基于PSO−ELM的综采工作面液压支架姿态监测方法

作     者：李磊 许春雨 宋建成 田慕琴 宋单阳 张杰 郝振杰 马锐 LI Lei;XU Chunyu;SONG Jiancheng;TIAN Muqin;SONG Danyang;ZHANG Jie;HAO Zhenjie;MA Rui

作者机构：太原理工大学矿用智能电器技术国家地方联合工程实验室山西太原030024 太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室山西太原030024 

出 版 物：《工矿自动化》 (Journal Of Mine Automation)

年 卷 期：2024年第50卷第8期

页      面：14-19页

学科分类：081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 08[工学] 

基　　金：山西省1331工程“提质增效建设计划”项目(晋教科〔2021〕4号) 

主　　题：液压支架 顶梁俯仰角 姿态监测 误差补偿 粒子群优化 极限学习机 PSO−ELM 

摘      要：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1.4208°减少到0.0580°,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。