[发明专利]一种基于改进卡尔曼滤波的采煤机定位方法

说明书

一种基于改进卡尔曼滤波的采煤机定位方法，能应用采煤机惯性导航定位领域，该可以很好地消除惯性传感器造成的初始误差及积分计算后形成的累计误差，而利用基于改进果蝇算法优化的卡尔曼滤波，可以有效地减少初始条件误差，提高了卡尔曼率波性能，同时采用了差分式传感组件的位姿差分解算方法减少惯性传感器的漂移误差，实现更加准确采煤机定位方法。

技术领域

一种利用改进果蝇算法优化卡尔曼滤波算法的采煤机定位方法，属于采煤机定位领域。

背景技术

煤炭是我国国民经济及社会平稳发展的重要支柱，是我国主题能源华和重要的工业原料。虽然随着新能源产业的高速发展我国煤炭的需求量有所下降，但是我国能源存在富煤、贫油、少气的特点，所以煤炭在我国一次性能源生产及消费中仍然占据主导地位，所以煤炭开采在我国十分重要，但是由于采煤环境极其危险，在我国煤炭开采致死率仍高于其他先进采煤国家，因此实现煤炭开采高效率和智能化，以及实现工作面无人化是我国煤炭开采行业的前进目标。而要实现采煤行业的智能化和无人化基础就是准确的采煤机定位系统。传统的采煤机惯性导航系统一般采用卡尔曼滤波，但是传统的卡尔曼滤波无法很好地消除惯性传感器造成的初始误差及积分计算后形成的累计误差，而利用基于改进果蝇算法优化的卡尔曼滤波，可以有效地减少初始条件误差，提高了卡尔曼率波性能，同时采用了差分式传感组件的位姿差分解算方法减少惯性传感器的漂移误差，实现更加准确采煤机定位方法。

发明内容

为解决导航计算机获取的计算导航坐标系和真实的导航坐标系存在一定的误差，导致导航计算机不能获取准确的初始条件，产生了一定的初始对准误差，经过积分后产生累积误差以及采煤机在运行过程中，由于底板曲线变化以及割煤过程中受力变化等因素会导致固连在采煤机机身上的惯性传感器产生震动，从而导致惯性传感器获得的加速度和角速度信息发生突变，造成惯性传感器发生漂移误差，且经过积分后产生累积误差，本发明专利采用用基于果蝇优化卡尔曼滤波算法的初始对准方法减少采煤机定位时初始条件的误差，该对准方法通过改进的果蝇优化算法对卡尔曼滤波的过程噪声协方差进行优化，提高卡尔曼滤波的滤波性能，进而提高初始对准的精度。利用基于差分式传感组件的位姿差分解算方法减少惯性传感器的漂移误差，该方法通过对四路惯性传感器的数据进行差分融合，减少单个惯性传感器的漂移误差，然后通过位姿差分解算算法获取采煤机准确的位姿信息。

本发明的有益结果是采用差分式传感组件的位姿差分解算方法以及基于果蝇优化卡尔曼滤波算法有效减少了采煤机传统惯性导航系统的初始误差及积分误差，使采煤机定位更加准确。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明：

图1为本发明专利的流程图。

具体实施方式

为使本实用发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明中的技术方案进行完整、清楚的描述。以下所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护范围。

在一个基于改进卡尔曼滤波的采煤机定位方法实施例中，首先使用四个惯性传感器构成差分布置，进行数据同步接收，对每个惯性传感器采用果蝇优化卡尔曼滤波算法进行初始对准，利用差分式惯性传感组件进行数据融合，通过位姿差分解算算法对融合后的数据进行位姿解算，得到采煤机准确的位姿参数。

1.所述惯性传感器组件差分布局方法，采用4个惯性传感器构成差分结构，每相邻的两个惯性传感器之间均有两个坐标轴反向。

2.所述改进后的果蝇优化卡尔曼滤算法包括如下步骤：

S1：初始化果蝇优化算法的各参数。首先设置果蝇的种群大小 sizepop、最大迭代次数 maxgen、维度 d、频率变量 fmin 和 fmax、果蝇个体变量 i、迭代变量 m、初始的经度l 和纬度 L、重力加速度 g、地球自转角速度 wie 等。