王學(xué)文，李素華，謝嘉成,3，任 芳，暴慶保

(1.太原理工大學(xué) 機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院，山西 太原 030024; 2.太原理工大學(xué) 煤礦綜采裝備山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030024; 3.太重煤機(jī)有限公司 博士后科研工作站，山西 太原 030024; 4.礦山采掘裝備及智能制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030024)

隨著工業(yè)“4.0”、中國制造“2025”等概念的提出與推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)煤礦智能化、無人化成為煤炭行業(yè)發(fā)展與生產(chǎn)的新方向[1-3]。刮板輸送機(jī)作為采煤機(jī)的行走軌道和運(yùn)煤機(jī)械，如果刮板輸送機(jī)滿足不了直線度要求[4]，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)行阻力與采煤機(jī)的截割阻力增大，進(jìn)一步導(dǎo)致煤機(jī)裝備損壞，帶來重大事故，因此需要對刮板輸送機(jī)的直線度進(jìn)行控制。

王超等[5]針對刮板輸送機(jī)直線度檢測困難及測量精度不高的問題，利用捷聯(lián)慣導(dǎo)提出了一種基于中部槽結(jié)構(gòu)尺寸航位推測的刮板輸送機(jī)形態(tài)檢測新方法;HAO S等[6]采用航位推算法建立了刮板輸送機(jī)軌道幾何測量模型，利用測量模型和測量儀器，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)連續(xù)生產(chǎn)過程中刮板輸送機(jī)空間輪廓的自動(dòng)測量;張帆等[7]針對綜采工作面刮板輸送機(jī)的直線度誤差受刮板輸送機(jī)的軌跡檢測誤差和液壓支架的推移誤差影響較大的問題，提出了一種基于數(shù)字孿生的卡爾曼濾波刮板輸送機(jī)位置狀態(tài)估計(jì)方法;方新秋等[8]基于光纖光柵三維曲率傳感器傳感獲得的正交方向上的離散點(diǎn)曲率信息,采用擬合遞推的方法進(jìn)行了三維算法推導(dǎo),實(shí)現(xiàn)了刮板輸送機(jī)三維彎曲形態(tài)擬合感知與重建;張智喆等[9]為了準(zhǔn)確檢測采煤工作面中刮板輸送機(jī)的布置形狀,提出了基于采煤機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡的刮板輸送機(jī)布置形態(tài)檢測方法，根據(jù)工作面中采煤機(jī)與刮板輸送機(jī)之間的幾何空間位置關(guān)系,建立以采煤機(jī)運(yùn)行軌跡反演刮板輸送機(jī)形狀數(shù)學(xué)模型;牛劍峰等[10]用激光對位傳感器等設(shè)計(jì)了工作面直線度控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了工作面液壓支架的直線度控制，同時(shí)在2019年[11]指出使用視頻巡檢裝置對工作面液壓支架上設(shè)置的標(biāo)簽拍攝圖像,通過視覺測量技術(shù)進(jìn)行工作面直線度檢測,實(shí)現(xiàn)液壓支架基于工作面直線度檢測數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)找直控制;李森等[12]為了解決綜采工作面在自動(dòng)化生產(chǎn)模式下推進(jìn)數(shù)刀后逐漸不直的問題，提出采用慣性導(dǎo)航技術(shù)測量刮板輸送機(jī)平直度來定量描述工作面直線度的方法,將慣性導(dǎo)航裝置捷聯(lián)于采煤機(jī),實(shí)時(shí)測量采煤機(jī)割煤行走時(shí)形成的三維空間軌跡;王世博等[13]利用采煤機(jī)軌跡反演得到刮板輸送機(jī)的運(yùn)動(dòng)軌跡，依據(jù)調(diào)直參考目標(biāo)直線，根據(jù)刮板輸送機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡與參考目標(biāo)直線解算并控制液壓支架的推移距離，實(shí)現(xiàn)刮板輸送機(jī)調(diào)直過程。

由以上的研究可以看出，目前的研究是在忽略一些影響刮板輸送機(jī)直線度重要因素下進(jìn)行的:

(1)銷耳間隙依舊是影響直線度的主要因素。銷耳間隙的存在會(huì)使液壓支架電液控系統(tǒng)進(jìn)行定量推移時(shí)，刮板輸送機(jī)中部槽的相對位置變化并沒有滿足要求，因而在對刮板輸送機(jī)調(diào)直時(shí)，銷耳間隙會(huì)影響刮板輸送機(jī)的直線度。

(2)在研究直線度時(shí)沒有考慮到直線度檢測時(shí)傳感器的誤差影響。由于傳感器本身存在一定的誤差，這使得采煤機(jī)反演得到的軌跡與實(shí)際軌跡存在一定的偏差，以反演得到的刮板輸送機(jī)軌跡為依據(jù)進(jìn)行調(diào)直時(shí)，刮板輸送機(jī)的直線度往往達(dá)不到要求。

(3)沒有考慮到煤層底板的起伏對刮板輸送機(jī)直線度的影響。對刮板輸送機(jī)進(jìn)行軌跡修正時(shí)，由于煤層底板的起伏會(huì)使刮板輸送機(jī)的姿態(tài)和液壓支架的姿態(tài)與目標(biāo)姿態(tài)存在差異，會(huì)使液壓支架在推移刮板輸送機(jī)時(shí)，刮板輸送機(jī)的中部槽達(dá)不到既定的位姿要求，進(jìn)而使刮板輸送機(jī)的直線度達(dá)不到要求。

針對以上問題，可以在虛擬環(huán)境下建立刮板輸送機(jī)調(diào)直研究的虛擬場景，擺脫井下進(jìn)行相關(guān)調(diào)直試驗(yàn)困難的困擾，實(shí)現(xiàn)刮板輸送機(jī)調(diào)直過程的可視化。Unity3D[14]作為一種支持多維度的虛擬仿真引擎，實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜工況的動(dòng)態(tài)可視化，可以作為求解器對復(fù)雜問題進(jìn)行求解同時(shí)也可以將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)輸出。目前，已有相關(guān)學(xué)者[15-18]利用Unity3D進(jìn)行了煤礦井下相關(guān)工作的仿真研究，并得到了真實(shí)可靠的仿真研究結(jié)果，這說明利用Unity3D創(chuàng)建的虛擬空間對刮板輸送機(jī)進(jìn)行調(diào)直研究是可行的。

