遗传算法与BP神经网络在液压支架自动化控制中的应用

"基于遗传算法与BP神经网络的支架跟机自动化研究" 本文主要探讨了在综合机械化采煤工作面液压支架跟机自动化过程中遇到的问题，如丢架、推移不到位等，并提出了一种结合遗传算法（GA）与反向传播（BP）神经网络的控制策略。该策略旨在优化液压支架的自动化移架操作，以提升工作效率和准确性。 首先，文章介绍了问题背景，指出液压支架在跟机自动化过程中可能出现的动作不协调，导致工作效率降低和安全风险增加。为解决这些问题，研究者设计了一个基于BP神经网络的控制器，该控制器能够接收支架的运动参数作为输入，通过计算实际输出与理想输出之间的误差，来判断是否需要进行回调控制。这是基于反馈控制理论的一种方法，旨在确保系统的动态性能。 然后，为了进一步优化神经网络控制器，研究者引入了遗传算法。遗传算法是一种全局优化技术，能有效搜索多维空间的最优解。它被用来调整和更新BP神经网络的各层阈值和权重，从而找到网络模型的最佳配置。这种GA-BP组合模型能够处理非线性问题，提高了模型对复杂环境和设备变化的适应能力。 文章通过比较BP神经网络模型、GA模型和GA-BP组合模型的均方误差（mse），证明了GA-BP模型在训练速度和预测准确性上的优势。这意味着在液压支架的推移控制上，GA-BP模型能提供更精确的控制输出，减少推移不到位的情况，提高整体工作面的自动化水平。 在模型稳定性方面，研究者分析了组合网络的适应度曲线，发现种群在第五次迭代后趋于收敛，适应度值在第五次到第十五次迭代间基本稳定，表明在第十五次迭代后已经找到了最优参数集并保持不变。这表明GA-BP组合模型不仅在训练效率上有所提升，而且在模型稳定性上也表现出色。 最后，论文提到采用上述方案的液压支架电液控制系统能够在实际应用中改善支架跟机自动化过程，提高采煤效率，降低事故风险，对于现代煤炭开采的智能化进程具有积极意义。通过这种集成控制策略，可以预见未来的综采工作面将更加高效、安全。