中国矿大研究团队：深度学习赋能液压支架群推移系统

矿山开采的挑战与机遇

矿山开采，尤其是煤炭开采，是一个复杂而艰巨的过程。开采过程中，如何确保工作面的直线度是一个关键问题。工作面的直线度不仅影响采煤机的切割效率和煤炭质量，还直接关系到矿工的安全和生产效率。传统的液压支架推移系统虽然在一定程度上能够维持工作面的直线度，但由于其控制精度有限，常常导致工作面出现弯曲或偏移，从而增加了开采难度和成本。

然而，随着科技的进步，尤其是人工智能和深度学习技术的发展，为矿山开采带来了新的机遇。通过将这些先进技术应用于液压支架推移系统，可以大大提高其控制精度和稳定性，从而实现工作面的精准控制。

液压支架群推移系统的工作原理

液压支架是煤矿综采工作面的重要设备，它们通过内置的推移千斤顶与刮板输送机相连，控制刮板输送机的移动，从而保证采煤机能够沿预定方向持续推进。液压支架群多缸推移系统则是由多个液压支架协同工作，通过各自的推移油缸共同维持工作面的直线度。

 液压支架群多缸推移系统的示意

深度学习的引入：神经网络补偿技术

为了克服液压支架推移系统的控制难题，研究人员引入了深度学习技术，特别是神经网络补偿技术。神经网络作为一种强大的非线性建模工具，能够通过对大量数据的学习，自动提取出系统的内在规律，并对未知扰动进行准确估计和补偿。

在液压支架推移系统中，研究人员首先建立了推移油缸电液系统的数学模型，并考虑到实际工况中只有位置信息可测的情况，将其转化为适合神经网络处理的形式。然后，设计了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的扰动观测器，该观测器能够实时估计和补偿系统的未知扰动力。

高阶滑模状态观测器的设计

为了提高神经网络补偿的精度和鲁棒性，研究人员还设计了一种高阶滑模状态观测器（HOSMO）。这种观测器能够利用可测的位置信息，估计出系统难以直接测量的速度和加速度等状态信息。通过将观测器的估计值作为神经网络的输入，可以进一步提高神经网络对未知扰动的估计精度。

高阶滑模状态观测器的设计原理基于滑模控制理论，它能够在有限时间内将系统的状态估计误差收敛到零附近的一个极小值范围内。这一特性使得观测器在面对系统参数变化和外部干扰时具有极强的鲁棒性。

鲁棒输出反馈控制器的设计

在神经网络补偿和高阶滑模状态观测器的基础上，研究人员设计了一种鲁棒输出反馈控制器。该控制器结合了反步设计原理，通过逐步构建虚拟输入和真实输入，实现了对推移油缸的精准控制。同时，利用Lyapunov理论对整个闭环控制系统进行了稳定性验证，确保了控制器的可靠运行。

与传统的比例积分（PI）控制器相比，这种新型控制器在控制精度、响应速度和鲁棒性等方面都表现出色。仿真和实验结果表明，新型控制器的最终位置精度较PI控制器提高了75%以上，相邻推移油缸的平均同步误差也显著降低。

实际应用与成效

为了验证新型控制器的有效性，研究人员搭建了一个液压支架群多缸控制系统试验台，并开展了推移油缸拉架过程的模拟实验。实验结果表明，新型控制器在实际应用中同样表现出色，能够准确控制推移油缸的位置和速度，从而实现工作面的直线度控制。

液压支架群多缸推移系统模拟实验台

这一技术的成功应用，不仅提高了矿山开采的生产效率和安全性，还降低了开采成本和对环境的影响。通过精准控制工作面的直线度，可以减少煤炭的损失和浪费，提高煤炭的回收率。同时，由于新型控制器具有极强的鲁棒性和适应性，能够应对各种复杂工况和外部环境的变化，从而保证了开采过程的稳定性和连续性。

深度学习在矿山开采中的广阔前景

随着深度学习技术的不断发展和完善，其在矿山开采中的应用前景也越来越广阔。除了液压支架推移系统外，深度学习还可以应用于矿山开采的各个环节和领域。

例如，在地质勘探阶段，可以利用深度学习对地质数据进行智能分析和处理，提高勘探的准确性和效率；在开采过程中，可以利用深度学习对设备运行状态进行实时监测和故障预警，确保设备的安全可靠运行；在选矿和冶炼阶段，可以利用深度学习对矿石成分进行智能分析和分类，提高选矿和冶炼的质量和效率。

此外，深度学习还可以与物联网、大数据、云计算等先进技术相结合，构建智慧矿山综合管理平台。通过该平台，可以实现矿山的智能化、自动化和远程化管理，进一步提高矿山开采的生产效率和安全性。

深度学习技术为矿山开采行业带来了革命性的变革。通过将深度学习与液压支架群推移系统相结合，研究人员成功设计了一种新型控制器，实现了对工作面直线度的精准控制。这一技术的成功应用不仅提高了开采效率和安全性，还降低了开采成本和对环境的影响。随着深度学习技术的不断发展和完善，其在矿山开采中的应用前景将越来越广阔。