筆者基于Unity3D提供的虛擬環(huán)境，提出了一種基于空間運(yùn)動(dòng)學(xué)與長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)軌跡預(yù)測融合的調(diào)直方法，對刮板輸送機(jī)的直線度調(diào)整進(jìn)行了研究。在Unity3D中創(chuàng)建了“煤層+裝備”虛擬調(diào)直仿真系統(tǒng)，把浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律通過C#腳本的形式作用于浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)，通過捕捉推移關(guān)鍵點(diǎn)，達(dá)到理想化消除銷耳間隙的影響的作用，實(shí)現(xiàn)了液壓支架對刮板輸送機(jī)的精準(zhǔn)推移;并且考慮到用傳感器檢測刮板輸送機(jī)姿態(tài)時(shí)存在誤差和煤層底板起伏對刮板輸送機(jī)直線度的影響，對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)補(bǔ)償后以XML格式輸出，利用LSTM(Long Short Term Memory)網(wǎng)絡(luò)[19]對刮板輸送機(jī)的當(dāng)前刀軌跡與目標(biāo)調(diào)直軌跡進(jìn)行了預(yù)測;將預(yù)測結(jié)果和實(shí)際直線度要求作為參考標(biāo)準(zhǔn)，建立了軌跡修正模型和軌跡-姿態(tài)轉(zhuǎn)換模型，最終獲得了移架完成后液壓支架與中部槽的相對位置差;基于浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律液壓支架精準(zhǔn)推移刮板輸送機(jī)，完成了刮板輸送機(jī)的調(diào)直過程，并在虛擬環(huán)境和實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對整個(gè)調(diào)直研究中得到的結(jié)論進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 整體思路

綜采工作面“三機(jī)”指液壓支架、采煤機(jī)、刮板輸送機(jī)，工作面運(yùn)行時(shí)，采煤機(jī)以刮板輸送機(jī)為運(yùn)行軌道，沿煤壁往復(fù)割煤，切割煤壁落煤，并將落下的煤裝入刮板輸送機(jī)，刮板輸送機(jī)在完成運(yùn)煤的同時(shí)隨液壓支架的推進(jìn)整體前移;采煤機(jī)完成作業(yè)后，液壓支架對采空區(qū)頂板進(jìn)行及時(shí)支護(hù)，維持一定的工作空間[20]。

筆者對刮板輸送機(jī)的直線度進(jìn)行了定義，并對影響刮板輸送機(jī)直線度的因素進(jìn)行了分析，通過工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)對浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行了解析，利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對刮板輸送機(jī)的軌跡進(jìn)行了預(yù)測，并將獲得的運(yùn)動(dòng)規(guī)律和預(yù)測軌跡結(jié)合起來對刮板輸送機(jī)進(jìn)行了調(diào)直研究。本文的整體框架如圖1所示。

圖1 整體框架Fig.1 Overall framework

2 刮板輸送機(jī)直線度問題

2.1 刮板輸送機(jī)直線度定義

由于目前刮板輸送機(jī)的直線度沒有準(zhǔn)確的定義，筆者針對刮板輸送機(jī)調(diào)直時(shí)的直線度要求，對刮板輸送機(jī)的直線度進(jìn)行了定義。

刮板輸送機(jī)直線度是指在垂直于煤層傾向方向，用于限制煤礦井下實(shí)際刮板輸送機(jī)姿態(tài)對刮板輸送機(jī)理想直線度變動(dòng)量的在平行于煤壁方向上的一種形位偏差。

如圖2所示，垂直于煤層傾向方向，刮板輸送機(jī)在XY平面有3種可能的形狀軌跡(不包括理想形狀軌跡)。形狀偏差是指各形狀軌跡上的點(diǎn)與其第1個(gè)點(diǎn)的位置偏差;位置偏差是指刮板輸送機(jī)形狀軌跡允許波動(dòng)的最大位置范圍;理想形狀軌跡是指在垂直于煤層傾向方向上刮板輸送機(jī)不受任何因素影響、自適應(yīng)鋪設(shè)在煤層上、軌跡不存在任何波動(dòng)時(shí)的形狀軌跡;上形狀軌跡是指刮板輸送機(jī)形狀軌跡超前于理想形狀軌跡時(shí)的情況，對應(yīng)的形狀偏差為上形狀偏差;下形狀軌跡是指刮板輸送機(jī)滯后于理想形狀軌跡時(shí)的情況，對應(yīng)的形狀偏差為下形狀偏差;中間形狀軌跡是指介于上形狀軌跡與下形狀軌跡之間的軌跡，對應(yīng)的形狀偏差為中間形狀偏差。

圖2 刮板輸送機(jī)直線度定義示意Fig.2 Sketch for definition to straightness of scraper conveyor

2.2 刮板輸送機(jī)直線度的影響因素

2.2.1銷耳間隙的影響

推移機(jī)構(gòu)是連接液壓支架與刮板輸送機(jī)的浮動(dòng)機(jī)構(gòu)，因而可以將其稱為液壓支架與刮板輸送機(jī)的浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)(本文簡稱為浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu))。

刮板輸送機(jī)通過擋板側(cè)槽幫上的推移耳座與浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的連接頭相連，液壓支架推移刮板輸送機(jī)時(shí)，連接頭位于推移耳孔的上方，液壓支架移架時(shí)，連接頭位于推移耳孔的底部，存在一定的前后框量，稱為銷耳間隙[21]，如圖3所示。銷耳間隙的存在，利用液壓油缸對刮板輸送機(jī)進(jìn)行調(diào)整時(shí)會(huì)出現(xiàn)非線性誤差，降低了刮板輸送機(jī)形態(tài)的控制精度。

圖3 銷耳間隙描述Fig.3 Description of pin-to-ear clearance

2.2.2傳感器檢測誤差的影響

由于外界干擾、測量方法等帶來的系統(tǒng)誤差與傳感器的基本誤差，在使用傳感器對刮板輸送機(jī)的軌跡進(jìn)行檢測或者反演時(shí)，得到的測量結(jié)果與實(shí)際的軌跡有一定的差距[22-23]。

2.2.3煤層底板起伏的影響

真實(shí)的煤層底板并不是理想的平直平面，由于煤層沉積過程中基底不平和后期地質(zhì)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)的影響，在沿煤層傾向與煤層走向上會(huì)產(chǎn)生起伏[24]。綜采工作面的直線度體現(xiàn)在其垂直于煤層傾向方向投影的直線度情況，刮板輸送機(jī)的直線度隨著底板起伏的增大而增大[25]。

3 基于空間運(yùn)動(dòng)學(xué)與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測融合的刮板輸送機(jī)調(diào)直方法

