文件名称：基于ELM 神经网络的采煤机截割载荷软测量建模方法-论文
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更新时间：2024-07-27 23:53:29
采煤机 截割载荷 软测量建模 ELM
采煤机是煤矿综采工作面的关键设备，由于煤层结构复杂，导致截割载荷复杂多变，并且截割载荷难以直接测量。因此，针对采煤机截割载荷难以直接检测难题，研究了采煤机交流异步电机的机械特性，提出了基于软测量建模技术的截割载荷预测方法。首先，通过分析采煤机交流异步电机的机械特性，得出截割载荷与截割电机的转速、电流符合非线性关系，运用软测量建模方法可以预测截割载荷。然后，以截割电机的转速和电流作为输入变量，运用ELM神经网络的软测量建模方法建立采煤机截割载荷软测量模型。最后，运用ELM，BP，RBF3种神经网络软测量建模方法对采煤机电机载荷进行预测，以均方误差和相关系数作为预测评价指标，结果表明：ELM神经网络软测量建模方法在预测精度和预测速度方面都优于BP神经网络和RBF神经网络软测量建模方法。运用ELM神经网络软测量建模方法能够准确、快速预测采煤机截割载荷，为采煤机恒功率截割和牵引智能调速提供了理论基础。