复杂底板下掘进机倾斜巷道防滑控制策略研究

本文主要探讨了在不同倾角巷道下悬臂式掘进机的防滑控制问题。针对综掘工作面巷道中复杂多变的底板特性，研究者首先分析了掘进机履带打滑率与牵引力之间的关系，发现随着打滑率的上升，牵引力急剧下降，这对掘进机的正常作业造成了严重困扰。为了确保掘进机在各种路况下的稳定运行，他们寻求了一种有效的解决方案——计算不同路况下的掘进机履带期望打滑率。 研究者构建了倾斜巷道中掘进机掘进的动力学模型，特别强调了对掘进阻力的深入理解。在这个模型的基础上，他们提出了一种基于BP（Back Propagation）神经网络的PID（Proportional-Integral-Derivative）防滑控制方法。这种方法能够精确控制掘进机的履带运动，提高其对环境变化的适应性。 作者利用Simulink和AMESim软件工具，建立了一个系统仿真模型和液压模型，这些模型是在Matlab环境下开发和优化的。通过仿真，他们模拟了三种典型底板防滑控制场景，验证了BP神经网络PID防滑控制系统的优越性能，包括高精度、快速响应和良好的环境适应性。 这项研究对于提升悬臂式掘进机在倾斜巷道中工作的稳定性、效率和安全性具有重要意义。它不仅提供了防滑控制策略的理论依据，也为实际工程应用提供了实用的控制技术，有助于提高煤炭开采过程中的生产效率和降低风险。该成果对于矿井安全运营和智能化掘进技术的发展具有积极的推动作用。