一种采煤机定位方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种采煤机定位方法及装置，方法包括：构建改进的长短期记忆神经网络；训练所述改进的长短期记忆神经网络；获取采煤机的惯导数据和里程计数据；将采煤机的惯导数据和里程计数据输入训练好的所述改进的长短期记忆神经网络中进行处理，得到预测结果。本申请提供的采煤机定位方法，利用改进的长短期记忆神经网络对采煤机的惯导数据和里程计数据进行处理，得到采煤机位置定位结果，定位精度高，误差小，采用本申请的方法的定位精度比现有技术的精度都高，能够很好地满足实际应用的需要。

A positioning method and device of Shearer

【技术实现步骤摘要】
一种采煤机定位方法及装置
本申请涉及矿产开采
，具体涉及一种采煤机定位方法及装置。
技术介绍
高效安全生产一直是煤炭企业追求的目标，机械化、自动化是煤矿机械发展的方向。采煤机、液压支架、刮板输送机是综采工作面最重要的三种设备，简称“三机”，其中以采煤机为主导，三者互相配合实现煤炭的开采，它们的工作效率直接决定了煤矿生产的效率。采煤机在工作时沿刮板输送机的轨道进行往复式割煤，液压支架对顶板进行支护，目前大多数煤矿生产中是由人工手动控制三种设备联动，实现煤炭开采的机械化，但离自动化生产还有一段距离。采煤机的位置和姿态能直接反映出液压支架与刮板输送机的工作状态，可以为三机联动提供数据基础，因此采煤机采区的实时定位定姿监测是实现自动化生产的关键技术，是实现综采工作面自动化、少人化生产的基础。目前，现有技术的采煤机定位精度较低。采煤机定位定姿技术从20世纪80年代以来，为了实现采煤机采区的定位定姿，众多科研人员提出了多种方法，主要有以下几种：1、基于红外的采煤机定位技术采煤机在运行过程中，由安装在采煤机上的红外发射装置发射脉冲信号，液压支架上安装红外接收装置，根据接收到的脉冲信号，定位出采煤机相对液压支架的位置。这种方法定位精度不高，容易受到粉尘等遮挡物影响导致信号无法接收，另外液压支架在实际生产中移动频繁，不能实时对采煤机位置进行准确监测。2、基于超声波的采煤机定位技术使用超声波测距传感器定位采煤机的工作位置，原理与使用红外传感器的采煤机定位技术基本一致，区别在于超声波可以穿透粉尘，镜头不需要清洗。超声波定位的精度也不高，只能作为辅助定位，使用具有局限性。3、基于轨道里程的采煤机定位技术这种方法是利用传感器采煤机行走齿轮的转动圈数信息，通过转动圈数乘以齿轮分度圆周长计算出采煤机在管板输送机轨道上的行走距离，与液压支架的架间距进行对比，确定采煤机的实际位置。该方法只能用来定位采煤机沿刮板输送机轨道方向的一维位置，且受齿轮计数误差的影响，不能满足采煤机精确定位定姿的要求。4、基于无线传感器网络的采煤机定位技术无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)是分布式智能化网络系统，在综采工作面布置大量具有通信和计算能力的无线传感器，通过无线信号监测采煤机与液压支架间的位置关系，解算出采煤机的实际位置。这种方法成本低，定位精度较高，但是由于工作区域环境复杂，液压支架频繁移动，容易出现信号衰减或无信号情况，在监测的实时性上还需进一步提高。5、基于惯性导航的采煤机定位技术惯性导航技术是一种自主式导航技术，通过安装在采煤机上的陀螺仪及加速度计，测量采煤机的实时角加速度和线性加速度，解算出采煤机的运动状态信息，再经过坐标变换得到采煤机的实时位置。这种方法不需外加信号，定位精度高，可以得到采煤机的三维位置信息，但在长时间工作后由于累积误差使精度变差，需要采用综合导航技术进行修正。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种采煤机定位方法及装置。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。根据本申请实施例的一个方面，提供一种采煤机定位方法，包括：构建改进的长短期记忆神经网络；训练所述改进的长短期记忆神经网络；获取采煤机的惯导数据和里程计数据；将采煤机的惯导数据和里程计数据输入训练好的所述改进的长短期记忆神经网络中进行处理，得到预测结果。进一步地，所述方法还包括：将所述预测结果转换为矿区坐标系数据，并输出所述矿区坐标系数据；所述预测结果为WGS84坐标系下的数据。进一步地，所述构建改进的长短期记忆神经网络包括设置长短期记忆神经网络的输入维度、输入数据的步长、输入数据读取批次规模和窗口长度、优化器、学习率、隐藏层节点数以及迭代次数。