基于混合IWO-PSO算法的掘进机截割轨迹规划方法
田劼
银晓琦
文艺成
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083;煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室,北京 100083
摘要：针对掘进机截割轨迹规划方法准确度低、对掘进设备损耗大的问题,提出了一种基于混合IWO(杂草优化)-PSO(粒子群优化)算法的掘进机截割轨迹规划方法.将截割断面环境分为单夹矸、双夹矸和多夹矸3种,对相应断面进行栅格化并建立栅格地图,采用二值膨胀法对不规则夹矸进行膨胀化处理,并采用混合IWO-PSO算法在3种断面环境中进行轨迹规划.混合IWO-PSO算法以IWO算法中的种子扩散方式为基础,对初始群体进行扩散,在竞争排斥前允许所有个体自由繁殖,使寻优空间的多样化得到有效保障;同时采用PSO算法中的位置迭代更新方式对繁殖的种子位置进行迭代更新,利用群体经验和个体经验对粒子位置进行及时调整,有效提高了算法寻优深度和速度.仿真结果表明,基于混合IWO-PSO算法得到的掘进机截割轨迹长度、二次挖掘栅格数和截割能耗均小于标准PSO算法,对障碍夹矸的规避能力优于标准PSO算法.通过EBZ135型掘进机进行断面截割试验,结果表明,巷道断面成形左侧、右侧、两侧边界误差最大值分别为30,20,50 mm,相对误差分别在2％,1.4％,1.7％内,可满足不同巷道断面环境下的有效避障和成形要求.
关键词：掘进机截割轨迹规划截割能耗夹矸混合IWO PSO算法杂草优化粒子群优化
分类号：TD632(矿山电工)
资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021YJSJD17)
论文发表日期：2021-12-10
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( 55-61 )
英文信息