鄭闖　李丹寧　馮銀輝

摘要：傳統(tǒng)采煤機(jī)截割調(diào)控缺乏對(duì)采煤機(jī)滾筒狀態(tài)的分析，導(dǎo)致截割模板生成質(zhì)量低；未充分考慮工作面起伏情況和地質(zhì)環(huán)境條件，無(wú)法得到最優(yōu)截割路徑；依賴采煤機(jī)自身控制單元無(wú)法及時(shí)調(diào)整滾筒高度。針對(duì)上述問題，提出了一種基于工藝驅(qū)動(dòng)的采煤機(jī)智能截割調(diào)控方案。按照工作面液壓支架編號(hào)，實(shí)時(shí)采集對(duì)應(yīng)的滾筒截割高度數(shù)據(jù)，并結(jié)合滾筒截割高度歷史數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成符合工作面頂?shù)装迩€趨勢(shì)的采煤機(jī)截割模板；基于工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)、人工割煤經(jīng)驗(yàn)，規(guī)劃采煤機(jī)截割路徑并進(jìn)行實(shí)時(shí)干預(yù)，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)滾筒截割高度與工作面頂?shù)装迩€的自適應(yīng)耦合；通過編輯采煤工藝和設(shè)置截割模板數(shù)據(jù)，形成采煤工藝表文件，并依此調(diào)節(jié)采煤機(jī)滾筒截割高度，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制。基于工藝驅(qū)動(dòng)的采煤機(jī)智能截割調(diào)控方案應(yīng)用于神東煤炭集團(tuán)榆家梁煤礦43207 工作面，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人化采煤常態(tài)化作業(yè)，將生產(chǎn)班工作面作業(yè)人員由3 人減少至工作面中部無(wú)人，采煤機(jī)自動(dòng)割煤率達(dá)97% 以上。

關(guān)鍵詞：采煤機(jī)；截割調(diào)控；工藝驅(qū)動(dòng)；截割模板；路徑規(guī)劃；滾筒調(diào)高

中圖分類號(hào)：TD632/67文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

煤礦智能化無(wú)人開采是煤炭開采技術(shù)發(fā)展的終極目標(biāo)，是煤礦智能化建設(shè)的核心，對(duì)實(shí)現(xiàn)煤礦減人、增安、提效具有重要意義[1-3]。采煤機(jī)作為綜采工作面的核心裝備，實(shí)現(xiàn)其智能截割調(diào)控是智能化無(wú)人開采的必要基礎(chǔ)保障[4]。

采煤機(jī)智能截割調(diào)控包含截割模板生成、截割路徑規(guī)劃和智能調(diào)高控制3 個(gè)方面，分別對(duì)應(yīng)采煤機(jī)運(yùn)行中的智能感知、智能決策和智能執(zhí)行。

截割模板生成是確定采煤機(jī)滾筒截割高度的重要依據(jù)。目前普遍方法是依據(jù)煤礦高精度三維地質(zhì)模型數(shù)據(jù)，沿工作面傾向剖切獲得截割模板數(shù)據(jù)。李森等[5]以地質(zhì)模型數(shù)據(jù)為依據(jù)，采用基于趨勢(shì)分解與機(jī)器學(xué)習(xí)的滾筒截割高度預(yù)測(cè)方法生成截割模板。侯運(yùn)炳等[6]利用煤層精細(xì)化物探數(shù)據(jù)構(gòu)建工作面高精度三維地質(zhì)模型，并以此提取截割模板。李旭等[7]利用煤礦地質(zhì)數(shù)據(jù)、工作面切眼數(shù)據(jù)和工作面運(yùn)輸巷與回風(fēng)巷實(shí)際數(shù)據(jù)，采用三次樣條插值方法建立了初始三維數(shù)字截割模板。但現(xiàn)有方法缺乏對(duì)采煤機(jī)滾筒狀態(tài)的分析，使得截割模板生成質(zhì)量難以保證，甚至?xí)斐蔁o(wú)法根據(jù)工作面實(shí)際煤層變化靈活指導(dǎo)采煤機(jī)作業(yè)。

