液压支架群组智能决策模型：跟机推进行为优化

"液压支架群组跟机推进行为的智能决策模型-论文" 这篇论文主要探讨了液压支架群组在采煤作业中如何通过智能决策模型实现自组织协同控制，这是智能开采技术的重要组成部分。文章的核心是研究支架群组跟机行为的全局最优规划，该规划是智能决策模型的基础，旨在确保液压支架能够有效地配合采煤机的工作节奏，同时保持液压系统的压力稳定。 作者付翔、王然风和赵阳升提出了一种双层规划原理，其中包括动作类型排序和动作速度调控两个层面。在动作类型排序中，模型依据采煤机的速度和工作需求来决定液压支架的动作顺序，确保支架的动作能够适应采煤机的动态变化。在动作速度调控层面，模型考虑了液压系统的压力稳定性，通过对速度的精细调节来优化控制过程。 为了实现这一智能决策模型，研究者设计了一个能够动态决策供液动力和支架动作协同控制序列的机制。这个机制考虑了液压支架在多类型、单自由度的运动空间特性，利用时间世界的概念，对支架的动作进行精确的时间调度，以达到全局最优的效果。 论文还引用了一系列与煤炭行业相关的研究，如智慧煤矿的发展趋势、安全高效综采技术、人员定位方法、智能化开采的关键核心技术、大倾角煤层的支架控制、液压系统仿真与稳压供液技术等，显示了液压支架智能决策模型在煤炭开采领域的广泛背景和重要地位。同时，论文也探讨了5G技术、边缘云计算、煤矿机器人体系以及基于残差神经网络的矿井图像重构等先进技术在煤矿智能化中的应用，进一步突显了智能决策模型在提升煤炭工业高质量发展中的作用。 这篇论文深入研究了液压支架群组的智能决策模型，为实现煤炭开采的自动化、智能化提供了重要的理论和技术支持，有助于提高采煤效率，保障煤矿生产的安全与高效。