采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制策略

王雅東，趙麗娟,2，張美晨

(1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 阜新 123000；2.遼寧省大型工礦裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 阜新 123000)

采煤機(jī)是綜采工作面的核心裝備，其智能高效截割是實(shí)現(xiàn)綜采工作面智能化無(wú)人開(kāi)采的基礎(chǔ)保障，而采煤機(jī)截割滾筒的自適應(yīng)調(diào)高在其中扮演重要角色，采煤機(jī)在進(jìn)行綜采作業(yè)時(shí)主要是利用液壓系統(tǒng)對(duì)搖臂及滾筒高度進(jìn)行調(diào)節(jié)，以適應(yīng)不同厚度煤層的開(kāi)采要求，調(diào)高液壓系統(tǒng)在工作時(shí)要承受搖臂和滾筒自重及滾筒截割作業(yè)時(shí)所受到的沖擊載荷作用，加之煤礦井下復(fù)雜的煤層賦存條件，導(dǎo)致采煤機(jī)的調(diào)高液壓系統(tǒng)故障頻發(fā)，給煤礦井下的正常綜采作業(yè)造成了極大的困擾，因此，伴隨綜采工作面智能化無(wú)人開(kāi)采要求的提出，滾筒高度自適應(yīng)調(diào)節(jié)是目前學(xué)者們的研究熱點(diǎn)之一。鐘偉才基于PID電液比例液壓系統(tǒng)機(jī)液耦合仿真模型，通過(guò)協(xié)同仿真研究了采煤機(jī)實(shí)驗(yàn)臺(tái)在不同負(fù)載條件下，調(diào)高控制系統(tǒng)的響應(yīng)快速性與滾筒跟蹤目標(biāo)軌跡的準(zhǔn)確性。汪亮培利用單神經(jīng)元與PID相結(jié)合的控制方法對(duì)電液比例調(diào)高系統(tǒng)進(jìn)行研究，結(jié)果顯示該控制方法具有較強(qiáng)的魯棒性。毛君等提出了一種新型螢火蟲(chóng)算法優(yōu)化PID控制器的控制策略，優(yōu)化后的PID控制器對(duì)調(diào)高系統(tǒng)具有良好的控制性能。趙麗娟等前期采用模糊PID實(shí)現(xiàn)對(duì)采煤機(jī)調(diào)高系統(tǒng)的控制，與常規(guī)PID控制相比在快速性、穩(wěn)定性、抗干擾能力等方面均有提高。煤巖截割狀態(tài)的精準(zhǔn)識(shí)別是實(shí)現(xiàn)滾筒高度自適應(yīng)調(diào)節(jié)的前提，近些年來(lái)，學(xué)者們采取滾筒截割振動(dòng)時(shí)域特性分析法、模糊識(shí)別技術(shù)、光譜分析識(shí)別技術(shù)、紅外熱像技術(shù)、基于多傳感信息融合法等不同手段進(jìn)行了大量研究，對(duì)煤巖識(shí)別技術(shù)的發(fā)展起到了積極的推動(dòng)作用。將一維特征信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻譜圖用以對(duì)工程故障診斷的研究也為煤巖識(shí)別提供新思路。

采煤機(jī)是機(jī)-液-控一體化設(shè)備的典型代表，各組成單元之間存在著多重耦合關(guān)系，單一領(lǐng)域的建模仿真與分析難以完成煤機(jī)性能的綜合分析任務(wù)，而多領(lǐng)域建模與協(xié)同仿真方法顯現(xiàn)出了更強(qiáng)的生命力，其中基于接口的多領(lǐng)域建模與協(xié)同仿真方法旨在將機(jī)械、液壓、控制等不同學(xué)科領(lǐng)域的模型搭建成一個(gè)能夠協(xié)同仿真、可耦合算法設(shè)計(jì)的仿真系統(tǒng)模型，將其應(yīng)用在煤巖截割過(guò)程中采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高性能分析時(shí)存在以下3個(gè)優(yōu)勢(shì)：

(1)直接從EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真軟件生成機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程，不僅簡(jiǎn)化了繁瑣的建模過(guò)程還使得計(jì)算結(jié)果更加精確。

(2)直接利用Simulink模塊搭建復(fù)雜的控制系統(tǒng)模型并實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械和液壓系統(tǒng)的控制，有效解決了機(jī)械和液壓系統(tǒng)自帶的控制系統(tǒng)性能差的劣勢(shì)。

(3)仿真過(guò)程雖略微復(fù)雜，但其反映的結(jié)果與實(shí)際更為契合，有效提高了研究的可信度。

采煤機(jī)截割、破落煤巖是一個(gè)復(fù)雜的，具有非平衡、時(shí)變性和強(qiáng)耦合特點(diǎn)的過(guò)程，采煤機(jī)實(shí)際調(diào)高控制信號(hào)需根據(jù)煤層賦存條件和煤巖識(shí)別結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整，以此分析自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)性能更貼合于實(shí)際。據(jù)此筆者基于虛擬樣機(jī)技術(shù)、深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，采用多領(lǐng)域軟件建模與協(xié)同仿真方法，搭建了采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高機(jī)-液-控一體化系統(tǒng)模型并進(jìn)行仿真，仿真可以針對(duì)不同的工況進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn)，極大降低研發(fā)成本，提高研究的安全性和可靠性，并通過(guò)試驗(yàn)對(duì)其調(diào)高過(guò)程進(jìn)行驗(yàn)證，有效提高采煤機(jī)對(duì)復(fù)雜煤層的適應(yīng)性、促進(jìn)煤礦智能化的發(fā)展進(jìn)程。

1 采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)原理

采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高液壓控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