基于空間運(yùn)動(dòng)學(xué)獲得浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)規(guī)律，在Unity3D中將其通過C#腳本編入仿真系統(tǒng)底層，在刮板輸送機(jī)推移耳座上標(biāo)記如圖2所示推溜與移架的關(guān)鍵點(diǎn)作為推移機(jī)構(gòu)等價(jià)機(jī)械手模型末端執(zhí)行器的捕捉位置，達(dá)到理想化消除銷耳間隙的影響的作用，在虛擬環(huán)境下得到推移機(jī)構(gòu)各結(jié)構(gòu)運(yùn)動(dòng)變量的具體值，液壓支架按得到各運(yùn)動(dòng)變量值精準(zhǔn)推移，在此情況下，可自動(dòng)針對銷耳間隙進(jìn)行推移量的補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)了液壓支架與刮板輸送機(jī)在虛擬煤層底板上的協(xié)同推進(jìn)。

3.1 調(diào)直方法

取采煤機(jī)從機(jī)頭至機(jī)尾方向割煤時(shí)為正向割煤過程，此時(shí)為正常刀割煤，該刀采煤結(jié)束后的軌跡為當(dāng)前軌跡;取采煤機(jī)從機(jī)尾至機(jī)頭方向割煤時(shí)為反向割煤過程，此時(shí)為調(diào)直刀割煤，取該刀對應(yīng)的軌跡為目標(biāo)調(diào)直軌跡。

基于空間運(yùn)動(dòng)學(xué)與時(shí)間序列軌跡預(yù)測的融合調(diào)直方法是指根據(jù)預(yù)測得到的刮板輸送機(jī)調(diào)直軌跡，獲取移架后的液壓支架與對應(yīng)刮板輸送機(jī)中部槽的相對位置，液壓支架推移機(jī)構(gòu)利用浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律得到各結(jié)構(gòu)的具體運(yùn)動(dòng)值進(jìn)行精準(zhǔn)推移，實(shí)現(xiàn)刮板輸送機(jī)調(diào)直的一種方法。調(diào)直示意圖如圖4所示。

圖4 調(diào)直示意Fig.4 Schematic diagram of straightening

把液壓支架和刮板輸送機(jī)的浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律通過C#語言編入U(xiǎn)nity3D虛擬仿真系統(tǒng)，完成液壓支架與刮板輸送機(jī)的虛擬聯(lián)接，當(dāng)刮板輸送機(jī)向煤壁方向推進(jìn)時(shí)，浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)及時(shí)捕捉推移耳座處的關(guān)鍵點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)液壓支架與刮板輸送機(jī)在虛擬復(fù)雜底板下的協(xié)同推進(jìn)。

由于在使用傳感器對刮板輸送機(jī)進(jìn)行姿態(tài)檢測時(shí)，傳感器測量誤差的存在以及煤層底板起伏的影響會(huì)使刮板輸送機(jī)檢測得到的軌跡與實(shí)際的軌跡存在很大的偏差，因而需要綜合傳感器測量誤差和煤層底板起伏的影響對刮板輸送機(jī)軌跡進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)預(yù)測得到的坐標(biāo)信息轉(zhuǎn)換為刮板輸送機(jī)偏轉(zhuǎn)的角度后，確定了刮板輸送機(jī)在Unity3D中的預(yù)測軌跡姿態(tài)。整個(gè)調(diào)直過程在相鄰兩刀內(nèi)，按照“推溜-移架-推溜-移架”的順序完成刮板輸送機(jī)的調(diào)直動(dòng)作。綜采工作面連續(xù)推進(jìn)幾個(gè)循環(huán)后，需要對刮板輸送機(jī)的直線度進(jìn)行調(diào)整，首先液壓支架根據(jù)預(yù)測得到的刮板輸送機(jī)當(dāng)前刀軌跡進(jìn)行推溜，液壓支架根據(jù)獲得的移架行程進(jìn)行移架;之后液壓支架以刮板輸送機(jī)的理想調(diào)直位置為目標(biāo)，液壓支架根據(jù)浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)規(guī)律，以理想調(diào)直位置與液壓支架上等價(jià)工業(yè)機(jī)器人基座的相對位置為基礎(chǔ)，獲得推移油缸的推移量，最終將刮板輸送機(jī)推移至目標(biāo)位置，液壓支架及時(shí)移架。

3.2 基于工業(yè)機(jī)器人模型的浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)規(guī)律解算

浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)是空間運(yùn)動(dòng),包括活塞桿的伸長、推移桿的俯仰運(yùn)動(dòng)和偏航運(yùn)動(dòng)、連接頭的偏航運(yùn)動(dòng)，而工業(yè)機(jī)器人的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)包括直線運(yùn)動(dòng)、俯仰運(yùn)動(dòng)、偏航運(yùn)動(dòng)和翻滾運(yùn)動(dòng)，可以看出浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)符合工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)特征[26-28]，因而可以將浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)化為工業(yè)機(jī)器人機(jī)械手模型對其運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行研究。以圖5(a)中的點(diǎn)a位置為基座建立如圖5(b)所示的轉(zhuǎn)換模型。

如圖6所示為浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的機(jī)械手模型與D-H坐標(biāo)系統(tǒng)[20]。其中坐標(biāo)系x0-z0，x1-z1，x2-z2，x3-z3，x4-z4，x5-z5為給每個(gè)關(guān)節(jié)指定的本地參考系;θi為關(guān)節(jié)角，指xi-1軸繞著xi軸所轉(zhuǎn)動(dòng)的角度;di為關(guān)節(jié)距離，指沿著zi-1軸時(shí)xi-1軸與xi軸之間的距離;l1為推移桿的長度;l2為連接頭的長度。

圖5 機(jī)械手轉(zhuǎn)換模型Fig.5 Transformed manipulator model

圖6 D-H坐標(biāo)系統(tǒng)Fig.6 D-H coordinate system

根據(jù)相鄰兩坐標(biāo)系的變換矩陣:

(1)

式中，ai為沿著xi軸的zi-1軸與zi軸之間的距離,為連桿長度，包括推移桿的長度l1;αi為zi-1軸繞著xi軸所轉(zhuǎn)動(dòng)的角度，為連桿扭轉(zhuǎn)角，此處均為90°。

根據(jù)0T5=0T1·1T2·2T3·3T4·4T5，建立機(jī)械手模型的正向運(yùn)動(dòng)矩陣，繼而采用逆向運(yùn)動(dòng)學(xué)技術(shù)，對各運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行求解[20]，即

