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基于刮板输送机负载预测的采煤机调速技术研究

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1 绪论

1.1 课题来源及背景(Project Origin and Background)

1.2 课题研究现状及存在问题(Research Status and Problems)

1.3 课题研究内容与方法(Research Contents and Methods)

1.4 课题研究意义(Research Significance)

1.5 论文结构(Structure of Thesis)

2 基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统总体设计

2.1 综采装备的结构原理与协同工作过程(Structural Principle and Working Process of Coal Mining Equipments)

2.2 基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统的功能(The Function of Shearer Speed Control System Based on Scraper Conveyor Load Prediction)

2.3 基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统设计(The Design of Shearer Speed Control System Based on Scraper Conveyor Load Prediction)

2.4 本章小结(Summary)

3基于小波神经网络的刮板输送机负载预测方法研究

3.1 刮板输送机负载与电流关系分析(Analysis the Relationship Between Load and Current for Scraper Conveyor)

3.2 小波神经网络概述(Introduction of Wavelet Neural Network)

3.3 基于小波神经网络的刮板输送机负载预测模型的建立(Build the Scraper Conveyor Load Prediction Model Based on Wavelet Neural Network)

3.4 基于小波神经网络的刮板输送机负载预测仿真分析(The Simulation of Scraper Conveyor Load Prediction Based on Wavelet Neural Network)

3.5 本章小结(Summary)

4 基于刮板输送机负载预测的采煤机调速策略研究

4.1 采煤机调速模型的建立(Build the Shearer Speed Model)

4.2 基于模糊逻辑的刮板输送机负载状态判定(The Judgment of Load State for Scraper Conveyor Based on Fuzzy Logic)

4.3 不同负载状态下采煤机调速范围的确定(Ensure the Different Shearer Speed Range Under Load Condition)

4.4 基于 Elman 神经网络的采煤机调速控制(The Shearer Speed Control Method Based on Elman Neural Network)

4.5 本章小结(Summary)

5 工业性试验

5.1 71507 综采工作面简介( Brief Introduction to 71507 Fully Mechanized Coal Mining Face)

5.2 基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统软件设计( The Software Design of Shearer Speed Control System Based on Scraper Conveyor Load Prediction)

5.3 试验方案设计及结果分析(Design on Scheme and Analysis of Result)

5.4 本章小结(Summary)

6 总结与展望

参考文献

作者简历

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摘要

随着煤炭开采技术的不断发展和进步,提高综采工作面的自动化水平是煤矿实现高效安全生产的关键。采煤机和刮板输送机作为综采工作面生产和运输的关键机电装备,提高其协同工作性能和可靠性是实现综采自动化的主要问题。
  为解决采煤机不合理运行导致的刮板输送机负载变化大甚至出现过载运行的问题,本文以采煤机和刮板输送机的协同控制关键技术为研究目标,在对刮板输送机负载预测的基础上,提出了一种刮板输送机/采煤机协同控制策略,开发了基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统。论文主要研究内容如下:
  (1)基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统总体架构设计。在确定基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统功能的基础上,完成了顺槽 PLC控制器、刮板输送机机头机尾PLC控制器、采煤机机载PLC控制器和组合开关PLC控制器之间的集成设计与网络组态。
  (2)刮板输送机的负载预测及仿真。通过分析刮板输送机负载与电机电流的映射关系,选用小波神经网络建立刮板输送机负载的预测模型,对刮板输送机负载电流这一关键特征参数进行预测。
  (3)基于刮板输送机负载预测的采煤机调速策略研究。利用模糊逻辑对刮板输送机的负载状态进行模糊划分,建立刮板输送机负载状态判定模型,确定刮板输送机不同负载状态下采煤机速度的调节区间。在规定的速度区间内,利用Elman神经网络对采煤机进行调速。
  本课题研制的基于刮板输送机负载预测的采煤机调速系统在阳煤集团二矿71507综采工作面进行了相关工业性试验,试验结果表明该系统达到了预期功能,为实现采煤机和刮板输送机的协同控制奠定了基础。

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