UWB提升采煤机定位精度的关键算法与实验验证

本文主要探讨了在煤炭开采过程中，如何通过改进采煤机的定位精度来提升整体作业效率和安全性。研究者针对UWB（超宽带）定位系统在矿井环境中普遍存在的精度不高的问题，提出了一个创新的定位算法。UWB因其高精度和抗多路径干扰的特点，在采矿设备定位中具有潜力，但实际应用中可能受到环境因素、信号噪声等因素影响，导致定位误差较大。 该算法的核心在于两部分：首先，利用信息过滤技术。信息过滤算法能有效处理UWB接收到的各种信号值，通过算法的智能分析，剔除冗余和无效数据，降低因信号干扰或噪声导致的定位偏差。这一过程旨在提高定位系统的稳定性，并确保接收的数据质量。 其次，神经网络算法的应用是另一个关键步骤。通过对采煤机在刮板输送机机头位置一段时间内的数据进行深度学习和优化，神经网络能够识别并学习这些数据中的模式和规律，进一步提升定位精度。这种方法能够适应复杂的工作环境，并不断自我调整，以适应不同工况下的最优定位策略。 实验结果显示，经过信息过滤后的定位精度显著提高，三维精度可以达到大约7厘米，这是一个相当显著的进步。而神经网络算法的引入则将定位精度进一步提升至2-3厘米，这代表了在实际操作中的高度精确性，对于保障采煤机的安全运行和提高生产效率具有重要意义。 这项研究不仅解决了UWB在矿井定位中的精度问题，还展示了结合信息过滤和神经网络技术的潜力，为煤炭开采行业的自动化和智能化提供了有力的技术支持。随着这些先进技术的应用，未来的采煤作业将更加高效、安全，有助于推动整个煤炭工业的现代化进程。