(2)

由以上公式得到浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)等價(jià)機(jī)械手模型各關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，根據(jù)關(guān)節(jié)路徑最短的原則確定最優(yōu)解，最優(yōu)解為

(3)

3.3 基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刮板輸送機(jī)軌跡預(yù)測

由于預(yù)測刮板輸送機(jī)軌跡時(shí)需要考慮到刮板輸送機(jī)當(dāng)前軌跡與煤層底板截割信息、相鄰若干刀刮板輸送機(jī)的軌跡之間具有強(qiáng)的依賴性?；谶@種特性，需要對刮板輸送機(jī)軌跡相關(guān)的序列變化數(shù)據(jù)處理，因而選用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測。

3.3.1LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[30-32]是一種特殊的RNN網(wǎng)絡(luò)，繼承了RNN模型的大部分特性，同時(shí)也解決了梯度反傳過程中出現(xiàn)的梯度消失問題，適合處理和預(yù)測時(shí)間序列中間隔和延遲非常長的事件。其內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 LSTM網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)Fig.7 Internal structure of LSTM network

圖7中，Zf，Zi，Zo，Z為使用LSTM的當(dāng)前輸入xt和上一狀態(tài)得到的ht-1拼接訓(xùn)練得到的;Zf，Zi，Zo由拼接向量乘以權(quán)重矩陣后，再通過一個(gè)sigmoid函數(shù)轉(zhuǎn)換為0～1的數(shù)值，作為門控狀態(tài);Z是將結(jié)果通過一個(gè)tanh激活函數(shù)將其轉(zhuǎn)換為-1～1的數(shù)值，作為輸入數(shù)據(jù);Ct，Ct-1，yt，ht，Ct為細(xì)胞單元的記憶狀態(tài);Ct-1為上一時(shí)刻細(xì)胞單元的記憶狀態(tài);yt為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)狀態(tài)下的輸出狀態(tài);ht為傳遞到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出狀態(tài)。

圖8 LSTM神經(jīng)單元的處理模型Fig.8 Processing model of LSTM neural unit

(1)遺忘門遺忘一些細(xì)胞狀態(tài),用于對長期記憶信息的篩選，選擇需要被神經(jīng)元遺忘的單元，它的輸入是ht-1與xt，輸出為0～1之間的數(shù)，其中0代表全拋棄，1代表全保留，非0和1的數(shù)代表特征值。

ft=σ(Wf,[ht-1,xt]+bf)

(4)

(2)輸入門輸入當(dāng)前信息，用于計(jì)算當(dāng)前輸入xt以多大程度添加到長期記憶細(xì)胞單元中。

it=σ(Wi,[ht-1,xt]+bi)

(5)

(3)候選向量用于計(jì)算當(dāng)前的輸入的單元狀態(tài)。

(6)

此時(shí)，需要對記憶細(xì)胞單元的信息進(jìn)行更新，對舊狀態(tài)的記憶信息通過遺忘門進(jìn)行遺忘和通過輸入門添加當(dāng)前時(shí)刻新增加的信息。

(7)

(4)輸出門確定隱藏變量的輸出:

ot=σ(Wo,[ht-1,xt]+bo)

(8)

ht=ottanhct

(9)

然后教師再總結(jié)：壓力是一種效果力，而重力是一種性質(zhì)力，他們之間并沒有本質(zhì)的聯(lián)系，所以壓力可以由重力產(chǎn)生，也可以由其他力產(chǎn)生。這樣學(xué)生就不會(huì)將它們混在一起了。

3.3.2LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型搭建

由于需要提取的特征比較多，為了賦予模型更強(qiáng)的表達(dá)能力，利用MATLAB建立了用于刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)預(yù)測的2層LSTM預(yù)測模型，輸入輸出維度均為一維。如圖9所示，輸入層X=(xt-1,xt-2,…,xt-n)，表示在第t刀之前n刀的輸入特征向量，將第t天的數(shù)據(jù)作為標(biāo)簽，其中輸入特征向量xt為包含截割底板起伏量和進(jìn)行傳感器測量誤差補(bǔ)償后的中部槽各坐標(biāo)值。兩層 LSTM 網(wǎng)絡(luò)用于自動(dòng)提取歷史數(shù)據(jù)間的固有特征以及輸入特征間的復(fù)雜非線性關(guān)系。輸出層yt為LSTM模型在第t刀的刮板輸送機(jī)坐標(biāo)預(yù)測值。通過多次試驗(yàn)確定最優(yōu)參數(shù):num_HiddenUnits為200，2層 LSTM 網(wǎng)絡(luò)(第1層 12個(gè)神經(jīng)元，第2層 9個(gè)神經(jīng)元)，最大迭代次數(shù)為250，學(xué)習(xí)率為 0.01，梯度閾值設(shè)置為 1以防止梯度爆炸，使用Dropout減少過擬合，采用Adam 隨機(jī)梯度下降算法，使用ERMS作為損失函數(shù)。

圖9 基于LSTM的刮板輸送機(jī)軌跡預(yù)測模型Fig.9 Trajectory prediction model of scraper conveyor based on LSTM

3.3.3模型評價(jià)指標(biāo)

采用均方根誤差ERMS作為模擬偏差的評價(jià)指標(biāo)，ERMS反映實(shí)測值和模擬值間的差異程度:

(10)

式中，n為樣本容量;pi，qi分別為刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)的實(shí)測值與預(yù)測值。

3.3.4預(yù)測模型算法的驗(yàn)證

為了選擇具有高預(yù)測性能的預(yù)測算法，選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)、長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為對比模型。數(shù)據(jù)集采用山西某煤礦實(shí)際得到的滾筒截割高度，共有17×40個(gè)序列，采用前16刀的滾筒截割高度預(yù)測第17刀的滾筒截割高度。采用ERMS，EMAP(Mean Absoluted Percentage Error)進(jìn)行結(jié)果評估,結(jié)果如圖10，表1所示。

圖10 預(yù)測結(jié)果對比Fig.10 Comparison of forecast results

表1 預(yù)測模型評估結(jié)果Table 1 Prediction model evaluation results

由圖10可以看出，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果的擬合曲線更接近于真實(shí)值;由表1可以看出，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果的ERMS值和EMAP值均為最小，即預(yù)測值與實(shí)際值的誤差最小。綜上所述，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果更佳，因而本文選用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測。