截割路徑規(guī)劃是基于生成的初始截割模板，結(jié)合預(yù)測(cè)模型或人工經(jīng)驗(yàn)等，規(guī)劃未來時(shí)刻的采煤機(jī)截割路徑，一方面實(shí)現(xiàn)工作面傾向的頂?shù)装遄顑?yōu)截割曲線（與煤層邊界誤差最?。?，另一方面實(shí)現(xiàn)工作面連續(xù)推進(jìn)。司壘等[8]建立了多輸入、單輸出的最小二乘支持向量機(jī)滾動(dòng)預(yù)測(cè)模型，提出了一種基于煤層分布預(yù)測(cè)的采煤機(jī)截割路徑規(guī)劃方法。董剛等[9]針對(duì)采煤機(jī)上滾筒截割過程中在頂板煤巖界面彎曲區(qū)域極易截割到頂板巖石的問題，提出了一種基于虛擬煤巖界面的采煤機(jī)上滾筒路徑規(guī)劃方法。然而現(xiàn)有方法未充分考慮工作面起伏情況和地質(zhì)環(huán)境條件，導(dǎo)致得到的截割路徑不是最優(yōu)，進(jìn)而使得采煤機(jī)無(wú)法精準(zhǔn)調(diào)整滾筒截割高度，影響采煤效率和質(zhì)量。

智能調(diào)高控制是通過軟件程序及采煤機(jī)高精度控制單元，在截割過程中使?jié)L筒實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)高。符大利[10]分析了基于透明地質(zhì)模型的截割曲線規(guī)劃原理，建立了透明工作面自動(dòng)調(diào)高模型，并進(jìn)行了采煤機(jī)規(guī)劃調(diào)高的工程應(yīng)用。鐘立雯[11]設(shè)計(jì)了一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的PID 控制方法，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)的非線性、延時(shí)自適應(yīng)調(diào)高。王煥文等[12]針對(duì)薄煤層等復(fù)雜地質(zhì)條件下的采煤機(jī)自動(dòng)化開采作業(yè)，構(gòu)建了基于單向示范刀的采煤機(jī)記憶截割模型，依照該模型使采煤機(jī)實(shí)現(xiàn)智能調(diào)高，提高了示范刀采樣軌跡和截割軌跡的吻合度。李旭東[13]提出了采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高控制策略及截割曲線的擬合方式，在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了自動(dòng)調(diào)高控制系統(tǒng)。劉送永等[14]采用基于新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器的間接自適應(yīng)規(guī)定性能控制方法，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高控制。許連丙[15]研究了基于Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采煤機(jī)智能調(diào)高控制算法，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)截割滾筒自動(dòng)調(diào)高。但是，目前調(diào)高控制方法依賴采煤機(jī)自身控制單元（例如記憶截割模式），一旦地質(zhì)條件發(fā)生變化，無(wú)法及時(shí)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)控，影響截割效果。

為解決上述問題，本文提出了一種基于工藝驅(qū)動(dòng)的采煤機(jī)智能截割調(diào)控方案。按照工作面液壓支架編號(hào)采集采煤機(jī)滾筒截割高度數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，動(dòng)態(tài)生成截割模板；結(jié)合工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)與人工割煤經(jīng)驗(yàn)，對(duì)截割模板進(jìn)行修正，得到最優(yōu)截割路徑；根據(jù)不同采煤工藝階段，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)滾筒自適應(yīng)調(diào)高。該方案適用于不同采煤工藝的綜采工作面，可為推進(jìn)無(wú)人化采煤提供技術(shù)支撐。

1 基于工藝驅(qū)動(dòng)的采煤機(jī)智能截割調(diào)控總體方案

基于工藝驅(qū)動(dòng)的采煤機(jī)智能截割調(diào)方案如圖1所示。集控上位機(jī)軟件平臺(tái)位于地面控制中心操作島，與采煤機(jī)通過礦井環(huán)網(wǎng)連接。結(jié)合采煤機(jī)滾筒截割高度歷史數(shù)據(jù)，對(duì)采集的滾筒截割高度實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成采煤機(jī)截割模板；結(jié)合工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)與人工割煤經(jīng)驗(yàn)，規(guī)劃采煤機(jī)下一刀的頂?shù)装褰馗盥窂?；依?jù)采煤工藝，下發(fā)滾筒截割高度調(diào)節(jié)量至采煤機(jī)，形成新一代“井上智能決策、煤機(jī)智能調(diào)控”的采煤機(jī)智能截割模式。

