一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法技术

本发明专利技术公开了一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，包括步骤：一、预测用滚筒高度数据序列获取：获取当前工作面后侧的6～8个工作面开采过程中的采煤机记忆截割数据；二、滚筒高度初步预测；三、滚筒高度初步预测结果修正，过程如下：建立预测残差的马尔可夫链、马尔可夫预测、滚筒高度预测数据组计算和采煤机调高数据组获取；四、调高轨迹获取：数据处理设备根据步骤304中得出的当前工作面开采过程中的采煤机调高数据组，获得当前工作面的采煤机调高轨迹。本发明专利技术方法步骤简单、设计合理且实现简便、使用效果好，方法步骤简单、设计合理且实现简便、使用效果好，基于灰色马尔可夫链进行调高轨迹预测，预测精度高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于煤层开采
，尤其是涉及一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法。
技术介绍
采煤机是煤矿机械化开采的核心装备，其自动化程度决定了综采工作面的自动化水平，实现采煤机滚筒自动调高不仅是实现采煤工作面生产过程自动化的重要环节，并且对延长机器寿命、提高设备可靠性、保障工人安全、提高煤炭质量等具有重要意义，对采煤机械的智能化控制及煤炭工业的可持续发展也有较大的促进作用。为了实现综采工作面采煤机调高的自动化和智能化，确保准确识别煤岩，高效割煤，需要对采煤机的截割轨迹进行预测，从而实现采煤机滚筒的自动调高和自适应截割。目前，国内外采煤机自动调高一般采用记忆截割方法，该方法主要依赖于上一刀滚筒调高数据，缺少下一刀煤层数据，很难适应煤层的起伏变化。为了提高采煤机滚筒调高的准确性，学者们在采煤机滚筒轨迹预测方面进行了多方面的研究，取得了一定的成果，但算法的可靠性、实时性和准确性还存在诸多不足，在工作面采煤机滚筒调高控制上显见成功应用。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其方法步骤简单、设计合理且实现简便、使用效果好，基于灰色马尔可夫链进行调高轨迹预测，预测精度高。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、预测用滚筒高度数据序列获取：采用数据处理设备从数据存储器中预先建立的采煤机调高数据库内获取待开采煤层中当前工作面后侧的n个工作面开采过程中的采煤机调高数据组；所获取的n个所述采煤机调高数据组中的滚筒高度数据组成预测用滚筒高度数据序列，每个所述采煤机调高数据组中的滚筒高度数据均组成一个滚筒高度数据组；所述预测用滚筒高度数据序列中的n个所述滚筒高度数据组按照开采先后顺序由前至后排列，每个所述滚筒高度数据组中均包括m个截割位置处的所述滚筒高度数据；其中，n和m均为正整数，n＝6～8，m≥5；m个所述截割位置沿工作面长度方向由前至后进行排列；所述采煤机调高数据库内按照开采先后顺序由前至后存储有所述待开采煤层中当前已完成开采的所有工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组；所述采煤机调高数据库内存储的所述采煤机调高数据组的数量不少于m个；采用采煤机对任一个所述工作面进行割煤过程中，均采用采煤机记忆截割控制系统对m个截割位置处的滚筒截割姿态数据进行记录，获得该工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，并将所获得的所述采煤机调高数据组同步存储至所述采煤机调高数据库内；所述采煤机记忆截割控制系统包括数据处理器和与数据处理器连接的数据存储器，所述数据处理器与数据处理设备连接；所述采煤机调高数据组包括对所述待开采煤层进行一刀割煤过程中m个截割位置处的滚筒截割姿态数据；每个截割位置处的滚筒截割姿态数据均为该截割位置处采煤机的截割滚筒的三维坐标数据，所述截割滚筒的三维坐标数据中Z轴坐标数据为滚筒高度数据；所述预测用滚筒高度数据序列记作X(0)；X(0)＝(x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n))，其中x(0)(k)为所述预测用滚筒高度数据序列中的第k个所述滚筒高度数据组，其中k为正整数且k＝1、2、3、…、n；x(0)(k)中的第h个所述滚筒高度数据记作x(0)(k,h)，其中h为正整数且h＝1、2、3、…、m；步骤二、滚筒高度初步预测：采用数据处理设备且调用灰色预测模型构建模块，对步骤一中所获取的所述预测用滚筒高度数据序列进行处理，建立灰色预测模型；再根据所建立的所述灰色预测模型，采用数据处理设备处理得出所述待开采煤层的n+1个