結(jié)合電液比例控制技術(shù)，使用電液比例換向閥，基于檢測(cè)的位移反饋信號(hào)與目標(biāo)控制信號(hào)差值作為自適應(yīng)控制器的輸入來(lái)改變電磁閥的極性和大小，進(jìn)而控制流過(guò)換向閥液體的流向和流量，實(shí)現(xiàn)對(duì)調(diào)高油缸的無(wú)級(jí)調(diào)速，調(diào)節(jié)滾筒升降，可以使調(diào)高缸平穩(wěn)地加速或者減速，減少了系統(tǒng)的振動(dòng)沖擊和噪聲的危害。在無(wú)桿腔回油路上增加單向節(jié)流閥和單向阻尼器抑制搖臂下調(diào)抖動(dòng)現(xiàn)象；將單向閥與順序閥結(jié)合構(gòu)成雙向平衡閥，實(shí)現(xiàn)調(diào)高油缸的鎖緊與安全保護(hù)功能。

圖2為采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)幾何關(guān)系簡(jiǎn)圖，設(shè)活塞由運(yùn)動(dòng)到，滾筒由最低點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到最高點(diǎn)，為調(diào)高油缸轉(zhuǎn)過(guò)的角度，(°)；為調(diào)高油缸活塞伸出速度，mm/s；為滾筒處于最低點(diǎn)時(shí)調(diào)高油缸活塞端部距調(diào)高油缸與機(jī)身耳環(huán)鉸接點(diǎn)的距離，mm；為小搖臂的長(zhǎng)度，mm；為滾筒搖臂的長(zhǎng)度，mm；為機(jī)身下耳環(huán)鉸接點(diǎn)與搖臂上耳環(huán)鉸接點(diǎn)距離，mm；和分別為滾筒處于最低點(diǎn)和最高點(diǎn)時(shí)活塞與小搖臂之間的夾角，(°)；為搖臂和轉(zhuǎn)過(guò)的角度，(°)；和分別為∠和∠的大小，(°)；為液壓缸活塞桿伸出過(guò)程所經(jīng)過(guò)的時(shí)間；⊥和‖分別為滾筒處于最低點(diǎn)時(shí)，活塞伸出速度沿小搖臂方向和垂直于小搖臂方向的速度分量，mm/s；⊥和‖分別為滾筒處于最高點(diǎn)時(shí)，活塞伸出速度沿小搖臂方向和垂直于小搖臂方向的速度分量，mm/s；，和分別為滾筒處于最高點(diǎn)時(shí)，滾筒運(yùn)動(dòng)合速度、沿水平方向和豎直方向的速度分量，mm/s；為滾筒極限調(diào)節(jié)高度，mm。

圖2 采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)簡(jiǎn)化示意

由圖2可知采煤機(jī)滾筒高度在豎直方向的調(diào)節(jié)速度為

=cos

(1)

=⊥

(2)

由式(2)得

=⊥

(3)

⊥=sin

(4)

(5)

=-

(6)

(7)

根據(jù)式(1)～(7)可得到活塞伸出速度和采煤機(jī)滾筒高度在豎直方向的調(diào)節(jié)速度之間的關(guān)系為

(8)

由式(8)可知，活塞伸出速度和采煤機(jī)滾筒高度在豎直方向的調(diào)節(jié)速度呈非線性關(guān)系，并且隨著活塞伸出位移的增大，滾筒在豎直方向的調(diào)節(jié)速度逐漸減小。

2 采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)多領(lǐng)域協(xié)同建模

利用Pro/E及RecurDyn建立采煤機(jī)調(diào)高系統(tǒng)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真模型，利用EDEM建立離散元煤壁模型，基于DEM-MFBD接口構(gòu)建EDEM-RecurDyn雙向耦合仿真調(diào)高機(jī)械系統(tǒng)模型，基于AMEsim建立調(diào)高機(jī)構(gòu)液壓系統(tǒng)模型。

以MG2×55/250-BWD型薄煤層采煤機(jī)為工程對(duì)象，其主要結(jié)構(gòu)參數(shù)見(jiàn)表1。基于Pro/E建立各零部件三維實(shí)體模型并進(jìn)行裝配，最終得到總裝實(shí)體模型如圖3所示。

圖3 采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)三維實(shí)體模型

將調(diào)高機(jī)構(gòu)三維實(shí)體模型導(dǎo)入RecurDyn軟件中，并根據(jù)主要零部件間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系添加約束，見(jiàn)表2。

表2 采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)關(guān)鍵部件約束關(guān)系

由于煤層賦存條件復(fù)雜，在截割、破碎煤巖過(guò)程中，螺旋滾筒將受到來(lái)自煤巖體的沖擊、非線性載荷而存在變形，尤其是螺旋滾筒及截齒直接參與截割，其變形程度更加明顯，應(yīng)對(duì)其進(jìn)行柔性化處理，最終建立采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真模型如圖4所示。

圖4 采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真模型

基于兗礦煤業(yè)集團(tuán)楊村煤礦4602工作面煤層賦存條件，獲得離散元煤壁建模所需的力學(xué)性質(zhì)參數(shù)見(jiàn)表3，并設(shè)計(jì)表4所示的4種典型工況進(jìn)行采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)性能研究。

表3 煤巖體物理力學(xué)參數(shù)

表4 典型工況

根據(jù)實(shí)際煤巖體特性，顆粒與顆粒之間選用Hertz-Mindlin with bonding模型；基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別采用單軸壓縮和巴西劈裂數(shù)值模擬試驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定獲得煤巖顆粒間黏結(jié)參數(shù)，見(jiàn)表5。

表5 顆粒之間黏結(jié)參數(shù)

使用半徑為12 mm的顆粒建立煤壁模型，根據(jù)表4中4種典型工況，建立EDEM煤壁模型如圖5所示，以此來(lái)模擬不同頂板厚度下滾筒自適應(yīng)調(diào)高截割工況，以工況1條件下建立的煤壁模型為例，實(shí)現(xiàn)與采煤機(jī)調(diào)高機(jī)構(gòu)剛?cè)狁詈蟿?dòng)力學(xué)仿真模型的耦合，設(shè)置采煤機(jī)牽引速度=4 m/min、滾筒轉(zhuǎn)速=90 r/min進(jìn)行仿真，仿真模型如圖6所示。