2 基于工藝驅(qū)動(dòng)的采煤機(jī)智能截割調(diào)控關(guān)鍵技術(shù)

2.1 采煤機(jī)截割模板動(dòng)態(tài)生成

現(xiàn)有采煤機(jī)記憶截割系統(tǒng)輸入數(shù)據(jù)來源于傳感器采集的截割高度數(shù)據(jù)[16-18]，并沒有考慮支架的位置和寬度，因此，無(wú)法在截割模板中準(zhǔn)確提取采煤機(jī)滾筒到達(dá)每個(gè)支架時(shí)所需的截割高度數(shù)據(jù)，導(dǎo)致截割模板數(shù)據(jù)（頂?shù)装迩€）與真實(shí)設(shè)備的安裝部署條件不匹配，截割模板數(shù)據(jù)可信度明顯降低，造成未來的截割路徑與煤巖分界線偏差大。因此，本文按照工作面液壓支架編號(hào)采集采煤機(jī)滾筒截割高度數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，動(dòng)態(tài)生成采煤機(jī)截割模板，具體流程如圖2 所示。

在采煤機(jī)截割過程中，采煤機(jī)截割位置支架編號(hào)不斷變化，左右滾筒位置支架編號(hào)也不斷變化，集控上位機(jī)軟件平臺(tái)實(shí)時(shí)采集滾筒截割高度數(shù)據(jù)，并按照滾筒位置支架編號(hào)添加到滾筒截割高度數(shù)組；同時(shí)，集控上位機(jī)軟件平臺(tái)對(duì)滾筒位置進(jìn)行周期校驗(yàn)，判斷是否存在跳變異?，F(xiàn)象（即支架編號(hào)不連續(xù)） ，使用拉格朗日多項(xiàng)式插值法補(bǔ)齊跳變位置數(shù)據(jù)，采用修剪均值算法優(yōu)化整個(gè)數(shù)組，最終獲得完整的采煤機(jī)滾筒截割高度數(shù)組。

在采煤機(jī)割一刀煤結(jié)束時(shí)，根據(jù)采煤機(jī)滾筒截割高度數(shù)組，按照0.1 架的間隔，采用分段線性插值算法得到頂?shù)装? 條曲線。結(jié)合歷史頂?shù)装迩€數(shù)據(jù)，使用最近鄰插值法優(yōu)化這2 條曲線數(shù)據(jù)，使?jié)L筒截割高度數(shù)據(jù)更連續(xù)；使用高斯濾波算法去除頂?shù)装迩€中的波峰與波谷，使?jié)L筒截割高度數(shù)據(jù)更平滑；根據(jù)人工設(shè)定的閾值，分別對(duì)頂?shù)装迩€進(jìn)行插值平滑處理，最終生成下一刀采煤機(jī)截割模板。插值平滑處理具體實(shí)現(xiàn)方法：以頂板曲線數(shù)據(jù)為例，遍歷每個(gè)頂板曲線數(shù)據(jù)，按照當(dāng)前支架編號(hào)向小號(hào)方向計(jì)數(shù)N 個(gè)頂板曲線數(shù)據(jù)（不足N 個(gè)從大號(hào)方向補(bǔ)全），向大號(hào)方向計(jì)數(shù)N 個(gè)頂板曲線數(shù)據(jù)（不足N 個(gè)從小號(hào)方向補(bǔ)全），相鄰2N 個(gè)頂板曲線數(shù)據(jù)計(jì)算平均值，當(dāng)前頂板曲線數(shù)據(jù)與平均值求差值，如果差值超過人工設(shè)定閾值，則認(rèn)為當(dāng)前頂板曲線數(shù)據(jù)不可靠，采用平均值替換。

2.2 采煤機(jī)截割路徑優(yōu)化

采煤機(jī)在截割過程中易受到煤層厚度、地質(zhì)硬度等環(huán)境因素的影響，導(dǎo)致截割質(zhì)量不穩(wěn)定，截割模板不準(zhǔn)確[19]。同時(shí)，由于缺乏對(duì)已開采空間圍巖狀態(tài)的持續(xù)分析，無(wú)法對(duì)已完成開采的頂?shù)装迩€存在的問題進(jìn)行綜合評(píng)估分析，制定相應(yīng)的曲線修正方案。因此，本文基于工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)，結(jié)合人工割煤經(jīng)驗(yàn)，通過集控上位機(jī)軟件平臺(tái)預(yù)先規(guī)劃采煤機(jī)截割路徑，并實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)截割路徑，以實(shí)現(xiàn)滾筒截割高度與工作面頂?shù)装迩€的自適應(yīng)耦合， 如圖3 所示。

