采煤机记忆截割系统的研究与应用

李智

摘要：采煤机记忆截割系统主要由计算机控制系统、传感器系统、液压系统、电动系统、截割头以及数据存储和管理系统等组成。这些组成部分相互配合，实现对截割机的精确控制和自动化操作，提高采煤效率和安全性。基于此，以下对采煤机记忆截割系统的研究与应用进行了探讨，以供参考。

关键词：采煤机；记忆截割系统；研究与应用

引言

在实际操作中，为了保证安全和高效的采煤作业，必须对采煤机记忆截割系统的各项工作参数进行严格监测和调整。应根据煤炭开采的需要，进行合理的参数设置，并进行实时监控和调整，以确保采煤机记忆截割系统稳定运行，并达到预期的生产效果。

1采煤机记忆截割系统组成

采煤机记忆截割系统主要由以下几个组成部分组成：1. 计算机控制系统：

采煤机记忆截割系统的核心是计算机控制系统，它负责接收和处理来自各个传感器的数据，并实时控制截割机的运行。计算机控制系统通常包括硬件设备和控制软件，用于监测和调节截割机的运转。2. 传感器系统：传感器系统用于采集和监测截割机与煤层之间的物理参数。这些传感器可以测量刀齿的位置、速度和力量，以及截割头与煤层的距离等信息。常见的传感器包括位移传感器、速度传感器、压力传感器和力传感器等。3. 液压系统：液压系统是驱动截割机的重要部分，它通过提供液压能量来控制截割头的升降、左右移动和前后摆动等动作。液压系统包括液压泵、油缸、阀门、液压管路等组成，可以根据计算机控制系统的指令实现截割头的准确定位和截割动作。4. 电动系统：电动系统提供截割机的动力，驱动各个部件的运行。电动系统通常包括主电机、传动装置以及电气控制系统等。主电机产生机械能，通过传动装置将能量传递给截割头，使其完成切割工作。电气控制系统用于实时监测和控制电动机的运行状态。5. 截割头：截割头是采煤机记忆截割系统中最为重要的部件之一，它安装在截割机的前部，用于直接与煤层接触并进行切割。截割头通常由多个刀齿、刀盘和防护罩组成。刀齿是与煤层直接接触的部分，通过回转和摆动进行截割动作。6. 数据存储和管理系统：为了记录和管理采煤机记忆截割系统的运行数据，通常会配备数据存储和管理系统。该系统可以将数据存储到本地或远程服务器，并提供数据查询、统计和分析等功能。这些数据对于优化截割系统运行和评估工作效率具有重要意义。

2采煤机记忆截割系统工作参数

采煤机记忆截割系统是用于煤矿井下开采作业的重要设备之一。它通过截割盘的旋转和推进运动，实现对煤炭的切割和提取。在截割过程中，采煤机记忆截割系统的工作参数对于保证采煤效率和安全性至关重要。以下是其中几个常见的工作参数：1. 截割高度（Cutting Height）：截割高度是指截割盘轴线与工作面顶板之间的垂直距离，通常用于调节采煤机的截割深度。截割高度的合理设置可以保证煤炭的充分切割和提取，提高采煤效率。2. 推进速度（Shearer Speed）：推进速度是指采煤机在工作面上的前进速度。它需要根据矿层情况和截割要求进行调整。推进速度过快可能导致截割不均匀，推进速度过慢可能导致采煤效率降低。3. 回撤速度（Retreat Speed）：回撤速度是指采煤机在完成一次截割后从下一工作面返回到当前工作面的速度。回撤速度需要根据井下的实际情况和安全要求进行调整。过快的回撤速度可能导致设备振动，影响安全性。4. 刀盘转速（Cutting Drum Speed）：刀盘转速是指截割盘的旋转速度。适当的刀盘转速能够保证煤炭的良好切割和提取效果。过高的刀盘转速可能导致刀具磨损加剧，增加设备维护成本。5. 推进力（Shearer Force）：推进力是指采煤机对工作面的推进压力。推进力的大小与采煤机的机械性能以及煤层的切割性质有关。合理的推进力既要保证采煤机稳定前进，也要避免对煤炭造成过度压力而导致煤层崩塌。

3采煤机记忆截割系统的应用

3.1自动化控制技术

自动化控制技术在采煤机记忆截割系统的研究中起到了关键作用。通过设计合理的控制算法和使用先进的传感器技术，研究人员可以实现对截割过程中的重要工作参数如截割高度、推进速度、回撤速度等的自动调节和控制。这样一来，采煤机可以更加高效地进行截割工作，并且提高了截割的精度。这种自动化控制技术的应用不仅能减轻操作人员的负担，还能降低人为因素对截割效果的影响，从而提高了采煤机的整体性能和工作效率。

3.2 数据处理和分析技术

采煤机记忆截割系统生成大量的数据，在研究中需要进行数据的处理和分析。研究人员利用机器学习和数据挖掘等技术，对截割参数、煤层地质信息和设备状态等进行综合分析，为截割效果的评估和优化提供科学依据。1. 机器学习：机器学习是指通过算法和模型，使机器能够从数据中学习和提取特征，进而做出预测和决策。在采煤机记忆截割系统中，可以利用机器学习技术对截割参数、煤层地质信息、设备状态等数据进行分析和建模。例如，可以使用监督学习算法训练模型，预测截割效果或煤层性质，或者使用无监督学习算法发现隐藏在数据中的模式和关联性。2. 数据挖掘：数据挖掘是从大量的数据中发现有价值的信息和模式的过程。在采煤机记忆截割系统中，数据挖掘技术可用于发现截割参数与截割效果之间的关联、煤层地质信息与截割适应性之间的关系等。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。3. 数据可视化：数据可视化技术将大量的数据以图形、图表或其他可视化方式展示，使得用户可以直观地理解和分析数据。在采煤机记忆截割系统中，通过数据可视化技术可以将截割参数、煤层地质信息、设备状态等数据进行可视化展示，帮助用户快速理解信息，发现数据中的规律和异常。4. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元工作机制的计算模型。在采煤机记忆截割系统中，神经网络可以用于对复杂数据进行建模和预测。例如，可以使用深度神经网络来对多个截割参数进行联合建模，预测最佳的截割策略，或者使用递归神经网络预测煤层的性质和分布。5. 数据预处理：数据预处理是在进行数据分析之前对数据进行清洗和转换的过程。在采煤机记忆截割系统中，数据预处理可以包括去除噪声、填补缺失值、标准化数据等步骤。这样可以提高数据的质量和一致性，减小对后续分析结果产生的影响。

3.3人工智能技术

近年来，随着人工智能技术的快速发展，采煤机记忆截割系统的研究也逐渐引入了人工智能的方法和算法。例如，采用深度学习算法，实现对煤岩识别、煤炭含量预测和设备故障判断等任务的自动化和智能化。

结束语

综上所述，采煤机记忆截割系统主要由计算机控制系统、传感器系统、液压系统、电动系统、截割头以及数据存储和管理系统等组成。这些组成部分相互配合，实现对截割机的精确控制和自动化操作，提高采煤效率和安全性。

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