3.3.5刮板輸送機(jī)軌跡預(yù)測

本文提出的調(diào)直方法是基于浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律，通過刮板輸送機(jī)的軌跡控制液壓支架的推移運(yùn)動(dòng)，由于地球板塊的運(yùn)動(dòng)致使煤礦井下煤層底板的起伏是無規(guī)律性的，隨著綜采工作面的推進(jìn)，刮板輸送機(jī)的軌跡大致呈現(xiàn)出隨底板構(gòu)造特點(diǎn)變化的規(guī)律，再加上對刮板輸送機(jī)軌跡進(jìn)行檢測時(shí)的傳感器測量誤差的存在，使得刮板輸送機(jī)在整個(gè)開采環(huán)境確定的三維空間與時(shí)間維的位姿呈現(xiàn)出無規(guī)律的時(shí)序運(yùn)動(dòng)。然而常見的調(diào)直方法是通過采煤機(jī)軌跡反演獲得的刮板輸送機(jī)軌跡和軌跡最低點(diǎn)推移一個(gè)截深得到的平直線作為理想調(diào)直軌跡，而采煤機(jī)軌跡測量過程和反演過程中具有一定誤差，這使得在后續(xù)調(diào)直時(shí)刮板輸送機(jī)的直線度誤差出現(xiàn)累積現(xiàn)象。因而需要綜合煤層底板與傳感器的影響對刮板輸送機(jī)的軌跡進(jìn)行預(yù)測。

如圖11所示，刮板輸送機(jī)Z坐標(biāo)的變化象征著沿著煤層傾向方向上刮板輸送機(jī)的位置變化，是刮板輸送機(jī)直線度的主要研究指標(biāo);刮板輸送機(jī)Y坐標(biāo)的變化象征著煤層底板起伏的變化，是采煤機(jī)滾筒截割底板量的主要研究指標(biāo);刮板輸送機(jī)X坐標(biāo)的變化象征著刮板輸送機(jī)沿煤層走向方向上的刮板輸送機(jī)位置的變化，是刮板輸送機(jī)是否發(fā)生上竄下滑的主要研究指標(biāo)。

圖11 刮板輸送機(jī)的坐標(biāo)系Fig.11 Coordinate system of scraper conveyor

刮板輸送機(jī)三維坐標(biāo)的變化分別代表著不同事件的研究指標(biāo)，各指標(biāo)之間相互影響，因此在使用LSTM網(wǎng)絡(luò)對刮板輸送機(jī)的軌跡進(jìn)行預(yù)測時(shí)，需要對刮板輸送機(jī)的三維坐標(biāo)分別進(jìn)行預(yù)測，不僅規(guī)劃刮板輸送機(jī)在下一時(shí)序內(nèi)的空間位置，而且間接地對煤層底板起伏情況和刮板輸送機(jī)包括直線度在內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)的影響進(jìn)行預(yù)測。

由于刮板輸送機(jī)的調(diào)直是在相鄰兩刀內(nèi)完成的，刮板輸送機(jī)的當(dāng)前刀軌跡與目標(biāo)調(diào)直軌跡決定著液壓支架與刮板輸送機(jī)的相對位置關(guān)系，這是本文所提出的調(diào)直方法的關(guān)鍵之一，因而需要分別對刮板輸送機(jī)的當(dāng)前刀軌跡與目標(biāo)調(diào)直軌跡進(jìn)行預(yù)測，使獲得的相對位置關(guān)系更加準(zhǔn)確，最終使調(diào)直結(jié)果更精準(zhǔn)。

在虛擬環(huán)境下，通過對調(diào)直過程的連續(xù)預(yù)演，即液壓支架先將刮板輸送機(jī)推移成彎曲的姿態(tài)，再利用腳本控制使刮板輸送機(jī)推進(jìn)一個(gè)截深的行程，獲得可靠的數(shù)據(jù)集來源。

(1)刮板輸送機(jī)當(dāng)前刀軌跡的預(yù)測。在液壓支架與刮板輸送機(jī)連續(xù)推進(jìn)多個(gè)循環(huán)的基礎(chǔ)上，以采煤機(jī)正向割煤時(shí)刮板輸送機(jī)的軌跡坐標(biāo)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)集，利用選用的預(yù)測模型對當(dāng)前刀軌跡的坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測。

(2)刮板輸送機(jī)目標(biāo)調(diào)直軌跡的預(yù)測。由于刮板輸送機(jī)的調(diào)直是在相鄰兩刀內(nèi)完成的，將調(diào)直刀時(shí)刮板輸送機(jī)的坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行誤差補(bǔ)償后輸出，利用選用的預(yù)測模型將輸出的坐標(biāo)作為數(shù)據(jù)集對目標(biāo)調(diào)直軌跡進(jìn)行預(yù)測。

4 復(fù)雜底板條件下的刮板輸送機(jī)虛擬調(diào)直試驗(yàn)

通過對虛擬煤機(jī)裝備進(jìn)行參數(shù)化處理，建立具有起伏的虛擬煤層底板，建立基于“煤層+裝備”虛擬空間。當(dāng)工作面連續(xù)推進(jìn)幾個(gè)循環(huán)后，根據(jù)預(yù)測得到的刮板輸送機(jī)當(dāng)前刀軌跡，得到刮板輸送機(jī)調(diào)直時(shí)所需的軌跡修正量，基于浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)規(guī)律液壓支架精準(zhǔn)推移刮板輸送機(jī)，將刮板輸送機(jī)調(diào)直。

4.1 “煤層+裝備”虛擬空間的創(chuàng)建

4.1.1虛擬煤層的建立

由于煤層底板并不是理想的平直面，而是在沿煤層傾向與走向上均具有起伏。為了使刮板輸送機(jī)調(diào)直研究的煤層環(huán)境貼近井下復(fù)雜的煤層地質(zhì)條件，本文建立了具有雙向起伏的虛擬煤層底板。

在UG中，根據(jù)地質(zhì)特點(diǎn)建立煤層底板的三維模型，將其轉(zhuǎn)換為STL格式并將其導(dǎo)入3DMax中，再次轉(zhuǎn)換格式為FBX格式并將其導(dǎo)入U(xiǎn)nity3D中[33]，通過建立一系列截割底板，使相鄰兩截割底板旋轉(zhuǎn)微量的角度以達(dá)到沿煤層傾向起伏波動(dòng)大的目的，得到如圖12所示虛擬煤層底板模型。

