惯导系统在综采工作面刮板输送机调直中的应用技术研究

　　文档类型：论文
　　适用人群：煤矿智能化研究人员、综采工作面控制系统工程师、机械自动化领域从业者、矿业高校相关专业师生。

　　文档核心价值：
　　该论文针对综采工作面刮板输送机调直过程中存在的采煤机定位精度不足、机械误差补偿不充分等实际问题，提出了一套基于惯性导航系统与里程计组合定位的解决方案。通过引入抗差容积卡尔曼滤波算法与LSTM神经网络模型，有效提升了直线度控制精度，为煤矿无人化开采提供了可靠的技术路径。

　　文档主要内容：
　　论文以惯性导航系统为核心，结合里程计传感器构建组合定位体系，提出基于抗差容积卡尔曼滤波的采煤机定位方法，能够抑制惯导累积误差与里程计野值干扰。针对刮板输送机中部槽联动效应及液压支架销耳间隙误差，采用LSTM神经网络建立位移控制模型，实现机械误差的精准补偿。同时，设计了“测量-修正”自动调直工艺流程，并开发了包含硬件采集、数据传输与软件解算的完整实验装置，依托“无人值守综采工作面三机控制系统试验平台”完成验证。

　　关键数据与结论：
　　实验结果显示，组合定位方法的定位精度可达0.1米，与普通卡尔曼滤波算法相比，各方向误差分别降低56.2%、63.16%和87.5%。LSTM神经网络模型的位移预测误差范围为-3.5毫米至3.5毫米，最大位移控制误差不超过7.36毫米。对于初始直线度误差为205毫米的工作面，经过两次“测量-修正”循环后，直线度最大误差降至76毫米，显著提高了刮板输送机的直线度控制精度。

　　文档适用场景：
　　该研究适用于综采工作面智能化改造项目，尤其适合需要提升刮板输送机调直精度、降低人工干预的煤矿企业。其提出的组合定位方法与机械误差补偿模型，可直接应用于现有三机控制系统升级，也可为相关设备研发提供理论依据。对于从事煤矿自动化、惯性导航技术应用的研究人员，该论文具有重要的参考价值与工程指导意义。