国内刊号:11-2190/TD
国际刊号:0253-9993
发布日期:
作者:王雅东, 赵丽娟, 张美晨,
关键词:自适应调高, DDPG 控制, 机-液-控一体化, 迁移学习, Alexnet 网络, 多领域建模与协同仿 真, 采煤机,
针对采用理想化信号模拟滚筒受载进行采煤机调高液压系统性能分析准确性差、基于传统 优化控制算法难以实现对采煤机滚筒调高的自适应控制、响应速度和跟踪性能不好等问题,提出一 种基于深度确定性策略梯度算法 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的采煤机滚筒自适应调 高控制策略,并利用虚拟样机技术、深层卷积神经网络( DCNN) 与深度强化学习等机器学习算法搭 建了采煤机自适应调高机-液-控一体化系统。 利用 Pro / E 及 RecurDyn 建立采煤机调高系统刚柔 耦合动力学仿真模型,根据某采煤工作面实际赋存条件,利用 EDEM 建立离散元煤壁模型,基于 DEM-MFBD 接口构建 EDEM-RecurDyn 双向耦合调高机构机械系统模型,基于 AMEsim 建立调高 机构液压系统模型,利用 Simulink 搭建了集信号处理模块(Signal processing)、时频谱图生成模 块(Continuous wavelet transform System)、数据样本扩充模块(Fancy PCA System)、截割状态识别模 块(Alexnet Transfer Learning System)、调高控制决策模块(Height Control decision)和 DDPG 高度调 节模型模块(DDPG Height Adjustment Model)6 个模块于一体的采煤机自适应调高控制系统模型, 基于接口技术搭建 EDEM-RecurDyn-AMEsim-Simulink 多领域协同仿真的采煤机自适应调高机- 液-控一体化系统模型。 利用该系统模型进行仿真并对其调高性能分析,研究结果表明:基于连续 小波变换、Fancy PCA 和 Alexnet 网络迁移学习能够实现煤岩截割状态的精准识别,识别准确率可 达95.58%,所搭建系统的仿真过程能够更真实地模拟采煤机截割煤岩破碎过程,系统仅经 0.6 s 左 右即能感知到截割工况的变化,且能够快速识别出煤岩截割状态并准确地将滚筒调整至目标高度, 响应速度快,能够根据工况变化自适应调节活塞运动速度;相比于模糊 PID 控制,基于 DDPG 控制 的采煤机自适应调高系统的活塞缩回位移稳态误差最大仅为 0.002 1 mm,为前者的 0.66%;对比调 高前后稳定阶段的控制性能,模糊 PID 控制的系统活塞运动速度和液压缸腔室流量波动显著增 大,而 DDPG 控制的系统则差别较小,表明后者具备更强的自适应性,更适于复杂煤层赋存条件下 采煤机调高液压系统的自适应控制;通过试验验证了采煤机自适应调高控制策略及仿真结果的正 确性,可有效提高采煤机对复杂煤层的适应性,促进煤矿智能化的发展进程。
来源:2022年第9期
《煤炭学报》期刊编辑部