圖12 虛擬煤層底板模型Fig.12 Virtual coal seam floor model

4.1.2煤機(jī)裝備的參數(shù)化

為了實(shí)現(xiàn)虛擬環(huán)境與物理環(huán)境下的煤機(jī)裝備映射關(guān)系的建立，需要在虛擬環(huán)境下對煤機(jī)裝備進(jìn)行參數(shù)化配置。Unity3D與實(shí)際空間中的換算比例為100∶1，具體的參數(shù)配置結(jié)果見表2，表2中，l為中部槽間距;r為中部槽寬度;α為相鄰兩中部槽的相對偏轉(zhuǎn)角度。

4.1.3虛擬“煤層+裝備”自適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化

實(shí)際的煤礦井下工作環(huán)境是一種動(dòng)態(tài)環(huán)境，煤層底板的起伏也是隨機(jī)不確定的，這就需要在虛擬環(huán)境下實(shí)現(xiàn)虛擬煤機(jī)裝備以虛擬煤層的起伏和裝備間的運(yùn)動(dòng)關(guān)系為依據(jù)自適應(yīng)調(diào)整位姿。

Unity3D中的物理引擎組件可實(shí)現(xiàn)虛擬模型的物理關(guān)系約束的建立[33]。如圖13所示，在虛擬煤層底板上安裝Mesh collider 組件，依次在刮板輸送機(jī)中部槽、液壓支架群上安裝Rigidbody組件及若干Box collider組件，在刮板輸送機(jī)鏟煤板邊緣安裝Capsule collider組件，由此建立了煤機(jī)裝備與煤層底板間的虛擬接觸模型。采用Character joint 連接相鄰兩中部槽，將鉸鏈安裝于相鄰中部槽的中心位置，以實(shí)現(xiàn)虛擬彎曲時(shí)刮板輸送機(jī)中部槽來自相鄰中部槽與煤層底板的約束力;根據(jù)工業(yè)生產(chǎn)要求，刮板輸送機(jī)相鄰兩中部槽的最大彎曲角度為4°，分別將Low Twist Limit 與High Twist Limit 設(shè)置為-4與4。以上過程的完成可實(shí)現(xiàn)在運(yùn)行狀態(tài)下，煤機(jī)裝備在虛擬煤層上的姿態(tài)自適應(yīng)變化。

表2 參數(shù)化數(shù)據(jù)Table 2 Parametric data sheet

圖13 物理關(guān)系配置Fig.13 Physical relationship configuration diagram

4.2 基于預(yù)測與修正融合的軌跡確定方法

由于預(yù)測得到的軌跡是基于虛擬開采過程的數(shù)據(jù)使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到的，預(yù)測結(jié)果可能會(huì)存在部分偏離實(shí)際的現(xiàn)象。因而用于刮板輸送機(jī)調(diào)直時(shí)的軌跡必須將軌跡預(yù)測與修正相融合進(jìn)行確定。

4.2.1數(shù)據(jù)來源

本試驗(yàn)選用捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)(SINS)對刮板輸送機(jī)的姿態(tài)進(jìn)行檢測與軌跡反演，通過定義一個(gè)任意數(shù)random1，設(shè)定其范圍[22-23]為(-0.41，-0.28)，在對中部槽位置輸出時(shí)疊加該任意數(shù)，達(dá)到模擬利用SINS反演刮板輸送機(jī)軌跡測量誤差的目的;定義一個(gè)任意數(shù)random2，設(shè)定其范圍為(0,0.28)，在對中部槽位置輸出時(shí)疊加該任意數(shù)，達(dá)到對傳感器的測量誤差進(jìn)行補(bǔ)償?shù)哪康?。采用以下函?shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬輸出。

gameobject_Position_x=this.transform.position.x

+random1+random2;

gameobject_Position_y=this.transform.position.y

+random1+random2;

gameobject_Position_z=this.transform.position.z

+random1+random2。

虛擬場景中液壓支架編號為yyzz_num(num∈(1,40)),刮板輸送機(jī)中部槽的編號為zbc_num(num∈(1,40)),通過以上程序?qū)Ω髦胁坎鄣奈恢米鴺?biāo)在Unity3D中以xml的格式輸出，將其以一維元胞數(shù)組的形式導(dǎo)入MATLAB中作為LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí)的數(shù)據(jù)集。

如果液壓支架與刮板輸送機(jī)在虛擬煤層底板上連續(xù)推進(jìn)了18個(gè)循環(huán)，在第19個(gè)循環(huán)時(shí)對刮板輸送機(jī)進(jìn)行調(diào)直，需要對刮板輸送機(jī)的當(dāng)前軌跡與目標(biāo)調(diào)直軌跡進(jìn)行預(yù)測，液壓支架以預(yù)測得到的刮板輸送機(jī)當(dāng)前刀軌跡為依據(jù)進(jìn)行推移，液壓支架根據(jù)目標(biāo)調(diào)直軌跡預(yù)測的結(jié)果，基于浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)規(guī)律的調(diào)直方法將刮板輸送機(jī)推直。對液壓支架與刮板輸送機(jī)連續(xù)推進(jìn)19個(gè)循環(huán)后按照采煤機(jī)正向割煤與反向割煤時(shí)的刮板輸送機(jī)的一系列位置坐標(biāo)分別建立數(shù)據(jù)集。

4.2.2刮板輸送機(jī)軌跡的預(yù)測與修正模型的建立

液壓支架與刮板輸送機(jī)在圖12所示的虛擬煤層底板上推進(jìn)時(shí)，由于采煤機(jī)截深和煤層底板沿煤層傾向方向起伏的影響，使得刮板輸送機(jī)當(dāng)前刀軌跡曲線與前一循環(huán)對應(yīng)的軌跡曲線具有一定的相關(guān)性，這導(dǎo)致預(yù)測軌跡曲線與真實(shí)軌跡曲線之間存在滯后性，因此本文采取差分運(yùn)算消除自相關(guān)性，將數(shù)據(jù)集的前90%作為訓(xùn)練集，其余部分作為測試集。為了避免因歷史數(shù)據(jù)少導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果誤差大的現(xiàn)象發(fā)生，采用滾動(dòng)預(yù)測的方法提高預(yù)測準(zhǔn)確度。預(yù)測結(jié)果如圖14，15所示。

圖15 刮板輸送機(jī)目標(biāo)調(diào)直軌跡預(yù)測Fig.15 Prediction of target straightening trajectory of scraper conveyor

