一种基于bp神经网络和惯性导航的工作面调直方法
阅读说明：本技术 一种基于bp神经网络和惯性导航的工作面调直方法 (Working face alignment method based on BP neural network and inertial navigation ) 是由 应永华 于 2021-07-21 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于BP神经网络和惯性导航的工作面调直方法,特点是将当前采煤机所处的液压支架对应的推移行程输入到训练后的BP神经网络中,得到下一个液压支架所需的推移行程,并对下一个液压支架的支架控制器发送推移指令；支架控制器根据接收到的推移指令调整液压支架到指定位置,直至完成对工作面的实时调直；优点是一方面利用BP神经网络方法,建立液压支架推移行程与惯性导航系统定位的关系,并与理想直线比较,实现采煤机定位误差处理和矫正,克服由于惯导误差导致的工作面无法真正调直现象,另一方面采煤机在割当前刀时,就通过调整液压支架对工作面进行实时调直,不但节约了人工成本,而且提高了采煤的效率和安全性。(The invention discloses a working face straightening method based on a BP (Back propagation) neural network and inertial navigation, which is characterized in that a pushing stroke corresponding to a hydraulic support where a current coal mining machine is located is input into the trained BP neural network to obtain a pushing stroke required by a next hydraulic support, and a pushing instruction is sent to a support controller of the next hydraulic support; the support controller adjusts the hydraulic support to a specified position according to the received pushing instruction until the real-time alignment of the working surface is completed; the method has the advantages that on one hand, the relation between the pushing stroke of the hydraulic support and the positioning of the inertial navigation system is established by utilizing a BP neural network method, and compared with an ideal straight line, the positioning error of the coal mining machine is processed and corrected, the phenomenon that the working surface cannot be really straightened due to inertial navigation errors is overcome, on the other hand, when the coal mining machine cuts the current cutter, the working surface is straightened in real time by adjusting the hydraulic support, the labor cost is saved, and the coal mining efficiency and the safety are improved.)
技术领域
本发明涉及一种工作面调直方法，尤其是一种基于BP神经网络和惯性导航的工作面调直方法。
背景技术
煤炭一直占据我国能源的主体地位，因而煤能源的安全是关系国计民生的一件大事。当前煤炭开采一般采用机械化割煤技术，也就是在工作面上，采煤机在液压支架的支持下实现割煤的技术，但由于工作面倾斜、地质复杂、液压支架排列不直以及推移不到位等原因，造成在采煤过程中出现工作面不直的现象，容易引起倒架、冒顶等造成人员伤亡和设备损坏的重大安全事故。
当前国内煤矿的工作面调直工作一般通过人工现场完成，这不但增加采煤工人数量和工作量，影响了采煤效率，而且存在较多的安全隐患；现有的通过惯性导航定位实现工作面调直一般是等采煤机割完当前刀，在割下一刀前矫正前一刀造成的偏差，但这需要惯性导航定位具有较高精度，当惯性导航定位采煤机运动方向角度偏差较大时，因为液压支架推移距离有限、偏差大，使得工作面难以调直回来，造成下一刀难以矫正的后果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于BP神经网络和惯性导航的工作面调直方法，不但节约了人工成本，而且提高了采煤的效率和安全性。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种基于BP神经网络和惯性导航的工作面调直方法，在每个液压支架的支架控制器上安装一个红外接收装置，在采煤机上设置一个与红外接收装置对应的红外发射装置，并在采煤机的中心位置安装惯性导航系统，支架控制器和惯性导航系统通过数据传输模块与上位机进行通信，上位机用于接收支架控制器和惯性导航系统传输的数据并进行处理以及对支架控制器发送推移命令；
具体的工作面调直方法包括以下步骤：
①建立惯性导航坐标系：
以惯性导航系统安装位置为原点0，过原点0指向采煤机行走方向为X轴正方向，过原点0指向工作面推进方向为Y轴正方向，过原点0垂直向上为Z轴正方向，设置坐标系；