圖5 不同工況下EDEM煤壁模型

圖6 EDEM-RecurDyn雙向耦合調(diào)高機(jī)械系統(tǒng)仿真模型

考慮到后續(xù)研究需以EDEM-RecurDyn耦合仿真獲取特征信息為基礎(chǔ)，本文從理論計(jì)算和試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)2個(gè)方面對(duì)EDEM-RecurDyn耦合仿真的可行性與結(jié)果準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。首先，利用課題組開(kāi)發(fā)的采煤機(jī)工作機(jī)構(gòu)載荷計(jì)算及參數(shù)優(yōu)化軟件對(duì)與基于EDEM-RecurDyn耦合仿真相同工況的滾筒受載進(jìn)行準(zhǔn)確性驗(yàn)證，結(jié)果見(jiàn)表6，受載均值、波動(dòng)系數(shù)、均方根值的相對(duì)誤差分別為4.77%，4.54%，3.29%；利用試驗(yàn)臺(tái)試驗(yàn)驗(yàn)證基于EDEM-RecurDyn耦合仿真獲得的滾筒振動(dòng)特性的準(zhǔn)確性，提取滾筒穩(wěn)定截割狀態(tài)下在截割阻力方向上的振動(dòng)特性的仿真與試驗(yàn)曲線，結(jié)果如圖7所示，振動(dòng)特性特征值見(jiàn)表7，其中振動(dòng)特性的試驗(yàn)值通過(guò)安裝于滾筒上的無(wú)線振動(dòng)加速度傳感器獲得，傳感器布置如圖8所示。

圖7 基于仿真和試驗(yàn)的滾筒振動(dòng)特性

圖8 無(wú)線振動(dòng)加速度傳感器及其布置

表6 滾筒受載特征值對(duì)比

對(duì)比分析表6中滾筒受載特征值、圖7中滾筒振動(dòng)特性曲線及表7滾筒截割阻力方向振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)特征值可知，滾筒受載特征值的最大相對(duì)誤差為受載均值間的相對(duì)誤差，僅為4.77%，處于合理范圍內(nèi)；滾筒振動(dòng)特性波形相近，均在-19 000～18 000 mm/s波動(dòng)，通過(guò)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)出計(jì)算得到仿真及試驗(yàn)條件下滾筒截割阻力方向振動(dòng)加速度特征值的最大相對(duì)誤差僅為6.65%，處于合理范圍內(nèi)；綜上所述，無(wú)論是從滾筒受載亦或滾筒的振動(dòng)特性角度均能夠驗(yàn)證基于EDEM-RecurDyn耦合仿真的可行性與結(jié)果準(zhǔn)確性。

表7 滾筒截割阻力方向振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)特征值

AMEsim中有液壓庫(kù)及液壓元件設(shè)計(jì)(HCD)庫(kù)模塊能夠根據(jù)用戶需求快速完成液壓系統(tǒng)建模，同時(shí)解決基于經(jīng)典控制理論研究液壓系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能差的問(wèn)題，使研究更貼近工程實(shí)際。結(jié)合圖1，基于AMEsim環(huán)境建立調(diào)高液壓系統(tǒng)模型，組成元件參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表8，模型如圖9所示。

表8 元件參數(shù)設(shè)置

圖9 采煤機(jī)電液比例調(diào)高液壓系統(tǒng)AMEsim模型

以Simulink為多領(lǐng)域協(xié)同仿真主環(huán)境，基于AMEsim，RecurDyn和Simulink間接口模塊將3者集成在一起，分別定義用于交換數(shù)據(jù)的輸入、輸出狀態(tài)變量，將調(diào)高液壓缸的活塞位移定義為輸入，由 AMEsim 輸入到 RecurDyn 液壓缸的運(yùn)動(dòng)副中，RecurDyn將調(diào)高油缸作用力作為輸出輸入到AMEsim中的液壓缸活塞上；通過(guò)將AMEsim輸出的當(dāng)前調(diào)高液壓缸的活塞位移及與來(lái)自Simulink決策的調(diào)高液壓缸的活塞位移目標(biāo)值的差值輸入至控制器，輸出實(shí)現(xiàn)調(diào)高液壓系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整的電信號(hào)，控制閥口開(kāi)關(guān)及開(kāi)口大小，提供給調(diào)高油缸穩(wěn)定的流量以推動(dòng)油缸活塞移動(dòng)，使搖臂及滾筒實(shí)現(xiàn)升降，其中基于Simulink的自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型的建立將在第3節(jié)詳細(xì)介紹，在此不多做贅述。據(jù)此實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高機(jī)-液-控一體化系統(tǒng)模型的構(gòu)建，如圖10所示，其中，為滾筒轉(zhuǎn)速，r/min；為采煤機(jī)牽引速度，m/min；為滾筒截割阻力方向的振動(dòng)加速度實(shí)時(shí)值，mm/s；為EDEM模型輸出的煤巖顆粒對(duì)螺旋滾筒作用力，N；′為調(diào)高油缸活塞受力，N；為調(diào)高油缸活塞位移實(shí)時(shí)值，mm；為控制電液比例換向閥的電壓信號(hào)，V。

圖10 采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高機(jī)-液-控一體化系統(tǒng)仿真模型

3 采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型

3.1 采煤機(jī)煤巖截割狀態(tài)感知分析

采煤機(jī)截割、破落煤巖過(guò)程中對(duì)采煤機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的感知是實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制的前提，且要求感知過(guò)程具備實(shí)時(shí)性、快速性和準(zhǔn)確性。在采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)一定的情況下，采煤機(jī)截割路徑中所遇不同厚度頂板時(shí)，螺旋滾筒振動(dòng)情況亦有差別，因此，螺旋滾筒振動(dòng)情況能夠反映被開(kāi)采煤巖層的可截割性。選用連續(xù)3 s內(nèi)的螺旋滾筒振動(dòng)信號(hào)作為煤巖截割狀態(tài)感知數(shù)據(jù)，根據(jù)滾筒振動(dòng)加速度的時(shí)頻譜圖像能夠?qū)崿F(xiàn)煤巖截割狀態(tài)的精準(zhǔn)識(shí)別，且能夠解決時(shí)域特征信號(hào)相似工況的區(qū)分問(wèn)題，利用連續(xù)小波變換將表4所示的典型工況的滾筒振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)頻譜圖像以區(qū)分煤巖截割狀態(tài)，如圖11所示。

