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申请/专利权人：中铁山河工程装备股份有限公司

申请日：2024-12-20

公开（公告）日：2025-01-21

公开（公告）号：CN119333134A

专利技术分类：.掏槽或使矿物完全落离矿层的机械专用的遥控装置(一般的控制入G05)[2006.01]

专利摘要：本发明公开了基于深度学习的硬质岩层连续采掘自动截割深度控制方法，该控制方法包括深度神经网络模型的建立和训练、预钻孔致裂作业和岩层强度参数预测、确定合理的截割深度控制值和连续采掘作业的监测和控制；通过预钻孔致裂作业提高硬质岩层可截割性的同时根据深度学习算法预测致裂后的岩层强度参数，进而确定合理的截割深度值，有利于提高连续采掘设备在硬质岩层环境中的采掘效率并降低截割工具消耗量；随后根据实时监测数据和训练后的深度神经网络模型实时计算当前的连续采掘设备操作策略，进而实现截割深度、截割机构功率和采掘工作面平整度的实时监测和控制，有利于提高连续采掘设备的控制精度、安全性和自动化。

专利权项：1.基于深度学习的硬质岩层连续采掘自动截割深度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、深度神经网络模型的建立和训练：建立初始深度神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层；所述输入层接收的数据包括但不限于归一化处理后的不同时刻下的预钻孔技术参数、采掘环境状态参数和连续采掘设备状态参数；所述输出层产生的预测结果为岩层强度参数和连续采掘设备控制量；所述岩层强度参数包括但不限于致裂后的岩层平均抗拉强度；从历史数据中筛选得到硬质岩层条件下的连续采掘数据，所述连续采掘数据包括但不限于不同时刻下的预钻孔技术参数、采掘环境状态参数、连续采掘设备状态参数、截割深度参数、岩层强度参数和连续采掘设备控制量；采用所述连续采掘数据对初始深度神经网络模型进行训练，获得训练后的深度神经网络模型；S200、预钻孔致裂作业和岩层强度参数预测：通过预钻孔致裂设备对岩层工作面进行钻凿测试孔和振动致裂，并将本次预钻孔致裂作业中的所述预钻孔技术参数输入至所述训练后的深度神经网络模型，计算得到本次预钻孔致裂作业完成后的所述岩层强度参数；S300、确定合理的截割深度控制值：截割深度控制值[dt]的计算满足如下表达式： 其中，σrt为致裂后岩层平均抗拉强度，[dt]为截割深度控制值，α为截齿尖部半角，f为截齿与岩层之间的摩擦角，S为截齿最不利位置处的截面积，[σsw]为截齿材料疲劳强度极限值；所述截割深度控制值用于规定截割深度参数的范围，所述截割深度参数为实测获得的截割深度值；S400、连续采掘作业的监测和控制：连续采掘作业中，对不同时刻的所述预钻孔技术参数、所述采掘环境状态参数、所述连续采掘设备状态参数和截割深度参数开展实时监测并将其输入至所述训练后的深度神经网络模型，计算得到不同时刻的连续采掘设备操作策略并用于控制连续采掘作业。

百度查询： 中铁山河工程装备股份有限公司 基于深度学习的硬质岩层连续采掘自动截割深度控制方法