1） 工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)錄入及上傳。在每個(gè)生產(chǎn)班開始前，井下采煤工人巡檢工作面，觀察頂?shù)装骞こ藤|(zhì)量，使用APP 移動(dòng)端軟件記錄工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)，上傳頂?shù)装逭掌浵竦日鎸?shí)采場(chǎng)環(huán)境素材，根據(jù)割煤經(jīng)驗(yàn)輸入注意信息；通過工作面無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，將上述數(shù)據(jù)上傳至地面集控上位機(jī)軟件平臺(tái)。

2） 工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)確認(rèn)。地面操控中心人員使用集控上位機(jī)軟件平臺(tái)人機(jī)交互界面查看截割模板，以及工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)、采場(chǎng)照片、錄像及注意信息，參照工作面傾向起伏曲線數(shù)據(jù)，調(diào)整截割模板數(shù)據(jù)，并存入SQL 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。

3） 截割路徑預(yù)先規(guī)劃。在采煤機(jī)截割過程中，地面操控中心人員關(guān)注采煤機(jī)截割高度與截割模板之間的差異，同時(shí)結(jié)合實(shí)際情況（如視頻、滾筒截割高度） ，利用集控上位機(jī)軟件平臺(tái)預(yù)先規(guī)劃截割路徑。

4） 截割路徑實(shí)時(shí)干預(yù)。在采煤機(jī)截割過程中，集控上位機(jī)軟件平臺(tái)自動(dòng)下發(fā)滾筒截割高度數(shù)據(jù)，控制滾筒采高、臥底量。當(dāng)?shù)孛娌倏刂行娜藛T發(fā)現(xiàn)滾筒截割高度不滿足采場(chǎng)空間需求時(shí)，可使用集控上位機(jī)軟件平臺(tái)人機(jī)交互功能在線調(diào)節(jié)采煤機(jī)截割路徑。

2.3 采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制

目前，煤礦綜采工作面自動(dòng)化開采控制大多數(shù)處于單機(jī)設(shè)備自動(dòng)控制、簡(jiǎn)單多機(jī)設(shè)備交互協(xié)同輔助的狀態(tài)[20]。由于煤礦開采設(shè)備數(shù)量大、工藝復(fù)雜度高，且采煤工藝、設(shè)備控制工序需根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況動(dòng)態(tài)調(diào)整頻繁[21]，目前的設(shè)備交互協(xié)同控制無(wú)法滿足生產(chǎn)系統(tǒng)整體層面上的調(diào)度控制需求，需要將設(shè)備間協(xié)同控制與生產(chǎn)實(shí)際工藝需求有機(jī)結(jié)合起來。因此，本文通過編輯采煤工藝和設(shè)置截割模板數(shù)據(jù)，形成采煤工藝表文件；集控上位機(jī)軟件平臺(tái)依據(jù)采煤工藝表文件，下發(fā)采煤機(jī)滾筒截割高度調(diào)節(jié)量，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制，如圖4 所示。

根據(jù)采煤機(jī)運(yùn)行方向，將采煤工藝劃分為多個(gè)工序階段，每個(gè)工序階段中根據(jù)采煤機(jī)運(yùn)行位置與方向作為動(dòng)作的關(guān)聯(lián)條件，進(jìn)行采煤機(jī)控制邏輯編輯，形成采煤工藝表文件。采煤工藝表文件具備采煤機(jī)全工作面割煤工序控制邏輯，該控制邏輯將采煤機(jī)在工作面中部段、端部清浮煤段、斜切進(jìn)刀段、三角煤區(qū)域段的工序進(jìn)行分解，轉(zhuǎn)換為不同采煤工序階段。每個(gè)采煤工序階段可通過接收上一個(gè)工序的反饋數(shù)據(jù)、延遲時(shí)間等邏輯判斷作為該采煤工序階段執(zhí)行邏輯判斷依據(jù)，實(shí)現(xiàn)整個(gè)采煤工藝循環(huán)控制。