圖11 不同煤巖截割狀態(tài)的時(shí)頻譜圖像

由圖11可知，截割4種典型工況下滾筒振動(dòng)加速度的時(shí)頻譜圖像主頻差異明顯，因此可作為煤巖截割狀態(tài)識(shí)別的圖像數(shù)據(jù)樣本。

3.2 基于Fancy PCA與Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別

近年來(lái)，機(jī)器視覺(jué)成為物品識(shí)別和分類的研究熱點(diǎn)，文獻(xiàn)[21-23]分別利用機(jī)器視覺(jué)、支持向量機(jī)、VGG16網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)的思想、優(yōu)化的LeNet-5網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤矸石進(jìn)行分類，且文獻(xiàn)[24]指出Alexnet是最適合于煤矸分選的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，上述研究為煤巖截割狀態(tài)識(shí)別提供全新手段。

3.2.1 基于Fancy PCA擴(kuò)充樣本數(shù)據(jù)庫(kù)

為提高煤巖截割狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確性，選用Fancy PCA方法擴(kuò)充代表不同截割狀態(tài)的原始時(shí)頻譜樣本，豐富原始數(shù)據(jù)庫(kù)，提高模型的穩(wěn)定性及魯棒性，原始數(shù)據(jù)集是基于仿真獲取的振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)經(jīng)連續(xù)小波變換得到的時(shí)頻譜圖集合，每種工況的原始時(shí)頻譜圖樣本均為30張，共計(jì)30×4=120張。

以工況1條件下滾筒振動(dòng)加速度時(shí)頻譜圖為原始樣本圖像，基于Fancy PCA方法提取擴(kuò)充的時(shí)頻譜樣本圖像，并與原始樣本圖像進(jìn)行對(duì)比，如圖12所示。

由圖12可以看出擴(kuò)充樣本與原始樣本之間存在著很高的相似度，仍能夠保持主頻間相對(duì)位置關(guān)系，而在圖像色澤、亮度等屬性又略有差異，能夠提高模型的泛化能力，可為煤巖截割狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別提供豐富的圖像樣本。

圖12 時(shí)頻譜樣本與擴(kuò)充樣本之間的對(duì)比

3.2.2 基于Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)煤巖截割狀態(tài)識(shí)別

本文構(gòu)建的Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移模型主要由輸入層、卷積層、池化層、全連接層、輸出層組成，Alexnet具體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖13所示，卷積運(yùn)算中，對(duì)于輸入尺寸為×的圖像，經(jīng)過(guò)一個(gè)×大小的卷積核，步長(zhǎng)為的卷積層操作，輸出為

圖13 Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移模型結(jié)構(gòu)

(9)

式中，為邊界填充大小。

池化運(yùn)算中，輸出為

(10)

以多領(lǐng)域協(xié)同仿真獲取的與基于Fancy PCA擴(kuò)充的5 000×4張時(shí)頻譜樣本作為Alexnet網(wǎng)絡(luò)輸入，以與煤巖截割狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的工況編號(hào)為輸出，將4種代表煤巖截割狀態(tài)的原始樣本與擴(kuò)充樣本混合成的完整數(shù)據(jù)庫(kù)按4∶1劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，迭代次數(shù)設(shè)置為200，訓(xùn)練過(guò)程中其準(zhǔn)確率的變化規(guī)律如圖14所示。

圖14 識(shí)別準(zhǔn)確率

由圖14可知隨著迭代次數(shù)的增加，Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移模型的識(shí)別準(zhǔn)確率不斷提升，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到140次左右時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率提升的速度緩慢，網(wǎng)絡(luò)趨于收斂，識(shí)別準(zhǔn)確率可為95.79%。

采用同樣的手段重復(fù)進(jìn)行了5次訓(xùn)練，得到的準(zhǔn)確率分別為95.79%，94.89%，95.34%，96.18%和95.70%，得到模型平均識(shí)別準(zhǔn)確率為95.58%。

3.2.3 識(shí)別模型與方法對(duì)比驗(yàn)證分析

分別選擇經(jīng)Fancy PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充訓(xùn)練的Alexnet原始模型(Alexnet-FP)、Alexnet遷移模型(Alexnet-TL-FP)、VGG-16遷移模型(VGG-16-TL-FP)、GooleNet遷移模型(GooleNet-TL-FP)以及未經(jīng)Fancy PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充訓(xùn)練的Alexnet原始模型(Alexnet-NFP)和Alexnet遷移模型(Alexnet-TL-NFP)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證分析。根據(jù)控制變量原則保證各網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)置相一致，經(jīng)Fancy PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充的樣本數(shù)量為20 000，未經(jīng)Fancy PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充的原始樣本數(shù)量為120，迭代次數(shù)為200，通過(guò)識(shí)別準(zhǔn)確率及所消耗的識(shí)別時(shí)間為性能指標(biāo)對(duì)其識(shí)別效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果見(jiàn)表9。

表9 不同模型下識(shí)別準(zhǔn)確率及識(shí)別時(shí)間

對(duì)比表9中各模型的識(shí)別準(zhǔn)確率及所需的識(shí)別時(shí)間可以發(fā)現(xiàn)：未經(jīng)Fancy PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充訓(xùn)練的Alexnet模型的識(shí)別準(zhǔn)確率最低，僅為41.58%，在此基礎(chǔ)上利用Fancy PCA進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充訓(xùn)練的Alexnet模型準(zhǔn)確率升至48.07%，提升了6.49%，顯然對(duì)原始數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充能夠提升模型的準(zhǔn)確率；Alexnet-TL-NFP和Alexnet-TL-FP相比于未經(jīng)遷移學(xué)習(xí)的Alexnet模型的準(zhǔn)確率顯著提高，這是因?yàn)檫w移學(xué)習(xí)能夠?qū)⒃Ｐ蜕蠈W(xué)習(xí)到的知識(shí)或模式遷移到所設(shè)計(jì)的新模型中，提高了模型的泛化能力，而Alexnet-TL-NFP的準(zhǔn)確率低于Alexnet-TL-FP是因?yàn)閷F(xiàn)有的小規(guī)模數(shù)據(jù)集應(yīng)用于具有大型基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)中，容易產(chǎn)生過(guò)擬合，導(dǎo)致模型識(shí)別性能下降；VGG-16-TL-FP和GooleNet-TL-FP的準(zhǔn)確率略高于Alexnet-TL-FP的準(zhǔn)確率，但差距不大，造成這種結(jié)果的原因在于前兩者與Alexnet-TL-FP相比具有更寬、更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提取特征能力更強(qiáng)；從所消耗的識(shí)別時(shí)間看4類Alexnet模型所消耗的時(shí)間接近，VGG-16和GooleNet遷移模型的識(shí)別時(shí)間遠(yuǎn)大于4類Alexnet模型。綜上分析本文選擇了經(jīng)Fancy PCA數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充訓(xùn)練的Alexnet遷移學(xué)習(xí)模型對(duì)煤巖截割狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。