如圖14，15所示，刮板輸送機(jī)的預(yù)測軌跡精度比較高，誤差在±0.4 cm內(nèi)，預(yù)測時(shí)間均在35 s內(nèi)，收斂曲線如圖16所示,因而可以用來對刮板輸送機(jī)的軌跡進(jìn)行預(yù)測。但是這些軌跡是在已知的數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上獲得的，這使得預(yù)測的結(jié)果更貼近數(shù)據(jù)集隱含的規(guī)律，可能會(huì)存在刮板輸送機(jī)的預(yù)測軌跡波動(dòng)太大或者是與實(shí)際要求不符，這就需要根據(jù)特性參數(shù)和未來用點(diǎn)情況進(jìn)行軌跡整體修正與局部修正。

圖16 預(yù)測Z坐標(biāo)時(shí)的收斂曲線Fig.16 Convergence curve for predicting Z-coordinate

理想軌跡數(shù)據(jù)是指軌跡直線度誤差為0時(shí)的軌跡數(shù)據(jù)，但是該軌跡數(shù)據(jù)沒有考慮到底板起伏的影響，因而采用理想軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)直是不可行的。如圖17所示為刮板輸送機(jī)修正流程圖，將預(yù)測得到的刮板輸送機(jī)預(yù)測軌跡的數(shù)據(jù)與理想軌跡的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，如果滿足條件范圍，則預(yù)測得到的數(shù)據(jù)將作為最終的軌跡數(shù)據(jù);如果不滿足，則需要對預(yù)測得到的軌跡按照建立的軌跡修正模型進(jìn)行一次或者多次修正。軌跡修正模型為

(11)

式中，h(x)為刮板輸送機(jī)的修正軌跡;f(x)為刮板輸送機(jī)的實(shí)際軌跡;g(x)為刮板輸送機(jī)的擬合軌跡。

4.2.3刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)-姿態(tài)間的轉(zhuǎn)換模型

當(dāng)刮板輸送機(jī)鋪設(shè)在煤層底板上時(shí)，由于底板的起伏和液壓支架群推移誤差的存在等原因，使得刮板輸送機(jī)中部槽在垂直于煤層走向方向與沿煤層走向方向均產(chǎn)生彎曲角度。為了使預(yù)測得到的刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)能轉(zhuǎn)換為Unity3D中控制刮板輸送機(jī)姿態(tài)的角度變量，因而要實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)向中部槽角度的變換。

如圖18所示，其中，Δx=x-x0;Δy=y-y0;Δz=z-z0;坐標(biāo)A、坐標(biāo)C代表了中部槽a的位置坐標(biāo)，坐標(biāo)B、坐標(biāo)D代表了中部槽b的位置坐標(biāo)，根據(jù)二者的相對位置關(guān)系可以得到兩中部槽的相對偏轉(zhuǎn)角度α,β。

(12)

由式(12)可以實(shí)現(xiàn)由刮板輸送機(jī)位置坐標(biāo)向刮板輸送機(jī)姿態(tài)上的轉(zhuǎn)換。

5 試驗(yàn)驗(yàn)證與分析

由于預(yù)測使用的數(shù)據(jù)來源于虛擬環(huán)境，需要對提出的修正方法與坐標(biāo)-角度轉(zhuǎn)換方法進(jìn)行驗(yàn)證、因而需要在虛擬環(huán)境下對提出的調(diào)直方法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證;由于在虛擬環(huán)境下場景由腳本驅(qū)動(dòng)程序運(yùn)行，這可能會(huì)使虛擬環(huán)境與真實(shí)環(huán)境下的裝備運(yùn)行姿態(tài)存在差異，本實(shí)驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)設(shè)備可以針對部分理論結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而可以根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果對其余在虛擬環(huán)境下得到理論結(jié)果的可靠性進(jìn)行說明。

5.1 虛擬調(diào)直試驗(yàn)結(jié)果

對刮板輸送機(jī)的目標(biāo)調(diào)直軌跡預(yù)測結(jié)束后，發(fā)現(xiàn)預(yù)測軌跡的起伏太大，且與目標(biāo)軌跡相差過大，需要對預(yù)測的軌跡進(jìn)行修正，修正后的軌跡曲線如圖19所示，直線度誤差在±0.3 cm內(nèi)，修正后的z坐標(biāo)曲線滿足直線度要求。

圖19 刮板輸送機(jī)Z坐標(biāo)的修正結(jié)果Fig.19 Correction of Z-coordinate of scraper conveyor

由圖20可以看出，刮板輸送機(jī)的理想調(diào)直軌跡、修正預(yù)測軌跡和實(shí)際調(diào)直軌跡之間的誤差在±0.4 cm，預(yù)測精度、修正精度、調(diào)直精度均比較高。由圖21可以看出，以刮板輸送機(jī)修正后的預(yù)測軌跡為依據(jù)，在虛擬環(huán)境下對刮板輸送機(jī)調(diào)直后，刮板輸送機(jī)調(diào)直后的軌跡與預(yù)測目標(biāo)軌跡間的誤差在±0.2 cm內(nèi)，符合調(diào)直精度要求。

圖20 刮板輸送機(jī)三維軌跡曲線Fig.20 Three dimensional trajectory curve of scraper conveyor

圖21 刮板輸送機(jī)的Z坐標(biāo)曲線Fig.21 Z-coordinate curves of scraper conveyor

5.2 刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)-姿態(tài)間的轉(zhuǎn)換模型的驗(yàn)證

圖22 轉(zhuǎn)換模型的驗(yàn)證結(jié)果Fig.22 Validation results α of conversion models

在虛擬環(huán)境下選取支架2～12進(jìn)行驗(yàn)證。由圖22可以看出，α值的平均誤差為6.12%，β值的平均誤差為12.51%，誤差率較低，證明了刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)-姿態(tài)間的轉(zhuǎn)換模型的可靠性。誤差來源主要來自2個(gè)方面：① 預(yù)測軌跡與實(shí)際軌跡之間存在一定的誤差，雖然通過差分法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，由于底板起伏的不規(guī)律性使得預(yù)測值與實(shí)際值之間仍然存在一定的差異;② 由于Character Joint相當(dāng)于球關(guān)節(jié)，橫滾角的存在會(huì)影響偏航角和俯仰角的大小。