每個(gè)采煤工序階段對(duì)應(yīng)一個(gè)表單化的控制屬性參數(shù)配置信息，用來配置采煤機(jī)控制工序執(zhí)行的觸發(fā)條件和結(jié)束條件，以及滾筒截割高度、采煤機(jī)運(yùn)行方向等。根據(jù)實(shí)際采煤生產(chǎn)過程需要，通過控制屬性參數(shù)配置對(duì)每個(gè)采煤工序滾筒的具體控制方式進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)化，確定滾筒截割路徑。

集控上位機(jī)軟件平臺(tái)加載采煤工藝表文件后，將其轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行控制邏輯程序，程序接收采煤機(jī)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，分析采煤機(jī)運(yùn)行方向及所在位置，判斷采煤工藝執(zhí)行階段、工序任務(wù)是否需要切換；依據(jù)采煤機(jī)運(yùn)行方向及所在位置進(jìn)行采煤工序切換，判斷采煤工序觸發(fā)條件，進(jìn)行工序調(diào)度，按照工序?qū)傩詤?shù)配置信息，向采煤機(jī)發(fā)送調(diào)度數(shù)據(jù)（包括截割模板數(shù)據(jù)、截割路徑調(diào)整量等），采煤機(jī)接收數(shù)據(jù)后通過解析數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作，從而確保采煤機(jī)滾筒截割按照參數(shù)配置自適應(yīng)調(diào)高。

3 采煤機(jī)智能截割調(diào)控示范應(yīng)用

為驗(yàn)證基于工藝驅(qū)動(dòng)的采煤機(jī)智能截割調(diào)控應(yīng)用效果，在神東煤炭集團(tuán)榆家梁煤礦43207 工作面開展了示范應(yīng)用。

在采煤機(jī)截割模板的基礎(chǔ)上，規(guī)劃截割調(diào)整量，利用采煤工藝驅(qū)動(dòng)，按照編輯的采煤工序及截割參量，調(diào)度采煤機(jī)運(yùn)行方向及速度，并按0.1 架的間距，將滾筒截割高度數(shù)據(jù)自動(dòng)下發(fā)至采煤機(jī)執(zhí)行單元，地面集控上位機(jī)軟件平臺(tái)即可實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)全工作面智能截割工序的控制。

2022 年10 月1 日，榆家梁煤礦43207 工作面建成采煤機(jī)智能截割調(diào)控新模式以來，逐漸形成常態(tài)化使用，并連續(xù)多次刷新單班生產(chǎn)紀(jì)錄，其中，10 月4 日零點(diǎn)班首次完成單班完整地面割煤6 刀，10 月7 日首次完成圓班完整地面割煤13 刀，10 月16 日?qǐng)A班割煤13 刀70 架， 相比傳統(tǒng)人工平均圓班生產(chǎn)12 刀，效率提升達(dá)13%。

采煤機(jī)智能截割調(diào)控方案的示范應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人化采煤常態(tài)化作業(yè)，將生產(chǎn)班工作面作業(yè)人員由3 人減少至工作面中部無(wú)人，兩端頭固定崗位監(jiān)護(hù)采煤作業(yè)，采煤機(jī)自動(dòng)割煤率達(dá)97% 以上。

4 結(jié)論

1） 按照工作面液壓支架編號(hào)實(shí)時(shí)采集采煤機(jī)滾筒截割高度數(shù)據(jù)，并結(jié)合采煤機(jī)滾筒截割高度歷史數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，動(dòng)態(tài)生成采煤機(jī)截割模板。

2） 結(jié)合工作面頂?shù)装鍖憣?shí)數(shù)據(jù)與人工割煤經(jīng)驗(yàn)，預(yù)先規(guī)劃截割路徑并實(shí)時(shí)干預(yù)，達(dá)到滾筒截割高度與采場(chǎng)空間頂?shù)装迩€自適應(yīng)耦合的效果。

3） 基于采煤機(jī)工藝驅(qū)動(dòng)控制滾筒截割高度，從而實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自適應(yīng)調(diào)高控制。

參考文獻(xiàn)（References）：

[ 1 ]王國(guó)法，張良，李首濱，等. 煤礦無(wú)人化智能開采系統(tǒng)理論與技術(shù)研發(fā)進(jìn)展[J]. 煤炭學(xué)報(bào)， 2023， 48（1） ：34-53.

