技术领域
[0001] 本发明属于采煤机技术领域，具体涉及一种采煤机自动化控制系统及方法。
相关背景技术
[0002] 煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。采煤机作为智能化综采工作面的核心设备，采煤机的智能化程度决定了煤矿综采工作面的智能化水平。同时，随着国家关于智能矿山等各种政策文件颁布，对采煤机智能化程度要求越来越高。
[0003] 采煤机在进行操作时，以工作人员现场操作为主，由于采煤面现场设备较多，环境复杂，人工操作不仅强度大，而且难以精确进行煤层切割，容易产生较多的煤矸石，降低了煤的品质，需要进行后续繁琐的筛分工作，增加了成本，此外人工操作智能化程度较低，也容易产生安全事故。
具体实施方式
[0012] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0013] 实施例一：请参阅图1至图2所示，一种采煤机自动化控制系统，包括：
传感器模块，通过在采煤机上安装的多种传感器单元，包括SICK激光测距仪、岩石硬度传感器、Mine Safety Appliances瓦斯浓度传感器、绝缘电阻温度传感器、MEMS加速度传感器、差压传感器和麦克风型声音传感器，用于监测各种参数，如煤层厚度、岩石硬度、瓦斯浓度和温度；
自动化控制模块，如型号为Siemens SIMATIC S7‑1500自动化控制模块，用于接收所述传感器模块中的实时数据，传输到控制系统中，通过计算机或PLC处理传感器数据；通过反馈控制算法单元，调整采煤机（型号为Eickhoff SL 300）的速度、位置和工作参数，配合自动导航和定位单元，如GPS、激光测距、惯性导航技术，确保采煤机在煤矿中的精确定位和移动，提高采煤安全性和效率；
视觉识别模块，如型号为Cognex In‑Sight Vision Systems视觉识别模块，将所述实时数据通过深度学习单元，使采煤机具备视觉识别功能，能够自动识别煤和非煤物质，从而减少煤矸石的混合，提高采得煤的品质；
安全模块，如Pilz PNOZmulti Safety PLC安全模块，通过在自动化控制模块中集成安全系统，以监测采煤工作面潜在的危险情况，如瓦斯泄漏或岩层崩塌；
远程监控模块，如型号为Sierra Wireless AirLink GX450远程监控模块，通过在远程平台，监控采煤机各项运行指标，保障采煤工作稳定进行以及与工作人员随时沟通出现的问题。
[0014] 其中应用反馈控制算法单元对切割速度进行调节如下：目标设定：设定期望的煤层切割速度（v1）；
误差计算：计算实际切割速度（v2）与期望值之间的误差；
速度误差Ev=v1‑v2、深度误差Ed=d1‑d2
控制输入计算：根据误差计算出来的误差信号，使用PID（比例－积分－微分）控制器来计算控制输入：
控制输入：
其中，Kp、Ki、Kd是PID控制器的增益参数；
控制输出：根据控制输入，对采煤机的切割参数（如刀盘速度、输送带速度）进行调整，以实现更高效的煤层切割，通过连续监测和调整采煤机的切割参数，以确保煤层的高效切割和提高煤的回收率。
[0015] 具体的，所述深度学习单元具体如下：数据采集单元：收集采煤机在不同的煤层、岩石类型和瓦斯浓度操作条件下的图像数据，将这些数据用于训练深度学习模型；
数据预处理单元：对采集的图像数据进行图像增强、尺寸调整、去噪操作，以提高模型的性能；
构建和训练深度学习模型单元：采用卷积神经网络（CNN）模型，使用标注的图像数据训练深度学习模型，为训练数据集中的图像标注正确的类别或属性，以便模型能够学习如何识别不同的煤层和非煤物质；
部署和集成单元：将经过训练和优化的深度学习模型部署到采煤机的视觉系统中，在采煤机运行时，将实时采集的图像数据传递给深度学习模型，进行实时预测，以判断当前位置是否为煤层或非煤物质。
[0016] 由上可知，通过在采煤机上安装的多种传感器，监测并获取采煤工作面中各种参数实时数据，并将实时数据传输至控制系统中，通过计算机处理，将上述实时数据，结合视觉识别单元，使采煤机具备视觉识别功能，能够自动识别煤和非煤物质，从而减少煤矸石的混合，提高采得煤的品质；利用反馈控制算法，调节采煤机的采煤速度等参数，配合自动导航和定位单元，确保采煤机在煤矿中的精确定位和移动，提高采煤安全性和效率，通过远程监控模块，监控采煤机各项运行指标，保障采煤工作稳定进行以及与工作人员随时沟通出现的问题。
[0017] 一种采煤机自动化控制方法，包括上述所述的一种采煤机自动化控制系统，所述控制方法包括以下步骤：安装传感器，通过在采煤机上安装的多种传感器，用于监测各种参数，如煤层厚度、岩石硬度、瓦斯浓度和温度；
应用自动化控制，用于接收所述传感器中的实时数据，传输到控制系统中，通过计算机或PLC处理传感器数据；通过反馈控制算法，调整采煤机的速度、位置和工作参数，配合自动导航和定位，确保采煤机在煤矿中的精确定位和移动，提高采煤安全性和效率；
视觉识别，将所述实时数据通过深度学习算法，使采煤机具备视觉识别功能，能够自动识别煤和非煤物质，从而减少煤矸石的混合，提高采得煤的品质；
安全监测，通过在自动化控制模块中集成安全系统，以监测采煤工作面潜在的危险情况，如瓦斯泄漏或岩层崩塌；
远程监控，通过在远程平台，监控采煤机各项运行指标，保障采煤工作稳定进行以及与工作人员随时沟通出现的问题。
[0018] 其有益效果同一种采煤机自动化控制系统实施例相同技术效果，在此不再赘述。
[0019] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
