单向示范刀记忆截割：BP神经网络自适应PID控制策略优化

本文主要探讨的是"单向示范刀记忆截割BP神经网络自适应PID控制策略"在井下采煤机系统中的应用。针对井下工作环境恶劣，采煤机调高系统的非线性、滞后性以及工作载荷时变的问题，文章首先构建了一个采煤机单向示范刀记忆截割的数学模型。这个模型基于采煤机在工作面上的操作特性，考虑了工作参数、位置参数和姿态参数等多方面的几何关系，通过底板和顶板的数字化表示，精确描绘了采煤机的运动轨迹。 模型中，底板和顶板的坐标分别由一系列三角函数表达，反映了煤层的起伏变化。通过这个数学模型，研究者可以模拟采煤机在不同工作条件下记忆截割的轨迹。文章的核心创新在于提出了一种基于BP神经网络的自适应PID控制策略。PID（比例-积分-微分）控制器是一种经典的控制算法，但在非线性和时变负载情况下可能效果不佳。BP神经网络则以其自学习和适应能力，能够动态调整控制参数，以实现更精准的控制。 通过将BP神经网络与PID控制器相结合，该策略旨在优化采煤机的记忆截割控制，提高其跟随示范刀的精度，从而减轻井下工作人员的劳动强度，降低安全隐患。模拟仿真结果显示，这种方法能够有效地稳定并准确地跟踪示范刀的顶板截割曲线，且跟踪吻合度良好，满足了工程实际应用中的性能要求。 这项研究不仅解决了采煤机在复杂地质条件下工作的控制问题，还展示了如何利用先进的神经网络技术提升传统控制方法的效果，对于提高煤炭开采效率和保障矿工安全具有重要的实践价值。