基于ELM神经网络的采煤机截割载荷软测量建模方法 论文

采煤机是煤矿综采工作面的关键设备，然而由于煤层结构的复杂性，导致截割载荷的变化复杂且难以直接测量。为了解决这一难题，研究人员对采煤机交流异步电机的机械特性进行了深入分析，并提出了基于软测量建模技术的截割载荷预测方法。

通过对采煤机交流异步电机机械特性的分析，发现截割载荷与截割电机的转速和电流存在非线性关系。运用软测量建模技术，能够对这种复杂的关系进行有效的预测。这项研究中，采用了ELM神经网络的软测量建模方法，以截割电机的转速和电流作为输入变量，构建了采煤机截割载荷的软测量模型。值得注意的是，ELM神经网络在预测精度和速度方面均优于传统的BP神经网络和RBF神经网络，这使得该方法在实际应用中更具优势。

为了进一步验证这一方法的有效性，研究人员对比了ELM、BP和RBF三种神经网络软测量建模方法在采煤机电机载荷预测中的表现，结果表明，基于ELM神经网络的预测方法在均方误差和相关系数等评价指标上均表现出色。通过使用ELM神经网络，可以准确、快速地预测采煤机的截割载荷，这为实现采煤机恒功率截割和牵引智能调速提供了坚实的理论基础。

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