②采煤机开始工作前，惯性导航系统采集采煤机的初始坐标并通过数据传输模块传输到上位机，采煤机开始工作后，红外接收装置接收到的信号经支架控制器通过数据传输模块传输到上位机，惯性导航系统采集采煤机经过液压支架时的定位坐标并通过数据传输模块传输到上位机，支架控制器将每个液压支架的推移行程通过数据传输模块传输到上位机；
③上位机根据接收到的支架控制器传输的信号获取当前采煤机所处的液压支架，将接收到的惯性导航系统传输的定位坐标进行平滑处理得到定位曲线，根据惯性导航坐标系和接收到的支架控制器传输的推移行程得到每个液压支架对应的推移坐标，并对所有的推移坐标进行平滑处理得到推移曲线，将采煤机的初始坐标的沿Y轴平移最大推移行程，得到推移初始坐标，连接推移初始坐标和有最大推移行程的液压支架对应的推移坐标得到理想直线；
④在上位机中构建BP神经网络，将步骤③中得到的定位曲线、推移曲线和理想直线输入到BP神经网络中进行训练，得到训练后的BP神经网络；
⑤将当前采煤机所处的液压支架对应的推移行程输入到训练后的BP神经网络中，得到当前采煤机所处的液压支架的下一个液压支架所需的推移行程，并根据下一个液压支架所需的推移行程对下一个液压支架的支架控制器发送推移指令；
⑥下一个液压支架的支架控制器根据接收到的推移指令调整液压支架到指定位置，根据上位机接收到的支架控制器传输的信号判断该液压支架是否是采煤机行走方向的最后一个液压支架，若不是，则返回执行步骤⑤；若是，则执行步骤⑦；
⑦判断采煤机是否停止工作，若是，则完成对工作面的实时调直；若不是，则更换采煤机的行走方向并返回执行步骤⑤。
所述的步骤④中构建BP神经网络及具体训练过程为：
i定义BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层， BP神经网络包括两个阶段：信息正向传播阶段和信息反向传播阶段；处于信息正向传播阶段时，推移曲线进入输入层向前传播到隐藏层中，在隐藏层中，将推移曲线的推移坐标与定位曲线的定位坐标进行拟合，得到实际坐标，当输出层的实际坐标与期望输出不一致时，则转入信息反向传播阶段；处于信息反向传播阶段时，在隐藏层中，将理想直线的坐标与实际坐标进行拟合，直至输出层符合期望输出，所述的期望输出为推移坐标、定位坐标和理想直线的坐标一致；
ii将推移曲线、定位曲线和理想直线输入到BP神经网络中进行训练，得到训练后的BP神经网络。
将所述的BP神经网络的权值的初始值随机设置在0至1之间，所述的输入层、所述的隐藏层和所述的输出层各层的节点数都等于液压支架数。
与现有技术相比，本发明的优点在于一方面利用BP神经网络方法，建立液压支架推移行程与惯性导航系统定位的关系，并与理想直线比较，实现对采煤机定位误差的处理和矫正，克服由于惯性导航系统误差导致的工作面无法真正调直现象，另一方面采煤机在割当前刀时，就通过调整液压支架对工作面进行实时调直，不但节约了人工成本，而且提高了采煤的效率和安全性。
附图说明
图1为本发明的总体流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，一种基于BP神经网络和惯性导航的工作面调直方法，在每个液压支架的支架控制器上安装一个红外接收装置，在采煤机上设置一个与红外接收装置对应的红外发射装置，并在采煤机的中心位置安装惯性导航系统，支架控制器和惯性导航系统通过数据传输模块与上位机进行通信，上位机用于接收支架控制器和惯性导航系统传输的数据并进行处理以及对支架控制器发送推移命令；
具体的工作面调直方法包括以下步骤：
①建立惯性导航坐标系：
以惯性导航系统安装位置为原点0，过原点0指向采煤机行走方向为X轴正方向，过原点0指向工作面推进方向为Y轴正方向，过原点0垂直向上为Z轴正方向，设置坐标系；
②采煤机开始工作前，惯性导航系统采集采煤机的初始坐标并通过数据传输模块传输到上位机，采煤机开始工作后，红外接收装置接收到的信号经支架控制器通过数据传输模块传输到上位机，惯性导航系统采集采煤机经过液压支架时的定位坐标并通过数据传输模块传输到上位机，支架控制器将每个液压支架的推移行程通过数据传输模块传输到上位机；
③上位机根据接收到的支架控制器传输的信号获取当前采煤机所处的液压支架，将接收到的惯性导航系统传输的定位坐标进行平滑处理得到定位曲线，根据惯性导航坐标系和接收到的支架控制器传输的推移行程得到每个液压支架对应的推移坐标，并对所有的推移坐标进行平滑处理得到推移曲线，将采煤机的初始坐标的沿Y轴平移最大推移行程，得到推移初始坐标，连接推移初始坐标和有最大推移行程的液压支架对应的推移坐标得到理想直线；
④在上位机中构建BP神经网络，将步骤③中得到的定位曲线、推移曲线和理想直线输入到BP神经网络中进行训练，得到训练后的BP神经网络；
步骤④中构建BP神经网络及具体训练过程为：
i定义BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层， BP神经网络包括两个阶段：信息正向传播阶段和信息反向传播阶段；处于信息正向传播阶段时，推移曲线进入输入层向前传播到隐藏层中，在隐藏层中，将推移曲线的推移坐标与定位曲线的定位坐标进行拟合，得到实际坐标，当输出层的实际坐标与期望输出不一致时，则转入信息反向传播阶段；处于信息反向传播阶段时，在隐藏层中，将理想直线的坐标与实际坐标进行拟合，直至输出层符合期望输出，期望输出为推移坐标、定位坐标和理想直线的坐标一致；
ii将推移曲线、定位曲线和理想直线输入到BP神经网络中进行训练，得到训练后的BP神经网络；
⑤将当前采煤机所处的液压支架对应的推移行程输入到训练后的BP神经网络中，得到当前采煤机所处的液压支架的下一个液压支架所需的推移行程，并根据下一个液压支架所需的推移行程对下一个液压支架的支架控制器发送推移指令；
⑥下一个液压支架的支架控制器根据接收到的推移指令调整液压支架到指定位置，根据上位机接收到的支架控制器传输的信号判断该液压支架是否是采煤机行走方向的最后一个液压支架，若不是，则返回执行步骤⑤；若是，则执行步骤⑦；
⑦判断采煤机是否停止工作，若是，则完成对工作面的实时调直；若不是，则更换采煤机的行走方向并返回执行步骤⑤。
在本实施例中，将BP神经网络的权值的初始值随机设置在0至1之间，输入层、隐藏层和输出层各层的节点数都等于液压支架数。
在本实施例中，采煤机按照行走方向，依次在液压支架上行走。