3.3 自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型的構(gòu)建

自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型的構(gòu)建需以其控制策略為指導(dǎo)，所制定的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制策略如圖15所示，結(jié)合Alexnet遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的煤巖截割狀態(tài)識(shí)別模型在Simulink中搭建采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制系統(tǒng)模型，如圖16所示。

圖15 采煤機(jī)自適應(yīng)截割控制策略

圖16 采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高Simulink控制系統(tǒng)模型

由圖16可知，Simulink控制系統(tǒng)模型主要由信號(hào)處理模塊(Signal processing)、時(shí)頻譜圖生成模塊(Continuous wavelet transform System)、數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充模塊(Fancy PCA System)、截割狀態(tài)識(shí)別模塊(Alexnet Transfer Learning System)、調(diào)高控制決策模塊(Height Control decision)和DDPG高度調(diào)節(jié)模型模塊(DDPG Height Adjustment Model)6個(gè)模塊構(gòu)成，其中時(shí)頻譜圖生成模塊、數(shù)據(jù)樣本擴(kuò)充模塊和截割狀態(tài)識(shí)別模塊已在第3.1節(jié)詳細(xì)說(shuō)明，在此不作贅述。信號(hào)處理模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)來(lái)自EDEM-RecurDyn仿真信息的預(yù)處理，利用Delay Line模塊實(shí)現(xiàn)獲取連續(xù)3 s內(nèi)滾筒振動(dòng)加速度時(shí)域信號(hào)，作為生成時(shí)頻譜圖的數(shù)據(jù)源；調(diào)高控制決策模塊根據(jù)煤巖截割狀態(tài)識(shí)別結(jié)果輸出所對(duì)應(yīng)的調(diào)高油缸活塞位移目標(biāo)值；DDPG高度調(diào)節(jié)模型模塊將DDPG控制器引入其中實(shí)現(xiàn)滾筒自適應(yīng)調(diào)高。

3.3.1 基于DDPG的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高模型的建立

DDPG是一種結(jié)合了基于值迭代和策略迭代的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，具有復(fù)雜工況條件下自學(xué)習(xí)、自整定、自適應(yīng)能力，非常適用于非線性、工況復(fù)雜且具有連續(xù)動(dòng)作空間問(wèn)題的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)。受篇幅限制，其具體原理可參考文獻(xiàn)[28]，在此不多作贅述。

將DDPG算法應(yīng)用于采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)，其整體結(jié)構(gòu)框架如圖17所示(圖17中，為初始狀態(tài)；+1為下一時(shí)間間隔后的狀態(tài)；為智能體得到來(lái)自環(huán)境的即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)；為初始狀態(tài)下隨機(jī)采取某種動(dòng)作；+1為在下一時(shí)間間隔后的狀態(tài)下采取的最優(yōu)動(dòng)作；()為在狀態(tài)下探索得到的目標(biāo)動(dòng)作函數(shù)；為狀態(tài)動(dòng)作價(jià)值函數(shù)；為critic網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)函數(shù))，框架主要由智能體(Agent)、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)(Reward)、經(jīng)驗(yàn)回放池(Experience Replay Buffer)和采煤機(jī)調(diào)高液壓仿真模型(Simulation Model of Hydraulic High Adjustment of Shearer)4部分構(gòu)成。智能體(Agent)由策略和學(xué)習(xí)算法組成，并分別通過(guò)用于生成動(dòng)作的演員(Actor)網(wǎng)絡(luò)和評(píng)價(jià)動(dòng)作優(yōu)劣的評(píng)論家(Critic)網(wǎng)絡(luò)得以體現(xiàn)。

圖17 基于DDPG算法的采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

為指導(dǎo)DDPG算法學(xué)習(xí)過(guò)程，設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)并從環(huán)境生成獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，衡量Agent相對(duì)于給定的觀察(狀態(tài))采取特定動(dòng)作的有效性。

以基于DDPG算法的采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為指導(dǎo)建立并訓(xùn)練采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)模型。

(1)創(chuàng)建仿真環(huán)境?；贒DPG算法的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高液壓模型分別由Desired Height Level，Height Adjustment System，Signal Processing和RL Agent四大模塊構(gòu)成，其中Desired Height Level為液壓缸活塞伸縮距離目標(biāo)值模塊，根據(jù)油缸活塞行程范圍(150 mm)訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)選取的初始參數(shù)值應(yīng)介于0～150 mm；Height Adjustment System為調(diào)高液壓系統(tǒng)集成模塊，由圖9所示搭建的液壓系統(tǒng)AMEsim模型轉(zhuǎn)換為Simulink環(huán)境下的模型組成；Signal Processing為調(diào)高液壓系統(tǒng)對(duì)深度強(qiáng)化智能體(Agent)的信號(hào)處理模塊，將調(diào)高液壓系統(tǒng)的液壓缸活塞伸縮距離誤差和液壓缸活塞伸縮距離信號(hào)作為觀察狀態(tài)輸入到RL Agent的Observation端口；以調(diào)高液壓系統(tǒng)的液壓缸活塞伸縮距離誤差值為0作為RL Agent的截止條件輸入至Isdone端口；以error值的大小作為獎(jiǎng)勵(lì)給予依據(jù)輸入到RL Agent的Reward端口；RL Agent為DDPG深度強(qiáng)化智能體模塊，基于DDPG算法以Reward端口和Observation端口數(shù)據(jù)為輸入，在Action端口輸出實(shí)現(xiàn)調(diào)高液壓系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整的電壓信號(hào)，最終得到基于DDPG算法的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高液壓模型，如圖18所示。