WANG Guofa， ZHANG Liang， LI Shoubin， et al.Progress in theory and technological development ofunmanned smart mining system[J]. Journal of ChinaCoal Society，2023，48（1）：34-53.

[ 2 ]王國(guó)法，富佳興，孟令宇. 煤礦智能化創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)與關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)進(jìn)展[J]. 工礦自動(dòng)化， 2022， 48（12） ：1-15.

WANG Guofa， FU Jiaxing， MENG Lingyu.Development of innovation team construction and keytechnology research in coal mine intelligence[J]. Journalof Mine Automation，2022，48（12）：1-15.

[ 3 ]康紅普，任世華，王保強(qiáng)，等. 煤炭工業(yè)數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略研究[J]. 中國(guó)工程科學(xué)，2023，25（6）：170-178.

KANG Hongpu， REN Shihua， WANG Baoqiang， et al.Digital development strategy of coal industry[J].Strategic Study of CAE，2023，25（6）：170-178.

[ 4 ]葛世榮，郝雪弟，田凱，等. 采煤機(jī)自主導(dǎo)航截割原理及關(guān)鍵技術(shù)[J]. 煤炭學(xué)報(bào)，2021，46（3）：774-788.

GE Shirong，HAO Xuedi，TIAN Kai，et al. Principle andkey technology of autonomous navigation cutting fordeep coal seam[J] Journal of China Coal Society，2021，46（3）：774-788.

[ 5 ]李森，李重重，劉清. 基于透明地質(zhì)的綜采工作面規(guī)劃截割協(xié)同控制系統(tǒng)[J]. 煤炭科學(xué)技術(shù)，2023，51（4）：175-184.

LI Sen，LI Zhongzhong，LIU Qing. Planned cutting andcollaborative control system for fully-mechanizedmining face based on transparent geology[J]. CoalScience and Technology，2023，51（4）：175-184.

[ 6 ]侯運(yùn)炳，張弘，毛善君，等. 基于高精度三維動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型的采煤機(jī)自適應(yīng)智能截割技術(shù)研究[J]. 礦業(yè)科學(xué)學(xué)報(bào)，2023，8（1）：26-38.

HOU Yunbing， ZHANG Hong， MAO Shanjun， et al.Adaptive intelligent cutting technology of the shearerbased on the high-precision three-dimensional dynamicgeological model[J]. Journal of Mining Science andTechnology，2023，8（1）：26-38.

[ 7 ]李旭，吳雪菲，田野，等. 基于數(shù)字煤層的綜采工作面精準(zhǔn)開采系統(tǒng)[J]. 工礦自動(dòng)化，2021，47（11）：16-21.

LI Xu，WU Xuefei， TIAN Ye， et al. Digital coal seambasedprecision mining system for fully mechanizedworking face[J]. Industry and Mine Automation， 2021，47（11）：16-21.

[ 8 ]司壘，王忠賓，劉新華，等. 基于煤層分布預(yù)測(cè)的采煤機(jī)截割路徑規(guī)劃[J]. 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2014，43（3）：464-471.

SI Lei， WANG Zhongbin， LIU Xinhua， et al. Cuttingpath planning of coal mining machine based onprediction of coal seam distribution[J]. Journal of ChinaUniversity of Mining & Technology， 2014， 43（3） ：464-471.

[9]董剛，馬宏偉，聶真. 基于虛擬煤巖界面的采煤機(jī)上滾筒路徑規(guī)劃[J]. 工礦自動(dòng)化，2016，42（10）：22-26.

DONG Gang， MA Hongwei， NIE Zhen. Path planningof shearer up-drum based on virtual coal-rockinterface[J]. Industry and Mine Automation， 2016，42（10）：22-26.

[10]符大利. 透明工作面采煤機(jī)規(guī)劃調(diào)高策略研究[J]. 煤礦安全，2023，54（4）：226-231.

FU Dali. Research on planning height adjustmentstrategy of shearer in transparent working face[J].Safety in Coal Mines，2023，54（4）：226-231.

[11]鐘立雯. 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的采煤機(jī)記憶截割調(diào)高控制算法研究[D]. 西安：西安科技大學(xué)，2015.

ZHONG Liwen. Research towards adjustment controlalgorithm of shearer's memorial cutting on the basis ofextreme learning machine[D]. Xi'an：Xi'an University ofScience and Technology，2015.

