【摘 要】
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滚筒采煤机作为井下重要的综采设备,其智能化水平对实现井下高效开采有着重要意义,国内外众多学者对实现采煤机智能截割进行了大量研究,其研究重点集中在滚筒截割过程中对煤岩状态的识别以及对滚筒截割性能的优化,对不同夹矸形态的截割优化问题研究较少。为实现采煤机对不同夹矸形态的智能高效截割,本文提出一套夹矸煤层自适应截割控制方案及流程,以等高式采煤机为研究对象,采用离散元数值模拟的方法,对不同形态的夹矸煤壁进
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滚筒采煤机作为井下重要的综采设备,其智能化水平对实现井下高效开采有着重要意义,国内外众多学者对实现采煤机智能截割进行了大量研究,其研究重点集中在滚筒截割过程中对煤岩状态的识别以及对滚筒截割性能的优化,对不同夹矸形态的截割优化问题研究较少。为实现采煤机对不同夹矸形态的智能高效截割,本文提出一套夹矸煤层自适应截割控制方案及流程,以等高式采煤机为研究对象,采用离散元数值模拟的方法,对不同形态的夹矸煤壁进行截割仿真,根据仿真结果对夹矸形态与滚筒运动参数对采煤机截割性能的影响进行了研究分析;根据不同夹矸形态下滚筒扭矩变化特点,对夹矸截割过程进行几何分析并将其划分为两个阶段;对第Ⅰ阶段内的扭矩信号进行特征提取,建立3种神经网络预测模型,对夹矸倾角与夹矸厚度进行预测;建立了采煤机运动参数优化模型,根据第Ⅰ阶段夹矸形态识的别结果,对第Ⅱ阶段内的滚筒运动参数进行优化,其中,不同夹矸倾角的煤壁采用不同的优化方案,对于倾角较小的夹矸煤壁以电机额定功率截割与截割比能耗为目标进行优化,对于倾角较大的夹矸煤壁以电机额定功率为目标进行优化,最后,通过数值模拟的方法对优化后的滚筒运动参数进行截割仿真,对所提方案可行性进行验证,为夹矸煤层高效截割、智能截割提供了重要参考。研究结果表明:夹矸形态对滚筒截割过程中扭矩变化有着重要影响,截割水平夹矸时,滚筒扭矩变化平稳,而截割倾斜夹矸时,滚筒扭矩有明显先增大后减小的变化趋势,且增大过程的扭矩变化要比减小过程更剧烈;夹矸厚度不影响滚筒扭矩的变化趋势,但随着夹矸厚度的增加,滚筒截割比能耗先增大后减小;对于倾斜夹矸,滚筒运动方向对采煤机截割性能有一定影响,从夹矸倾角较小的一侧截割时截割比能耗略低;牵引速度增大时不同形态夹矸煤层下滚筒的电机功率、截割扭矩、扭矩波动系数均会增大,但截割比能耗与截割时间降低;滚筒转速增大时不同形态夹矸煤层下滚筒的截割电机功率降低,截割比能耗与扭矩波动系数增大;BP神经网络、Elman神经网络与GRNN神经网络均能够根据第Ⅰ阶段滚筒扭矩特征对夹矸倾角与夹矸厚度进行有效识别,其中,Elman神经网络对夹矸倾角的预测效果较好,检测组中夹矸倾角最大误差6.41°,BP神经网络对夹矸厚度的预测效果较好,检测组夹矸厚度最大误差21.87mm;通过检验模型验证了优化后的滚筒截割性能均得到有效提升,滚筒截割功率更接近电机额定值,针对性优化方案提高了模型优化效果,对比发现夹矸形态识别精度与截割电机功率预测精度是影响模型优化结果的重要因素。本文研究内容为采煤机高效截割不同形态的夹矸煤层提供了可行方案,为实现含夹矸煤层的采煤机智能截割提供了重要指导。本论文有图68幅,表30个,参考文献72篇。
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