进一步地，所述训练所述改进的长短期记忆神经网络，包括：向所述改进的长短期记忆神经网络输入训练数据，调整所述长短期记忆神经网络的每个参数，查看不同参数组合的LSTM神经网络的收敛程度，选取收敛程度高的参数，得到训练好的改进的长短期记忆神经网络。进一步地，所述调整所述长短期记忆神经网络的每个参数的步骤包括：利用梯度的一阶矩阵估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习速率。进一步地，所述预测结果包括采煤机的位置坐标和姿态数据。进一步地，所述改进的长短期神经网络包括一个输入层和两个隐藏层；所述的隐藏层采用LSTM单元，LSTM单元包括输入门、遗忘门和输出门。根据本申请实施例的另一个方面，提供一种采煤机定位装置，包括：构建模块，用于构建改进的长短期记忆神经网络；训练模块，用于训练所述改进的长短期记忆神经网络；获取模块，用于获取采煤机的惯导数据和里程计数据；处理模块，用于将采煤机的惯导数据和里程计数据输入训练好的所述改进的长短期记忆神经网络中进行处理，得到预测结果。进一步地，所述装置还包括：转换模块，用于将所述预测结果转换为矿区坐标系数据，并输出所述矿区坐标系数据；所述预测结果为WGS84坐标系下的数据。根据本申请实施例的另一个方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以实现所述的采煤机定位方法。本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本申请实施例提供的采煤机定位方法，利用改进的长短期记忆神经网络对采煤机的惯导数据和里程计数据进行处理，得到采煤机位置定位结果，定位精度高，误差小，采用本申请的方法的定位精度比现有技术的精度都高，能够很好地满足实际应用的需要。本申请的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者，部分特征和优点可以从说明书中推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本申请的一个实施例的采煤机定位方法流程图；图2示出了本申请的一个实施例的采煤机定位装置的结构框图；图3示出了本申请的一个实施例的改进的长短期记忆神经网络的结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本申请做进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种采煤机定位方法，其特征在于，包括：/n构建改进的长短期记忆神经网络；/n训练所述改进的长短期记忆神经网络；/n获取采煤机的惯导数据和里程计数据；/n将采煤机的惯导数据和里程计数据输入训练好的所述改进的长短期记忆神经网络中进行处理，得到预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种采煤机定位方法，其特征在于，包括：
构建改进的长短期记忆神经网络；
训练所述改进的长短期记忆神经网络；
获取采煤机的惯导数据和里程计数据；
将采煤机的惯导数据和里程计数据输入训练好的所述改进的长短期记忆神经网络中进行处理，得到预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述预测结果转换为矿区坐标系数据，并输出所述矿区坐标系数据；所述预测结果为WGS84坐标系下的数据。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建改进的长短期记忆神经网络包括设置长短期记忆神经网络的输入维度、输入数据的步长、输入数据读取批次规模和窗口长度、优化器、学习率、隐藏层节点数以及迭代次数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练所述改进的长短期记忆神经网络，包括：
向所述改进的长短期记忆神经网络输入训练数据，调整所述长短期记忆神经网络的每个参数，查看不同参数组合的LSTM神经网络的收敛程度，选取收敛程度高的参数，得到训练好的改进的长短期记忆神经网络。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调整所述长短期记忆神经网络的每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘佳辉，祝双强，杨文昌，
申请(专利权)人：北京龙田华远科技有限公司，阳泉煤业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11