基于神经网络与遗传算法的悬臂式掘进机智能控制系统

• 作者: 刘若涵 赵振民 赵杰
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 神经网络 遗传算法 悬臂式掘进机 智能控制
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 67-69
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

由于煤矿巷道内煤层的分布是不均匀的，并且是时时变化的，这就给高效开采带来了难度。悬臂式掘进机在巷道中作业时，会因为煤层分布的不确定性，导致所受的截割阻力不停地变化，因此，要求掘进机可以根据不同的工况，能够快速地、实时地调整悬臂的摆动速度。该文提出了基于神经网络与遗传算法的复合控制理论的悬臂式掘进机的控制模式。该控制系统能有效地提高生产效率，并且安全可靠。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵振民	黑龙江科技大学电气与控制工程学院	41	129	5.0	8.0
2	赵杰	黑龙江科技大学电气与控制工程学院	32	72	4.0	6.0
3	刘若涵	黑龙江科技大学电气与控制工程学院	5	13	3.0	3.0