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果；其中，第k'个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果记作k'为正整数且k'＝1、2、3、…、n、n+1；中包括m个滚筒高度初步预测值；所得出的前n个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果组成预测用滚筒高度数据序列，所述预测用滚筒高度数据序列中的n个所述滚筒高度初步预测结果按照开采先后顺序由前至后排列；所述预测用滚筒高度数据序列记作中的第k个所述滚筒高度初步预测结果记作中的第h个所述滚筒高度初步预测值记作第n+1个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果记作为采用采煤机对当前工作面进行开采过程中的所述滚筒高度初步预测结果；中的第h个所述滚筒高度初步预测值记作步骤三、滚筒高度初步预测结果修正，过程如下：步骤301、建立预测残差的马尔可夫链：采用数据处理设备且调用差值运算模块，对步骤一中所述预测用滚筒高度数据序列与步骤二中所述预测用滚筒高度数据序列进行差值运算，得出预测残差的马尔可夫链；所述预测残差的马尔可夫链，记作为所述预测残差的马尔可夫链中的第k组预测残差，中包括m个截割位置处的预测残差，中第h个截割位置处的预测残差记作步骤302、马尔可夫预测：采用数据处理设备且调用马尔科夫预测算法模块对步骤301中所述预测残差的马尔可夫链进行处理，预测出所述预测残差的马尔可夫链中的第n+1组预测残差中包括m个截割位置处的预测残差，中第h个截割位置处的预测残差记作步骤30、滚筒高度预测数据组计算：根据步骤二中所述的和步骤302中所述的采用数据处理设备计算得出当前工作面开采过程中的滚筒高度预测数据组中包括当前工作面开采过程中m个截割位置处的滚筒高度预测值，中第h个截割位置处的滚筒高度预测值记作步骤304、采煤机调高数据组获取：根据步骤30中所述的当前工作面开采过程中的滚筒高度预测数据组并结合当前工作面开采过程中m个截割位置处截割滚筒的平面位置信息，采用数据处理设备得出当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，所得出的所述采煤机调高数据组中包括当前工作面开采过程中m个截割位置处的滚筒截割姿态数据；每个截割位置处的滚筒截割姿态预测数据均为预测出的该截割位置处的滚筒截割姿态数据；步骤四、调高轨迹获取：所述数据处理设备根据步骤304中得出的当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，获得当前工作面的采煤机调高轨迹。上述一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征是：步骤一中所述当前工作面后侧的n个工作面为所述待开采煤层中n个连续布设的工作面，n个所述工作面中位于最前侧的工作面为与所述当前工作面相邻的前一个所述工作面。上述一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征是：步骤304中得出当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组后，再采用数据处理设备将得出的所述采煤机调高数据组存储至所述采煤机调高数据库内。上述一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征是：步骤304中得出当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组后，根据所得出的所述采煤机调高数据组，采用采煤机对所述待开采煤层的当前工作面进行开采；采用采煤机对当前工作面进行割煤过程中，采用数据处理设备对m个截割位置处的滚筒截割姿态数据进行记录，所记录的m个截割位置处的滚筒截割姿态数据组成当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，并采用数据处理设备将此时获得的当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组同步存储至预先建立的采煤机调高数据库内。