针对基于惯性测量单元的液压支架姿态解算方法会产生累计误差、校正结果不准确的问题，提出一种基于粒子群优化（PSO）-极限学习机（ELM）的综采工作面液压支架姿态监测方法。以液压支架顶梁俯仰角为监测对象，采用倾角传感器和陀螺仪采集液压支架顶梁支护姿态实时信息，对采集到的数据进行预处理，将处理后的数据输入PSO-ELM误差补偿模型中，得到解算误差预测值；同时通过卡尔曼滤波融合进行液压支架姿态解算，得到解算值；再用误差预测值对解算值进行误差补偿，从而求得更加准确的顶梁支护姿态数据。该方法只考虑加速度和角速度数据与解算误差的关系，不依赖具体的物理模型，可有效降低姿态解算累计误差。实验结果表明：液压支架顶梁俯仰角平均绝对误差由补偿前的1.420 8°减少到0.058 0°，且误差曲线具有良好的收敛性，验证了所提方法可持续稳定地监测液压支架的支护姿态。

0引言
1 液压支架支护姿态监测方法
2 PSO-ELM误差补偿模型
3 仿真分析
3.1 卡尔曼滤波融合效果验证
3.2 误差补偿效果仿真验证
4 实验验证及结果分析
4.1 PSO优化算法效果验证
4.2 误差补偿效果实验验证
5 结论

李磊,许春雨,宋建成,等.基于PSO-ELM的综采工作面液压支架姿态监测方法[J/OL].工矿自动化,1-7[2024-08-23].https://doi.org/10.13272/j.issn.1671-251x.2024070023.