[发明专利]基于BP神经网络模型的液压支架电液自适应控制系统

说明书

本发明提供一种基于BP神经网络模型的液压支架电液自适应控制系统，传感器检测液压支架的工作状态参数和工作面的环境状态参数；BP神经网络模型接收液压支架的工作状态参数和工作面的环境状态参数、采煤机运行参数和泵站供液参数，确定理想控制目标参数并输出；自适应调节器获取理想控制目标参数和液压支架的工作状态参数之间的误差值；支架控制器获取误差值，采煤机运行参数和泵站供液参数确定液压支架的动作参数以控制液压支架动作。以上方案，通过分析工作面影响液压支架控制的主要因素，构建液压支架控制系统的BP神经网络模型，结合自适应调节器，实现液压支架电液控制系统的在线寻优，最大限度的提高液压支架电液控制系统的适应性能。

技术领域

本发明涉及煤矿综放工作面液压支架电液控制的技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络模型的液压支架电液自适应控制系统。

背景技术

液压支架电液控制系统在我国煤矿已经得到了广泛的应用，每年都会新增100多套支架电液控制系统投入使用，然而液压支架电液控制系统在不同的矿区使用效果相差很大，究其原因主要是液压支架电液控制系统在自适应能力设计方面存在不足。

综采工作面是一个近似矩形的采场，在这个采场中，采煤机割煤、破煤以开拓新的作业空间；液压支架支撑这个采场，为工作面设备和生产维修人员提供可靠的作业空间，同时负责采场设备的迁移；刮板输送机负责把煤炭运送出去。煤炭是经过数亿年的演变而形成，在这个演变过程中没有规律可以遵循，从而使得在煤炭开采过程中工作面生产环境条件不断变化，难以对未来的开采条件进行预判。由于工作面复杂的构造，顶底板条件不同，在工作面条件不好的条件下，液压支架控制系统的自动化功能使用起来效果就不好，主要表现出来的就是工作面液压支架降不下来，支架推移参差不齐，移架不到位，尤其是在液压支架的动作数量多的时候，这种问题更为严重，自动化功能效果不佳，其主要原因是液压支架电液控制系统程序、参数、控制流程与软件架构均为静态的，而开采环境、设备条件和运行系统均为动态的，存在着静态的控制系统与动态的开采运行环境之间的矛盾，液压支架电液控制系统适应性成为综采工作面智能化技术发展瓶颈：

为解决上述问题，本领域提出了多种液压支架自适应控制方法，也有一些公开的专利申请文献等，发明人对这些已有现有技术进行分析后，发现当前的液压支架控制系统的研究只是在液压支架放煤控制、液压支架的受力状态视角等方面进行了研究分析，没有对液压支架的基本工作过程如迁移、支护方面自适应方面进行研究，而这才是液压支架最基本的职能，也是液压支架实现自动化的最基本要求，更是实现综采工作面自动化的必备条件，现有技术中没有对这方面的技术实现过程，是无法解决工作面液压支架推移过程中所存在的问题的。

发明内容

本发明要解决的技术问题是现有液压支架控制系统适应环境能力差，从而提供一种基于BP神经网络模型的液压支架电液自适应控制系统。

为此，本发明提供一种基于BP神经网络模型的液压支架电液自适应控制系统，包括支架控制器、传感器、BP神经网络模型和自适应调节器，其中：

所述传感器，用于检测液压支架的工作状态参数和工作面的环境状态参数；

所述BP神经网络模型接收所述传感器发送的液压支架的工作状态参数和工作面的环境状态参数、采煤机运行参数和泵站供液参数作为输入信号，根据所述输入信号确定理想控制目标参数并将所述理想控制目标参数作为输出信号输出；

所述自适应调节器接收所述BP神经网络模型发送的理想控制目标参数和所述传感器发送的液压支架的工作状态参数，获取理想控制目标参数和液压支架的工作状态参数之间的误差值；

所述支架控制器获取所述自适应调节器发送的误差值，获取采煤机运行参数和泵站供液参数，根据所述误差值、所述采煤机运行参数和所述泵站供液参数确定液压支架的动作参数以控制所述液压支架动作。