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龙图腾网获悉江苏中机矿山设备有限公司;中国矿业大学申请的专利一种复杂工况下采煤机截割传动系统自适应控制系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119087816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411233733.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种复杂工况下采煤机截割传动系统自适应控制系统是由江红祥;王泳凯;杜迈;刘送永;郝尚清;陆建伟;胡成杰;张泽辉设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂工况下采煤机截割传动系统自适应控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂工况下采煤机截割传动系统自适应控制系统，通过自适应转矩补偿控制器中扩张状态观测器跟踪截割传动系统的状态变量，实时估计系统的非线性、参数时变等扰动，将总扰动的实时作用量补偿到实际控制量中前馈补偿扰动项；BP网络对二阶自抗扰转矩控制器参数自适应调整，自适应卷积神经网络模糊模块，实现对自抗扰转矩补偿控制器输出补偿的自适应调整，获得满足复杂冲击工况下的专家控制规则，非线性状态误差反馈结合自适应卷积神经网络模糊模块调整量计算初始电磁转矩，前馈补偿后产生补偿电磁转矩，叠加PI控制器产生的转矩补偿量，实现对系统动载荷抑制的自适应补偿控制以及对截割传动系统动载荷冲击能量的有效抑制。

本发明授权一种复杂工况下采煤机截割传动系统自适应控制系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂工况下采煤机截割传动系统自适应控制系统，其特征在于，包括：样本构建模块、自适应转矩补偿控制器、叠加模块、以及截割电机转速调整模块； 所述样本构建模块，用于计算截割电机实际转速与截割传动系统高速级齿轮转速之差；基于转速之差、以及对应的控制器输出补偿转矩构建训练样本数据集；所述自适应转矩补偿控制器，用于输出控制器输出补偿转矩，利用样本数据集训练自适应转矩补偿控制神经网络，在训练过程中引入动态调节因子，动态调整控制器输出；自适应转矩补偿控制器包括二阶非线性自抗扰转矩模块、自适应卷积神经网络模糊模块、BP神经网络； 其中，动态调节因子包括变化率因子α，扰动因子β，误差因子γ；将变化率因子α，扰动因子β，误差因子γ进行加权融合，得到综合调节因子λ，λ＝s1α+s2β+s3γ，其中，s1,s2,s3为加权系数； 二阶非线性自抗扰转矩模块包括跟踪微分器、扩张状态观测器、以及非线性误差反馈律模块；二阶非线性自抗扰转矩模块引入动态调节因子来增强自适应转矩补偿控制器的适应性和鲁棒性，动态调节因子根据系统的运行状态和外部扰动动态调整控制输出； 自适应卷积神经网络模糊模块采用自适应神经-模糊控制系统ANFIS结合多层卷积神经网络结构，具体是在自适应神经-模糊控制系统ANFIS的输入层前引入多层卷积神经网络CNN，所述自适应卷积神经网络模糊模块用于提高二阶非线性自抗扰转矩模块工况自适应能力，并获得不同煤岩冲击下的截割传动系统专家控制规则，根据工况变化产生自适应调整量ΔTe； 自适应卷积神经网络模糊模块包括：数据输入模块，将跟踪微分器的输出信号转换为适合多层卷积神经网络CNN处理的格式并进行归一化，标准化处理，形成多层卷积神经网络CNN时序切片； 多层卷积神经网络CNN，包括多个卷积层、激活函数层、池化层，将跟踪微分器的输出信号经过多层处理后，提取输入数据的高级特征，最后通过全连接层，将特征向量输出；特征融合模块，将多层卷积神经网络CNN提取的特征与自适应神经-模糊控制系统ANFIS的其他输入特征进行融合，输入到自适应神经-模糊控制系统ANFIS进行自适应模糊推理和决策； BP神经网络，对二阶非线性自抗扰转矩模块中非线性误差反馈律模块和扩张状态观测器的参数进行优化； 所述叠加模块，将控制器输出补偿转矩叠加PI控制器输出转矩，得到转矩之和； 所述截割电机转速调整模块，将转矩之和作为电机控制器输入，获得电机控制器输出量，依据该输出量实时调整截割电机转速。

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