一种双臂大采高采掘机收料盲区智能控制方法及系统

本发明涉及矿山机械自动化与控制，具体涉及一种双臂大采高采掘机收料盲区智能控制方法及系统。

背景技术：

1、在双臂大采高采掘机作业过程中，铲板与螺旋收料装置前方存在约1.25米的收料盲区。此类采掘机通常具有较大的理论掘进宽度，但其用于收集和转运物料的铲板装置的实际宽度往往小于掘进宽度，这种结构差异导致截割下来的部分物料，特别是位于铲板两侧之外的物料，无法被直接收集。目前，业界主要通过安装在铲板两侧的螺旋收料装置来辅助收料，其基本动作模式由液压系统驱动，通常由操作员手动控制。

2、传统作业方式依赖人工经验判断物料分布，通过反复挪动机身进行清理，存在以下问题：收料盲区清理时间长，物料回收效率低；频繁机身挪动导致设备能耗高、磨损大；依赖人工经验，难以适应复杂多变的矿岩分布工况，易造成资源浪费。现有技术缺乏对收料盲区的精准感知与动态规划能力，无法实现高效、智能的收料作业，严重打断了连续的掘进流程，导致设备有效作业时间大幅减少，整体生产效率低下，且手动操作对操作员技能要求高，收料路径和参数选择依赖个人经验，难以实现最优效率，并易造成设备负载不均或清理不彻底。

3、因此，迫切需要提出一种能自适应、高效率清理双臂大采高采掘机铲板两侧收料盲区的智能控制方法及系统，以解决上述技术瓶颈，提升作业连续性及综合效率。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种双臂大采高采掘机收料盲区智能控制方法及系统。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

3、第一方面，本申请提供一种双臂大采高采掘机收料盲区智能控制方法，包括以下步骤：

4、s1、通过环境感知模块获取收料盲区的三维环境信息，建立物料动态分布模型并划分区域类型；

5、s2、通过智能决策中心融合环境感知数据、设备实时状态数据及用户指令，动态规划螺旋收料装置及铲板的最优收料路径与运动参数；

6、s3、通过运动控制模块采用复合控制算法驱动执行机构完成路径执行；

7、s4、通过状态监测模块实时反馈工况，动态重规划未执行路径形成闭环控制直至清理达标；

8、s5、在人机交互界面以增强现实方式将最优收料路径与物料分布模型叠加显示在实时视频画面上，接收用户对路径的确认或修改输入，依据修改输入生成最终执行路径。

9、进一步的，所述s1具体包括：

10、s11、通过三维激光雷达对收料盲区进行扫描，获取三维点云数据；

11、s12、基于点云密度、物料堆积高度及体积占比划分致密堆积区与松散覆盖区，其中致密堆积区的判定条件为点云密度≥50个/m3、堆积高度>铲板基准高度的1.2倍且体积占比≥60%，松散覆盖区的判定条件为点云密度<50个/m3、堆积高度<铲板基准高度的0.8倍且体积占比<40%。

12、进一步的，所述s2具体包括：

13、s21、对物料动态分布模型进行形态识别，明确致密堆积区与松散覆盖区的边界、体积及分布特征；

14、s22、针对两类区域匹配差异化收料策略，分别规划对应转速、切入深度、推进速度及铲板角度的子路径，融合生成全局最优收料路径；

15、s23、根据采掘机截割计划预测下一次收料盲区形成时机，在当前截割循环结束前将螺旋收料装置及铲板移至规划路径起始位置。

16、进一步的，所述s22中差异化收料策略具体包括：

17、s221、针对松散覆盖区规划高转速、浅切入、之字形快速清扫子路径；

18、s222、针对致密堆积区规划安全接近路径及多层剥落螺旋式渐进清理子路径。

19、进一步的，所述s3中复合控制算法具体包括：

20、s31、采用模糊自适应pid控制算法，通过模糊推理器动态调整位置环pid参数；

21、s32、引入基于步骤s2预测的负载变化趋势的压力前馈补偿，提前计算前馈补偿量叠加至伺服阀驱动信号。

22、进一步的，所述s4中动态重规划具体包括：

23、s41、在收料过程中定期或监测到负载异常波动时启动激光雷达对盲区进行中期扫描；

24、s42、将新扫描数据与物料动态分布模型比对，识别已清理区与剩余物料区；

25、s43、若物料分布发生显著变化，在线重规划补扫子路径并无缝整合至原有作业计划。

26、进一步的，还包括数据迭代与策略优化步骤：

27、s61、完成作业后记录工况特征数据、执行路径与参数数据及效能评估数据，形成案例数据存储至本地策略库；

28、s62、动态规划时查询本地策略库，匹配当前工况的历史案例数据并优化初始路径规划；

29、s63、将多台设备的案例数据上传至云平台，通过大数据分析生成共性工况优化策略包并下发至设备更新本地策略库。

30、本发明具有以下有益效果：

31、本申请提供了一种掘采机边缘收料自适应控制方法、系统和掘采机，方法流程所带来以下技术优势：通过智能控制，系统能自动识别盲区物料分布并生成实时最优收料路径，从而在绝大多数工况下免去了为收料而进行的整机大范围挪动，将收料动作无缝嵌入掘进循环，显著减少了作业中断时间，提高了设备的纯掘进时间和综合生产率；同时，自适应的路径规划和参数调节降低了对操作员经验的依赖，提升了收料作业的一致性和可靠性，并通过对执行过程的监控与重规划，确保了在各种复杂物料分布情况下的清理效果。

1.一种双臂大采高采掘机收料盲区智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述s22中差异化收料策略具体包括：

5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述s3中复合控制算法具体包括：

6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述s4中动态重规划具体包括：

7.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，还包括数据迭代与策略优化步骤：

8.一种用于实现权利要求1至7任一项所述控制方法的双臂大采高采掘机收料盲区智能控制系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的双臂大采高采掘机收料盲区智能控制方法。

10.一种双臂大采高采掘机，包括机身、截割臂、铲板以及位于铲板两侧的螺旋收料装置，其特征在于，所述采掘机还包括如权利要求8所述的双臂大采高采掘机收料盲区智能控制系统，所述铲板宽度与最大掘进宽度存在结构差异，使得铲板两侧各形成宽度为1.25米的收料盲区。