[12]王煥文，陶福貴，康俊霞. 基于單向示范刀的采煤機(jī)記憶截割模型構(gòu)建及模擬分析[J]. 煤礦機(jī)械， 2014，35（10）：105-107.

WANG Huanwen，TAO Fugui，KANG Junxia. Memorycutting model building and simulation analysis of shearerbased on one-way demonstrate cutter[J]. Coal MineMachinery，2014，35（10）：105-107.

[13]李旭東. 采煤機(jī)自動(dòng)調(diào)高控制系統(tǒng)的研究[J]. 自動(dòng)化應(yīng)用，2020（6）：8-10.

LI Xudong. Research on the automatic height controlsystem of the Shearer[J]. Automation on Application，2020（6）：8-10.

[14]劉送永，程誠(chéng)，吳洪狀，等. 基于煤巖界面識(shí)別的采煤機(jī)智能調(diào)高控制方法研究[J/OL]. 煤炭科學(xué)技術(shù)：1-14[2023-08-17]. https：//doi.org/10.13199/j.cnki.cst.2022-0004.

LIU Songyong， CHENG Cheng， WU Hongzhuang， etal. Study on intelligent height adjustment control methodof shearer based on coal-rock interfacerecognition[J/OL]. Coal Science and Technology：1-14[2023-08-17]. https：//doi.org/10.13199/j.cnki.cst.2022-0004.

[15]許連丙. 基于Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的采煤機(jī)智能調(diào)高控制算法研究[J]. 機(jī)電工程技術(shù)， 2021， 50（6） ： 163-164，177.

XU Lianbing. Research on intelligent height adjustmentcontrol algorithm of shearer based on Elman neuralnetwork[J]. Mechanical & Electrical EngineeringTechnology，2021，50（6）：163-164，177.

[16]盧春鋒. 采煤機(jī)自適應(yīng)截割及跟蹤控制技術(shù)研究[J].能源與節(jié)能，2024（5）：122-125.

LU Chunfeng. Adaptive cutting and tracking controltechnology of shearers[J]. Energy and EnergyConservation，2024（5）：122-125.

[17]申偉，晉瑜. 基于記憶原理的采煤機(jī)自動(dòng)割煤系統(tǒng)研究及應(yīng)用[J]. 自動(dòng)化應(yīng)用，2019（6）：19-20.

SHEN Wei， JIN Yu. Research and application ofautomatic coal cutting system of shearer based onmemory principle[J]. Automation Application，2019（6）：19-20.

[18]王云龍. 綜采工作面采煤機(jī)記憶割煤技術(shù)的實(shí)現(xiàn)[J].煤炭與化工，2017，40（12）：69-71.

WANG Yunlong. Implement of memory coal slicingtechnology in fully mechanized working face[J]. Coaland Chemical Industry，2017，40（12）：69-71.

[19]劉春生，劉[19] 延婷，劉若涵，等. 采煤機(jī)截割狀態(tài)與煤巖識(shí)別的關(guān)聯(lián)載荷特征模型[J]. 煤炭學(xué)報(bào)， 2022，47（1）：527-540.

LIU Chunsheng， LIU Yanting， LIU Ruohan， et al.Correlation load characteristic model between shearercutting state and coal-rock recognition[J]. Journal ofChina Coal Society，2022，47（1）：527-540.

[20]黃曾華. 綜采工作面自動(dòng)化控制系統(tǒng)在王坡煤礦的應(yīng)用[J]. 煤礦開采，2013，18（4）：52-54.

HUANG Zenghua. Application of automatic controlsystem for full-mechanized mining face in WangpoColliery[J]. Coal Mining Technology， 2013， 18（4） ：52-54.

[21]宋燾，董博，黨恩輝. 基于智能感知的綜采三機(jī)遠(yuǎn)程智能協(xié)同控制技術(shù)[J]. 煤礦機(jī)械，2022，43（6）：172-175.

SONG Tao， DONG Bo， DANG Enhui. Remoteintelligent cooperative control technology of threemachines in fully mechanized mining face based onintelligent perception[J]. Coal Mine Machinery， 2022，43（6）：172-175.

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2023YFC2907504）；山東省重大科技創(chuàng)新工程資助項(xiàng)目（2020CXGC011501）；北京天瑪智控科技股份有限公司科技項(xiàng)目（2023-TM-021-J1）。