上述一种面向采煤机记本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、预测用滚筒高度数据序列获取：采用数据处理设备(2)从数据存储器(4)中预先建立的采煤机调高数据库内获取待开采煤层中当前工作面后侧的n个工作面开采过程中的采煤机调高数据组；所获取的n个所述采煤机调高数据组中的滚筒高度数据组成预测用滚筒高度数据序列，每个所述采煤机调高数据组中的滚筒高度数据均组成一个滚筒高度数据组；所述预测用滚筒高度数据序列中的n个所述滚筒高度数据组按照开采先后顺序由前至后排列，每个所述滚筒高度数据组中均包括m个截割位置处的所述滚筒高度数据；其中，n和m均为正整数，n＝6～8，m≥5；m个所述截割位置沿工作面长度方向由前至后进行排列；所述采煤机调高数据库内按照开采先后顺序由前至后存储有所述待开采煤层中当前已完成开采的所有工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组；所述采煤机调高数据库内存储的所述采煤机调高数据组的数量不少于m个；采用采煤机(1)对任一个所述工作面进行割煤过程中，均采用采煤机记忆截割控制系统对m个截割位置处的滚筒截割姿态数据进行记录，获得该工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，并将所获得的所述采煤机调高数据组同步存储至所述采煤机调高数据库内；所述采煤机记忆截割控制系统包括数据处理器(3‑4)和与数据处理器(3‑4)连接的数据存储器(4)，所述数据处理器(3‑4)与数据处理设备(2)连接；所述采煤机调高数据组包括对所述待开采煤层进行一刀割煤过程中m个截割位置处的滚筒截割姿态数据；每个截割位置处的滚筒截割姿态数据均为该截割位置处采煤机(1)的截割滚筒(1‑1)的三维坐标数据，所述截割滚筒(1‑1)的三维坐标数据中Z轴坐标数据为滚筒高度数据；所述预测用滚筒高度数据序列记作X(0)；X(0)＝(x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n))，其中x(0)(k)为所述预测用滚筒高度数据序列中的第k个所述滚筒高度数据组，其中k为正整数且k＝1、2、3、…、n；x(0)(k)中的第h个所述滚筒高度数据记作x(0)(k,h)，其中h为正整数且h＝1、2、3、…、m；步骤二、滚筒高度初步预测：采用数据处理设备(2)且调用灰色预测模型构建模块，对步骤一中所获取的所述预测用滚筒高度数据序列进行处理，建立灰色预测模型；再根据所建立的所述灰色预测模型，采用数据处理设备(2)处理得出所述待开采煤层的n+1个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果；其中，第k'个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果记作k'为正整数且k'＝1、2、3、…、n、n+1；中包括m个滚筒高度初步预测值；所得出的前n个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果组成预测用滚筒高度数据序列，所述预测用滚筒高度数据序列中的n个所述滚筒高度初步预测结果按照开采先后顺序由前至后排列；所述预测用滚筒高度数据序列记作中的第k个所述滚筒高度初步预测结果记作中的第h个所述滚筒高度初步预测值记作第n+1个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果记作为采用采煤机(1)对当前工作面进行开采过程中的所述滚筒高度初步预测结果；中的第h个所述滚筒高度初步预测值记作步骤三、滚筒高度初步预测结果修正，过程如下：步骤301、建立预测残差的马尔可夫链：采用数据处理设备(2)且调用差值运算模块，对步骤一中所述预测用滚筒高度数据序列与步骤二中所述预测用滚筒高度数据序列进行差值运算，得出预测残差的马尔可夫链；所述预测残差的马尔可夫链，记作为所述预测残差的马尔可夫链中的第k组预测残差，中包括m个截割位置处的预测残差，中第h个截割位置处的预测残差记作步骤302、马尔可夫预测：采用数据处理设备(2)且调用马尔科夫预测算法模块对步骤301中所述预测残差的马尔可夫链进行处理，预测出所述预测残差的马尔可夫链中的第n+1组预测残差中包括m个截割位置处的预测残差，中第h个截割位置处的预测残差记作步骤303、滚筒高度预测数据组计算：根据步骤二中所述的和步骤302中所述的采用数据处理设备(2)计算得出当前工作面开采过程中的滚筒高度预测数据组中包括当前工作面开采过程中m个截割位置处的滚筒高度预测值，中第h个截割位置处的滚筒高度预测值记作步骤304、采煤机调高数据组获取：根据步骤303中所述的当前工作面开采过程中的滚筒高度预测数据组并结合当前工作面开采过程中m个截割位置处截割滚筒(1‑1)的平面位置信息，采用数据处理设备(2)得出当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，所得出的所述采煤机调高数据组中包括当前工作面开采过程中m个截割位置处的滚筒截割姿态数据；每个截割位置处的滚筒截割姿态预测数据均为预测出的该截割位置处的滚筒截割姿态数据；步骤四、调高轨迹获取：所述数据处理设备(2)根据步骤304中得...