5.3 浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)規(guī)律的理論驗(yàn)證

在虛擬場景中，任意選取一對液壓支架和中部槽組合，選取5號中部槽與對應(yīng)液壓支架為驗(yàn)證對象，得到推移耳處關(guān)鍵點(diǎn)的位置坐標(biāo)為(-36.309 04，4.289 356，-3.525 143),推移機(jī)構(gòu)各結(jié)構(gòu)繞各自旋轉(zhuǎn)軸偏轉(zhuǎn)的角度為θ1=2.819 214°，θ2=0.379 465 3°，θ3=0.823 691 6°，根據(jù)其位姿特點(diǎn)建立如圖23所示驗(yàn)算模型，其中，C為驗(yàn)算模型上建立的1個(gè)過渡點(diǎn)，對應(yīng)于推移機(jī)構(gòu)上連接活塞桿與推移桿處的銷軸位置;l1為第2個(gè)長方體的體對角線；l2為第一個(gè)長方體頂面的面對角線；d為活塞桿的伸出量，即CD線段長度。

圖23 驗(yàn)算模型Fig.23 Check model

根據(jù)式(13)進(jìn)行規(guī)律的正確性驗(yàn)算:

(13)

得到計(jì)算結(jié)果見表3。由表3可以看出，采用該驗(yàn)算模型對所得運(yùn)動(dòng)規(guī)律進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，絕對誤差在0.027 cm內(nèi)，誤差較小，說明本文得到的浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律在理論上是正確的。

5.4 調(diào)直方法的驗(yàn)證

由于試驗(yàn)條件的限制，不能實(shí)現(xiàn)對刮板輸送機(jī)的連續(xù)推移，可以驗(yàn)證單次調(diào)直結(jié)果。使一個(gè)木板在中部槽上行走模擬采煤機(jī)割煤的過程，采用傾角傳感器記錄推移桿的傾角，采用位移傳感器獲得推移桿的推移行程。本實(shí)驗(yàn)通過控制底板的起伏，推移機(jī)構(gòu)滿行程推移刮板輸送機(jī)，利用液壓支架控制刮板輸送機(jī)的直線度。由于虛擬場景中的中部槽數(shù)目較實(shí)驗(yàn)室中試驗(yàn)機(jī)構(gòu)的多，本文選取部分虛擬模型進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，試驗(yàn)臺裝置如圖24所示，該試驗(yàn)臺裝置結(jié)構(gòu)及參數(shù)接近實(shí)際比例。

表3 計(jì)算結(jié)果Table 3 Calculation results

當(dāng)虛擬環(huán)境下底板位置變化2 cm時(shí)，試驗(yàn)臺上的底板需要變化約0.35 cm，因而選取0.35 cm的墊片控制底板的起伏。調(diào)整煤層底板下陷位置，使推移機(jī)構(gòu)滿行程推移刮板輸送機(jī)后中部槽沿采煤機(jī)行走方向上的中心線位置位于起伏的位置，按照直角三角形的中心線定理，通過墊片的高度控制底板的起伏，如圖25所示。試驗(yàn)結(jié)果見表4。

捷聯(lián)慣導(dǎo)的初始值為(0，0，-162.3)，得到虛實(shí)對比圖如圖26所示。

由試驗(yàn)結(jié)果可以看出，仿真得出的浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)各結(jié)構(gòu)的參數(shù)變化趨勢和試驗(yàn)測得的大致相同，各角度差值維持在±0.5°內(nèi)，證明了浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)規(guī)律的準(zhǔn)確性;圖26(d)中的曲線是試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得的所有數(shù)據(jù)與1號中部槽對應(yīng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)的差值曲線，可

圖24 試驗(yàn)裝置Fig.24 Test device

圖25 地形設(shè)置思路Fig.25 Idea for terrain setting

表4 試驗(yàn)結(jié)果Table 4 Test results

圖26 試驗(yàn)結(jié)果Fig.26 Test error

以看出本文提出的調(diào)直方法在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境直線度偏差在±0.2 cm內(nèi)，虛擬仿真環(huán)境下的直線度偏轉(zhuǎn)在0.08 cm內(nèi)，誤差較小，滿足直線度誤差要求。從另一方面，可以說明本文在虛擬環(huán)境下得到的一系列結(jié)論也是可靠的。

6 結(jié) 論

(1)建立了刮板輸送機(jī)的軌跡預(yù)測模型。由于刮板輸送機(jī)的位置坐標(biāo)存在自相關(guān)性，本文采用差分法對坐標(biāo)進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理，采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對刮板輸送機(jī)軌跡進(jìn)行預(yù)測后，均方根誤差在0.14 cm內(nèi)，預(yù)測精度較高。

(2)建立了刮板輸送機(jī)的軌跡修正模型。通過對預(yù)測軌跡進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，和原軌跡數(shù)據(jù)作差后與原軌跡數(shù)據(jù)的均值求和，得到修正后的軌跡點(diǎn)，目標(biāo)預(yù)測調(diào)直軌跡修正后的直線度誤差在±0.4 cm內(nèi)，修正效果較好。

(3)建立了刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)--姿態(tài)的轉(zhuǎn)換模型。根據(jù)刮板輸送機(jī)中部槽的位置坐標(biāo)和刮板輸送機(jī)的彎曲模型，建立了刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)--姿態(tài)轉(zhuǎn)換模型，通過在虛擬環(huán)境下選取一定數(shù)目中部槽的偏轉(zhuǎn)角度與理論角度進(jìn)行對比后，α值的平均誤差為6.12%，β值的平均誤差為12.51%，誤差率較低。

(4)提出了一種基于刮板輸送機(jī)軌跡預(yù)測的調(diào)直方法。該調(diào)直方法的關(guān)鍵是獲得刮板輸送機(jī)目標(biāo)調(diào)直位置和液壓支架移架后的相對位置，以刮板輸送機(jī)修正后的預(yù)測軌跡為依據(jù)，浮動(dòng)連接機(jī)構(gòu)通過精準(zhǔn)捕捉中部槽關(guān)鍵點(diǎn)位置進(jìn)行推移，擺脫了銷耳間隙對直線度的影響，刮板輸送機(jī)調(diào)直后的直線度精度較高。

(5)以上研究將刮板輸送機(jī)的軌跡預(yù)測和調(diào)整直線度聯(lián)系起來為刮板輸送機(jī)的調(diào)直提供了一種新的思路。但是仍然存在以下問題:① 沒有實(shí)現(xiàn)對刮板輸送機(jī)的軌跡進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)修正，需要建立基于刮板輸送機(jī)實(shí)時(shí)預(yù)測軌跡的動(dòng)態(tài)修正模型。② 刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)-姿態(tài)的轉(zhuǎn)換模型沒有考慮到橫滾角、偏航角、俯仰角3個(gè)角度間的耦合作用，需要對刮板輸送機(jī)軌跡坐標(biāo)-姿態(tài)的轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行完善。