由于井下巷道的复杂性,需要对掘进机的截割头进行自适应的调整.在不断变化的煤层中,采用多传感器技术融合的动态自适应感知技术对煤层状态进行感知,对截割头的转速和摆动速度进行综合控制,采用优化的PID神经网络控制算法对传感器得到的数据进行处理.经过仿真分析可知,采用PID神经网络控制具有较高的动态响应速度,系统在较短的时间内即能达到稳定状态,满足依据煤层的不同快速地对截割头进行调整,从而进行高效率的掘进工作.
NETL
NSTL
维普
万方数据