【技术特征摘要】
1.一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、预测用滚筒高度数据序列获取：采用数据处理设备(2)从数据存储器(4)中预先建立的采煤机调高数据库内获取待开采煤层中当前工作面后侧的n个工作面开采过程中的采煤机调高数据组；所获取的n个所述采煤机调高数据组中的滚筒高度数据组成预测用滚筒高度数据序列，每个所述采煤机调高数据组中的滚筒高度数据均组成一个滚筒高度数据组；所述预测用滚筒高度数据序列中的n个所述滚筒高度数据组按照开采先后顺序由前至后排列，每个所述滚筒高度数据组中均包括m个截割位置处的所述滚筒高度数据；其中，n和m均为正整数，n＝6～8，m≥5；m个所述截割位置沿工作面长度方向由前至后进行排列；所述采煤机调高数据库内按照开采先后顺序由前至后存储有所述待开采煤层中当前已完成开采的所有工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组；所述采煤机调高数据库内存储的所述采煤机调高数据组的数量不少于m个；采用采煤机(1)对任一个所述工作面进行割煤过程中，均采用采煤机记忆截割控制系统对m个截割位置处的滚筒截割姿态数据进行记录，获得该工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，并将所获得的所述采煤机调高数据组同步存储至所述采煤机调高数据库内；所述采煤机记忆截割控制系统包括数据处理器(3-4)和与数据处理器(3-4)连接的数据存储器(4)，所述数据处理器(3-4)与数据处理设备(2)连接；所述采煤机调高数据组包括对所述待开采煤层进行一刀割煤过程中m个截割位置处的滚筒截割姿态数据；每个截割位置处的滚筒截割姿态数据均为该截割位置处采煤机(1)的截割滚筒(1-1)的三维坐标数据，所述截割滚筒(1-1)的三维坐标数据中Z轴坐标数据为滚筒高度数据；所述预测用滚筒高度数据序列记作X(0)；X(0)＝(x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),...,x(0)(n))，其中x(0)(k)为所述预测用滚筒高度数据序列中的第k个所述滚筒高度数据组，其中k为正整数且k＝1、2、3、…、n；x(0)(k)中的第h个所述滚筒高度数据记作x(0)(k,h)，其中h为正整数且h＝1、2、3、…、m；步骤二、滚筒高度初步预测：采用数据处理设备(2)且调用灰色预测模型构建模块，对步骤一中所获取的所述预测用滚筒高度数据序列进行处理，建立灰色预测模型；再根据所建立的所述灰色预测模型，采用数据处理设备(2)处理得出所述待开采煤层的n+1个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果；其中，第k'个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果记作k'为正整数且k'＝1、2、3、…、n、n+1；中包括m个滚筒高度初步预测值；所得出的前n个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果组成预测用滚筒高度数据序列，所述预测用滚筒高度数据序列中的n个所述滚筒高度初步预测结果按照开采先后顺序由前至后排列；所述预测用滚筒高度数据序列记作中的第k个所述滚筒高度初步预测结果记作中的第h个所述滚筒高度初步预测值记作第n+1个所述工作面开采过程中的滚筒高度初步预测结果记作为采用采煤机(1)对当前工作面进行开采过程中的所述滚筒高度初步预测结果；中的第h个所述滚筒高度初步预测值记作步骤三、滚筒高度初步预测结果修正，过程如下：步骤301、建立预测残差的马尔可夫链：采用数据处理设备(2)且调用差值运算模块，对步骤一中所述预测用滚筒高度数据序列与步骤二中所述预测用滚筒高度数据序列进行差值运算，得出预测残差的马尔可夫链；所述预测残差的马尔可夫链，记作为所述预测残差的马尔可夫链中的第k组预测残差，中包括m个截割位置处的预测残差，中第h个截割位置处的预测残差记作步骤302、马尔可夫预测：采用数据处理设备(2)且调用马尔科夫预测算法模块对步骤301中所述预测残差的马尔可夫链进行处理，预测出所述预测残差的马尔可夫链中的第n+1组预测残差中包括m个截割位置处的预测残差，中第h个截割位置处的预测残差记作步骤303、滚筒高度预测数据组计算：根据步骤二中所述的和步骤302中所述的采用数据处理设备(2)计算得出当前工作面开采过程中的滚筒高度预测数据组中包括当