智能融合调直：机器人运动学与LSTM预测驱动刮板输送机直线度提升

本文主要探讨了在智能化开采背景下，如何提高刮板输送机的直线度控制精度，以提升煤矿的安全和效率。针对传统调直方法存在的精度不高问题，作者提出了一种创新的调直策略，即结合机器人运动学与时间序列预测技术。 首先，研究者运用工业机器人的空间运动学原理深入解析了液压支架和刮板输送机浮动连接机构的运动规律。他们将这些理论知识用C#编程语言编入Unity3D仿真系统中，通过精确控制推移机构连接头来捕捉刮板输送机中部槽的关键点，实现了液压支架与刮板输送机的精确对接，有效地减少了由于销耳间隙引起的误差，从而提高了调直的准确性。 接着，考虑到传感器噪声和底板截割轨迹对轨迹检测的影响，研究者在仿真系统中实施了相应的补偿措施。然后，他们利用MATLAB中的长短时记忆(LSTM)神经网络技术对刮板输送机的运动轨迹进行预测，以更准确地掌握其动态行为。 最后，根据实际工况的需求，作者构建了目标调直轨迹的修正模型和轨迹-姿态转换模型。通过已获取的刮板输送机轨迹，可以计算出液压支架在移架后的新位置和与中部槽的相对位置变化，依据浮动连接机构的运动特性，实现对刮板输送机的精准调直。通过虚拟试验验证，这些模型表现出很高的可靠性，即使在底板存在起伏的复杂环境中，调直精度也能达到±0.2cm和0.08cm，远超标准要求。 总结来说，本文提出的方法创新性地结合了运动学理论与机器学习技术，为解决刮板输送机调直难题提供了一种有效途径。研究结果对于提升刮板输送机的直线度控制具有重要的实践价值，为智能化煤矿开采的发展做出了贡献。关键词包括刮板输送机、调直方法、空间运动学、时间序列分析、Unity3D、液压支架以及直线度控制，这些都是本研究的核心内容。