圖18 基于DDPG的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高液壓模型

(2)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)。獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)衡量Agent相對(duì)于任務(wù)目標(biāo)的貢獻(xiàn)，在訓(xùn)練過(guò)程中，Agent會(huì)根據(jù)收到的針對(duì)不同 “State-Action”組合的獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)更新其策略。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)分為離散獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)、連續(xù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。本文結(jié)合調(diào)高液壓控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)了3類獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，如式(11)～(13)所示。

離散獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：

(11)

式中，為液壓缸活塞伸縮距離誤差，mm。

根據(jù)離散獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的特點(diǎn)將獎(jiǎng)勵(lì)區(qū)間劃分為||<01，01≤||<1，1≤||<5，5≤||<10，10≤||<17，17≤||<25，||≥25七個(gè)區(qū)間。結(jié)合式(11)可知，當(dāng)誤差超出區(qū)間時(shí)給予一個(gè)懲罰，且誤差值越大，懲罰程度越嚴(yán)重，當(dāng)誤差在限定區(qū)間范圍內(nèi)時(shí)，為保證累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)最大值為負(fù)數(shù)，給予0的獎(jiǎng)勵(lì)。

連續(xù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：

=-||

(12)

連續(xù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是隨液壓缸誤差值連續(xù)變化的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，亦是誤差越大，懲罰越大。

混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)：

=+

(13)

混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是綜合考慮離散獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和連續(xù)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。

(3)RL Agent的創(chuàng)建與訓(xùn)練。RL Agent使用critic價(jià)值函數(shù)表示近似長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)，利用actor策略函數(shù)來(lái)決定要采取的動(dòng)作。創(chuàng)建一個(gè)具有觀察和動(dòng)作2個(gè)輸入，以及一個(gè)用以評(píng)價(jià)動(dòng)作優(yōu)劣的輸出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬critic網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建一個(gè)具有一個(gè)輸入(觀察)和一個(gè)輸出(動(dòng)作)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬actor網(wǎng)絡(luò)，如圖19所示。

圖19 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

采煤機(jī)工作過(guò)程中需根據(jù)復(fù)雜的煤層賦存條件對(duì)滾筒高度進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，而其高度的調(diào)節(jié)依賴于調(diào)高液壓缸活塞伸縮距離的精準(zhǔn)控制，因此根據(jù)調(diào)高液壓缸活塞伸縮距離范圍設(shè)置式(14)所定義的重置功能函數(shù)，以隨機(jī)化液壓缸活塞伸縮距離目標(biāo)值模塊的參考值，保證Agent不定期地繼續(xù)學(xué)習(xí)，不斷更新控制策略以適應(yīng)工況變化。

=150

(14)

式中，為0～1的隨機(jī)數(shù)。

分別以，，為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)信號(hào)對(duì)DDPG自適應(yīng)調(diào)高控制模型進(jìn)行訓(xùn)練，利用階躍信號(hào)模擬調(diào)高液壓缸活塞位移變化，比較基于3種獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)訓(xùn)練所得調(diào)高液壓系統(tǒng)的控制性能，如圖20所示。

由圖20可知，相比于離散獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)和連續(xù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)訓(xùn)練的系統(tǒng)，混合獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)訓(xùn)練的系統(tǒng)響應(yīng)速度更快，穩(wěn)態(tài)誤差更小，因此選擇混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)作為訓(xùn)練智能體的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。

圖20 不同獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)條件下系統(tǒng)控制性能

3.3.2 基于DDPG的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)性能分析

分別利用模糊PID控制器及DDPG控制器實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)調(diào)高液壓系統(tǒng)的控制，并對(duì)兩者控制效果進(jìn)行對(duì)比分析。根據(jù)式(8)可得液壓缸活塞收縮距離與螺旋滾筒下調(diào)高度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，見(jiàn)表10。根據(jù)表4中4種典型工況，并以工況1為例，基于搭建的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高機(jī)-液-控一體化系統(tǒng)模型進(jìn)行聯(lián)合仿真，分別提取活塞位移跟蹤情況及穩(wěn)態(tài)誤差、活塞運(yùn)動(dòng)速度和液壓缸腔室流量變化3方面分析兩者的控制性能，仿真結(jié)果如圖21所示。

表10 液壓缸活塞收縮距離與螺旋滾筒下調(diào)高度之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系

對(duì)比圖21結(jié)果數(shù)據(jù)可以看出，基于模糊PID和DDPG控制的自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)在0～10.6 s時(shí)，活塞位移穩(wěn)定在0 mm、活塞運(yùn)動(dòng)速度穩(wěn)定在0 mm/s、液壓缸流量穩(wěn)定在0 L/min，但由于截割過(guò)程中負(fù)載的變化，其在穩(wěn)定值附近有小幅波動(dòng)，基于模糊PID控制的系統(tǒng)在初始時(shí)刻存在沖擊，這對(duì)液壓系統(tǒng)不利，而基于DDPG控制的系統(tǒng)初始時(shí)刻沖擊較小，0～10.6 s處于調(diào)高前穩(wěn)定階段，基于模糊PID和DDPG控制的系統(tǒng)的位移穩(wěn)態(tài)誤差分別為0.2 mm和0.001 8 mm，且后者的活塞運(yùn)動(dòng)速度和液壓缸流量控制更為穩(wěn)定，在10.6 s接收到調(diào)高控制指令并開(kāi)始調(diào)高，表明兩者經(jīng)0.6 s即感知到截割工況的變化，具有較快的響應(yīng)速度；10.6～13.7 s處于調(diào)高階段，經(jīng)3.1 s左右活塞到達(dá)所設(shè)定的位置，在此過(guò)程中，活塞運(yùn)動(dòng)速度、液壓缸有桿腔流量分別在6 mm/s、4.25 L/min左右波動(dòng)，基于DDPG控制的系統(tǒng)波動(dòng)更??；13.7～25.0 s處于調(diào)高后穩(wěn)定階段，基于模糊PID和DDPG控制的系統(tǒng)的位移穩(wěn)態(tài)誤差分別為0.32 mm和0.002 1 mm，且對(duì)比與調(diào)高前穩(wěn)定階段，模糊PID控制的系統(tǒng)的活塞運(yùn)動(dòng)速度和液壓缸流量波動(dòng)顯著增大，而DDPG控制的系統(tǒng)則差別較小，表明后者具備更強(qiáng)的自適應(yīng)性；綜上述分析，顯然DDPG控制器相比于模糊PID控制器的控制性能更優(yōu)。