前工作面开采过程中m个截割位置处的滚筒高度预测值，中第h个截割位置处的滚筒高度预测值记作步骤304、采煤机调高数据组获取：根据步骤303中所述的当前工作面开采过程中的滚筒高度预测数据组并结合当前工作面开采过程中m个截割位置处截割滚筒(1-1)的平面位置信息，采用数据处理设备(2)得出当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，所得出的所述采煤机调高数据组中包括当前工作面开采过程中m个截割位置处的滚筒截割姿态数据；每个截割位置处的滚筒截割姿态预测数据均为预测出的该截割位置处的滚筒截割姿态数据；步骤四、调高轨迹获取：所述数据处理设备(2)根据步骤304中得出的当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，获得当前工作面的采煤机调高轨迹。2.按照权利要求1所述的一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于：步骤一中所述当前工作面后侧的n个工作面为所述待开采煤层中n个连续布设的工作面，n个所述工作面中位于最前侧的工作面为与所述当前工作面相邻的前一个所述工作面。3.按照权利要求1或2所述的一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于：步骤304中得出当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组后，再采用数据处理设备(2)将得出的所述采煤机调高数据组存储至所述采煤机调高数据库内。4.按照权利要求1或2所述的一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于：步骤304中得出当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组后，根据所得出的所述采煤机调高数据组，采用采煤机(1)对所述待开采煤层的当前工作面进行开采；采用采煤机(1)对当前工作面进行割煤过程中，采用数据处理设备(2)对m个截割位置处的滚筒截割姿态数据进行记录，所记录的m个截割位置处的滚筒截割姿态数据组成当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，并采用数据处理设备(2)将此时获得的当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组同步存储至预先建立的采煤机调高数据库内。5.按照权利要求1或2所述的一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于：步骤四中进行调高轨迹获取时，根据步骤304中得出的当前工作面开采过程中的所述采煤机调高数据组，采用数据处理设备(2)且调用曲线拟合模块拟合出当前工作面开采过程中的采煤机调高轨迹。6.按照权利要求1或2所述的一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于：步骤一、步骤二和步骤三中所述截割位置均为截割高度采集位置；所述待开采煤层的任一个所述工作面开采过程中的m个所述截割高度采集位置分别位于该工作面的相邻已开采工作面开采过程中m个所述截割高度采集位置的正前方，该工作面的相邻已开采工作面为位于该工作面后侧且与该工作面相邻的工作面；当前工作面开采过程中的m个所述截割高度采集位置分别位于当前工作面的相邻已开采工作面开采过程中m个所述截割高度采集位置的正前方，当前工作面的相邻已开采工作面为位于当前工作面后侧且与当前工作面相邻的工作面。7.按照权利要求1或2所述的一种面向采煤机记忆截割的灰色马尔可夫链轨迹预测方法，其特征在于：步骤一、步骤二和步骤三中所述截割位置均为截割高度采集位置；步骤一中进行预测用滚筒高度数据序列获取之前，先以所述待开采煤层的工作面长度方向为X轴、所述待开采煤层的工作面推进方向为Y轴且以竖直方向为Z轴建立三维空间直角坐标系；每个所述采煤机调高数据组中m个所述滚筒截割姿态数据的Y轴坐标数据均相同；所述采煤机调高数据库内的所有采煤机调高数据组中第k个所述滚筒截割姿态数据的X轴坐标数据均相同。8.按照权利要求1或2所述的一种面向采煤机记忆截割的灰色...

【专利技术属性】
技术研发人员：马宏伟，齐爱玲，毛清华，张旭辉，吴海雁，陈翔，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61