基于磁流变触觉再现及触视觉融合的采煤机恒功率控制研究

该项目以采煤机功率控制为背景，采用磁流变触觉再现及触视觉融合的方法对采煤机恒功率控制进行研究。首先建立系统人机耦合模型，依据精确模型匹配的理论和Diophantine 方程所蕴涵的对输出响应的预测意义，获得只含有纯延时的对指标轨迹精确跟随的约束条件；然后依据此条件和Bingham模型，建立磁流变阀模型，优化参数；最后将触觉再现操控信息与现有的基于操作器的视觉操控信息融合，从而优化采煤机操控方式。该项研究涉及采煤机恒功率控制、磁流变触觉再现及触视觉信息融合等多个领域的理论方法，揭示人工操控中人机操控信息耦合的局部动力学特征。从系统构架角度，将精确模型匹配理论、磁流变阀有限元数值分析和多分辨率信号分析引入到采煤机恒功率控制研究中，将拓展采煤机控制设计方法，具有重要的理论价值及实际应用意义。

实际应用中由于煤层的复杂及操作者的经验差异导致了采煤机机经常处于欠载、偶尔过载的状态下，不能发挥其应用的效能。为了实现对采煤机牵引速度有效、精确的控制，实现其功率控制达到最佳效率，本项目设计出一种基于磁流变液的触觉技术的采煤机恒功率控制方法。建立了基于Bingham屈服应力特性的不同阻尼间隙的磁流变阀模型，结果表明，将其转换为触觉反馈驱动阻力可增大单位体积的触觉量程。利用ANSYS优化工具寻找优化方法，优化其中的参数，借鉴电感、电容等效模型优化磁流变阀的PWM控制电路及阀体相关参数，提高磁流变阀响应时间，满足只含有纯延时的对指标轨迹的精确跟随的约束条件。针对井下粉尘、喷雾等引起摄像设备获取的退化图像，开展了基于多分辨率分析的井下图像去噪增强等预处理、图像分割、目标及敏感区域特征提取、识别等方面研究。基于磁流变触觉、采煤机电控系统传感数据、井下机器视觉，针对采煤机电机负载含有较高频率的波动时，选择合适的多分辨率工具实现触觉再现操控信息及视觉操控信息的滤波，提出将采煤机电机的负荷分为脉动区和非脉动区的阈值选取依据及相应的操控信息融合策略。有效地利用了操作者手部触觉的分辨力及反应速度，有效调整采煤机输出功率，提高采煤机的工作稳定性。降低采煤机电机的负荷在欠载点或超载点附近连续脉动等烧毁电机或损坏截割部齿轮的发生几率。项目资助期内发表论文13篇，其中SCI检索2篇，EI检索检索10篇，授权发明专利5项，已公示的发明专利申请3项。本项目对基于磁流变触觉及触视觉融合的采煤机恒功率控制做了基础研究，在后续的工程实践中为井下恶劣条件下采煤机的优化控制奠定基础。