圖21 模糊PID控制器及DDPG控制器性能對(duì)比

4 采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)聯(lián)合仿真及性能分析

在Simulink控制系統(tǒng)模型中添加采煤機(jī)牽引速度=4.2 m/min、滾筒轉(zhuǎn)速=90 r/min，調(diào)整滾筒高度至貼近頂板位置，以液壓缸活塞縮回位移為正，伸出位移為負(fù)，設(shè)置仿真步長(zhǎng)為0.05 s，對(duì)表4中4種典型工況進(jìn)行EDEM-RecurDyn-AMEsim-Simulink多領(lǐng)域協(xié)同仿真，得到基于自適應(yīng)調(diào)高控制下滾筒受載情況、液壓缸活塞位移、運(yùn)動(dòng)速度及液壓缸流量變化情況如圖22～25所示，其中工況1的液壓缸活塞位移、運(yùn)動(dòng)速度及液壓缸流量變化情況在3.3.2節(jié)中已經(jīng)給出，在此僅補(bǔ)充給出滾筒受載情況。

圖22 滾筒受載變化情況

圖23 液壓缸活塞位移變化情況

圖24 液壓缸活塞運(yùn)動(dòng)速度變化情況

圖25 液壓缸腔室流量變化情況

由圖22可以看出，在10 s左右之前4種工況條件下采煤機(jī)滾筒受載均在18 000～33 000 N波動(dòng)，均值為25 500 N左右，僅變化趨勢(shì)略有差別，這是由于滾筒初始位置不同造成的，由圖23可看出4種工況條件下液壓缸活塞位移幾乎為0，說(shuō)明此時(shí)液壓缸活塞僅存在小幅度伸縮，滾筒高度亦處于初始高度截割工作中，由圖24，25可看出活塞運(yùn)動(dòng)速度及液壓缸腔室流量均在0 mm/s、0 L/min上下小幅波動(dòng)，原因在于截割過(guò)程中由于煤巖體力學(xué)特性具有時(shí)變性和各向異性，致使作用在滾筒及截齒上的作用力亦是變化的，由此可以看出相比于以往將理想信號(hào)模擬截割阻抗進(jìn)行系統(tǒng)性能分析的方法，多領(lǐng)域協(xié)同仿真能夠較真實(shí)地模擬煤巖體實(shí)際截割破碎過(guò)程；在10 s左右時(shí)4種工況條件下采煤機(jī)滾筒受載突增，說(shuō)明此時(shí)截割工況發(fā)生突變，但通過(guò)對(duì)比可知其增長(zhǎng)幅度不同，分別經(jīng)過(guò)0.57，0.61，0.60，0.56 s滾筒受載升至52 108，64 133，72 129，82 547 N，但此時(shí)液壓缸活塞位移、運(yùn)動(dòng)速度和液壓缸腔室流量仍保持初始狀態(tài)；由圖22，23可看出從10.6 s左右開(kāi)始滾筒受載均下降，說(shuō)明此時(shí)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)僅經(jīng)過(guò)0.6 s便感知到截割工況的變化，電液比例換向閥接到調(diào)控指令，推動(dòng)閥芯并開(kāi)啟閥口，液壓缸活塞開(kāi)始縮回，表明系統(tǒng)具備較好的實(shí)時(shí)性和快速性，系統(tǒng)滯后時(shí)間短，4種工況條件下自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)分別經(jīng)過(guò)3.1，5.2，7.3，8.9 s將液壓缸活塞調(diào)整了18.497 9，37.501 7，55.498 4，74.001 9 mm，與目標(biāo)位移值最大僅相差0.002 1 mm，與此同時(shí)滾筒受載隨著滾筒高度的調(diào)節(jié)顯著降低，并在滾筒高度調(diào)至目標(biāo)值后恢復(fù)初始受載狀態(tài)，表明此時(shí)滾筒已經(jīng)避開(kāi)頂板；由圖24，25可看出在電液比例換向閥開(kāi)啟的瞬間活塞運(yùn)動(dòng)速度和液壓缸有桿腔流量存在沖擊，活塞運(yùn)動(dòng)速度最大分別可達(dá)9.02，11.31，12.24，13.81 mm/s，液壓缸有桿腔流量最大分別可達(dá)6.21，7.72，8.24，9.71 L/min，由此可發(fā)現(xiàn)截割頂板厚度越大，對(duì)設(shè)備主要零部件沖擊亦越大，閥口開(kāi)啟后液壓缸活塞分別以6.0，7.2，7.6，8.3 mm/s左右的速度進(jìn)行調(diào)節(jié)，液壓缸有桿腔流量穩(wěn)定在4.25，5.1，5.4，5.9 L/min，液壓缸無(wú)桿腔流量逐漸增大后趨于穩(wěn)定，調(diào)至目標(biāo)位置后閥口關(guān)閉，液壓缸位移恒定，滾筒高度保持不變，由此看出隨著頂板厚度的增加，活塞位移目標(biāo)值與當(dāng)前位移值的增大，使得閥口開(kāi)度適應(yīng)工況變化，體現(xiàn)出基于DDPG控制的自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)具有良好的自適應(yīng)能力。

