基于机器学习的采煤机拖缆装置控制系统研究

• 作者: 张平 沈丰 张成武 王天星 邢海龙
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 逻辑回归 自动拖缆 控制
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 产品·结构|Product Structure
• 页码范围: 105-107
• 页数: 3页
• 分类号: TD421.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202203035

摘要

在采煤机工作过程中,供电电缆跟随采煤机自由运动,采煤机前进或后退时,电缆不断产生弯曲、叠加,甚至在多次叠加后翻折出电缆槽,对电缆造成很大的损伤.采用基于机器学习的逻辑回归算法,将电缆夹的运行速度、运行负荷、运行方向等数据与采煤机运行状态进行匹配,通过人工训练,研发出具有自学习能力的自动拖缆装置控制系统.当采煤机的实际运行工况发生变化时,控制系统能够根据工况自动调整拖缆装置的运行参数,保证采煤机电缆夹始终处于良好的张紧状态,采煤机电缆夹自主跟随采煤机移动,并始终处于良好、安全的叠加状态,保证采煤机电缆安全.