基于行为分析的工作面移架决策模型
姚钰鹏
熊武
北京天玛智控科技股份有限公司,北京 101399
摘要：针对液压支架控制器预设移架参数无法适应多样化生产环境,并且丢架率高的问题,提出了一种基于行为分析的工作面移架决策模型.通过分析液压支架移架机理,得到与移架操作相关的影响因素,将参数化的影响因素作为移架决策模型的输入,并将移架组合动作模型参数作为输出.针对模型输入多元非线性以及输出参数多于输入参数可能导致模型过拟合的问题,构建了以径向基函数(RBF)神经网络为核心的移架决策模型,该模型能够实现对多元非线性输入的快速拟合.利用来自内蒙古、山西和新疆等地煤矿的人工移架数据对模型进行训练,实现了多种工况环境下的移架参数预测.试验结果表明,与预设参数法相比,该模型具有更高的预测精度,能够有效模拟操作人员在各种工况下的移架决策行为.通过在某矿81202工作面的现场测试可知,相较于预设参数法移架决策模型生成的移架参数的跟机移架丢架率明显下降,该模型对促进煤矿生产自动化的实现具有实际意义.
关键词：决策模型RBF神经网络行为分析移架质量评估
分类号：TD355.4(矿山压力与支护)
资助基金：国家重点研发计划(2023YFC2907504)
论文发表日期：2025-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 1-7 )
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