5 試驗(yàn)驗(yàn)證

根據(jù)相似準(zhǔn)則建立幾何相似比為1∶2的自適應(yīng)調(diào)高試驗(yàn)系統(tǒng)平臺(tái)，計(jì)算得到采煤機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)、運(yùn)動(dòng)參數(shù)及時(shí)間相似比如表11、圖26所示。

圖26 自適應(yīng)調(diào)高試驗(yàn)系統(tǒng)平臺(tái)

表11 相似比的確定

試驗(yàn)平臺(tái)主要包括試驗(yàn)臺(tái)機(jī)液系統(tǒng)、上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)、操控臺(tái)、機(jī)載測(cè)控系統(tǒng)及數(shù)據(jù)采集傳輸系統(tǒng)；其中試驗(yàn)臺(tái)機(jī)液系統(tǒng)主要由試件夾持裝置、截割裝置(滾筒、搖臂、導(dǎo)軌、調(diào)高油缸、牽引液壓缸)以及泵站等輔助元器件組成；滾筒高度采用定量泵-電液比例換向閥進(jìn)行調(diào)節(jié)；上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)基于圖形化編程語(yǔ)言LabVIEW開(kāi)發(fā)，為了驗(yàn)證所提出的自適應(yīng)調(diào)高策略，基于組件模型(COM)技術(shù)實(shí)現(xiàn)LabVIEW對(duì)自適應(yīng)調(diào)高Simulink模型的調(diào)用，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以加速度傳感器信號(hào)為主要分析對(duì)象，其他傳感器信號(hào)為輔助監(jiān)測(cè)信號(hào)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡完成對(duì)其采集，并傳輸至上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行分析、處理和輸出至交互式平臺(tái)顯示，根據(jù)識(shí)別結(jié)果向機(jī)載控制系統(tǒng)發(fā)出控制指令；將PLC作為機(jī)載測(cè)控系統(tǒng)的核心，基于OPC建立與上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)的通訊，以虛擬樣機(jī)仿真調(diào)控策略為指導(dǎo)，結(jié)合接收煤巖截割狀態(tài)識(shí)別結(jié)果對(duì)應(yīng)的控制指令設(shè)計(jì)PLC控制程序，輸出用以控制電液比例換向閥的電信號(hào)，并按比例轉(zhuǎn)換成電磁力，從而改變電液比例方向閥的流量，實(shí)現(xiàn)對(duì)活塞伸縮速度的控制，自適應(yīng)調(diào)高試驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖27所示。

圖27 自適應(yīng)調(diào)高試驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

基于兗礦煤業(yè)集團(tuán)楊村礦4602工作面，根據(jù)相似準(zhǔn)則推導(dǎo)相似夾矸煤巖性能參數(shù)，以工況2為例，將砂子、水泥、石膏、水按不同比例混合制作煤壁實(shí)體模型，保證相似煤壁在性能上與實(shí)際夾矸煤巖的一致性。

采用自適應(yīng)調(diào)高試驗(yàn)系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行試驗(yàn)，整理采集設(shè)備數(shù)據(jù)，獲取試驗(yàn)條件下液壓缸活塞位移、運(yùn)動(dòng)速度變化情況及兩者相似反推數(shù)據(jù)，如圖28，29所示。由圖28及圖29可以看出試驗(yàn)過(guò)程中液壓缸活塞位移及其運(yùn)動(dòng)速度變化趨勢(shì)與仿真過(guò)程基本一致，在圖28中液壓缸活塞位移試驗(yàn)值在0～8.8 s維持在0 mm左右，在8.8～13.12 s液壓缸活塞位移由0 mm升至17.873 3 mm，在13.12～20.75 s液壓缸活塞位移在17.873 3 mm上下小幅波動(dòng)，結(jié)合表11中幾何相似比取值情況能夠計(jì)算出相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果誤差最大分別為4.68%；在圖29中活塞桿運(yùn)動(dòng)速度試驗(yàn)值在0～8.8 s于0 mm/s左右小幅波動(dòng)，在8.8～13.12 s活塞桿運(yùn)動(dòng)速度先增至6.75 mm/s后迅速降至4.15 mm/s左右小幅波動(dòng)，在13.12～20.75 s活塞桿運(yùn)動(dòng)速度降至0 mm/s左右小幅波動(dòng)，結(jié)合表11中牽引速度相似比取值情況能夠計(jì)算出相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果誤差最大分別為3.97%。綜上驗(yàn)證了提出的采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制策略的可行性與正確性。

圖28 液壓缸活塞位移試驗(yàn)結(jié)果及相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)

圖29 液壓缸活塞運(yùn)動(dòng)速度試驗(yàn)結(jié)果及相似反推結(jié)果數(shù)據(jù)

6 結(jié) 論

(1)所提出的基于連續(xù)小波變換、Fancy PCA與Alexnet網(wǎng)絡(luò)遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法能夠?qū)崿F(xiàn)煤巖截割狀態(tài)精準(zhǔn)識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)95.58%，其為煤巖識(shí)別提供了全新的技術(shù)手段。

(2)利用DDPG深度確定性策略梯度算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)調(diào)高過(guò)程的控制，且采用混合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)DDPG Agent進(jìn)行訓(xùn)練效果最佳；通過(guò)與傳統(tǒng)控制器控制的系統(tǒng)性能進(jìn)行對(duì)比，得出基于DDPG控制的系統(tǒng)在響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)誤差及環(huán)境自適應(yīng)性方面具備更優(yōu)的控制性能。

(3)基于所搭建的自適應(yīng)調(diào)高系統(tǒng)對(duì)4種典型工況進(jìn)行聯(lián)合仿真及性能分析，以仿真過(guò)程中滾筒受載、液壓缸活塞位移、液壓缸活塞運(yùn)動(dòng)速度及液壓缸腔室流量4者的變化情況為系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，驗(yàn)證了自適應(yīng)調(diào)高控制策略在多領(lǐng)域協(xié)同仿真中應(yīng)用的可行性。

(4)利用物理試驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的基于DDPG的采煤機(jī)滾筒自適應(yīng)調(diào)高控制策略在實(shí)際應(yīng)用中的可行性及多領(lǐng)域協(xié)同仿真結(jié)果的可靠性與準(zhǔn)確性。