| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·采煤机记忆调高提出的背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究状况及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·煤岩分界方法的发展 | 第9-10页 |
| ·记忆截割技术的发展 | 第10-11页 |
| ·采煤机记忆调高技术原理 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 2 采煤机运行空间姿态与定位 | 第13-20页 |
| ·实际工况条件下采煤机运行状态 | 第13-14页 |
| ·采煤机机身定位 | 第14-19页 |
| ·确定坐标系 | 第14页 |
| ·采煤机机身空间坐标计算 | 第14-15页 |
| ·采煤机滚筒空间坐标计算 | 第15-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 采煤机机身倾角计算 | 第20-24页 |
| ·横滚角α与俯仰角β的计算 | 第20-22页 |
| ·坐标变换 | 第20-21页 |
| ·倾角计算 | 第21-22页 |
| ·航向角γ的计算 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 4 采煤机记忆截割控制策略 | 第24-31页 |
| ·采煤机滚筒截割路径的三次样条插值拟合控制方法 | 第24-25页 |
| ·采煤机滚筒截割路径的三次样条插值拟合 | 第24-25页 |
| ·滚筒截割路径的跟踪策略 | 第25页 |
| ·基于人工神经网络的采煤机滚筒记忆控制方法 | 第25-30页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第25-27页 |
| ·BP算法 | 第27-29页 |
| ·采煤机调高的人工神经网络模型建立 | 第29页 |
| ·训练样本与测试样本的产生 | 第29-30页 |
| ·网络的训练与测试 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 5 采煤机记忆截割控制系统硬件部分设计 | 第31-42页 |
| ·采煤机记忆截割控制系统硬件部分总体设计 | 第31-38页 |
| ·控制器的选型25 | 第32-33页 |
| ·PCM3370型PC104与外部设备的连接 | 第33-34页 |
| ·存储设备的选型 | 第34页 |
| ·采煤机记忆截割试验台采集卡的选型 | 第34-35页 |
| ·采煤机记忆截割试验台传感器的选型 | 第35-38页 |
| ·采煤机记忆截割控制系统硬件部分转化电路设计 | 第38-41页 |
| ·降压处理模块 | 第38-39页 |
| ·抗干扰处理模块 | 第39-41页 |
| ·放大电路模块 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 6 采煤机记忆截割控制系统软件设计 | 第42-51页 |
| ·采煤机记忆截割控制系统软件开发环境 | 第42页 |
| ·采煤机记忆截割控制系统软件的设计思路 | 第42-43页 |
| ·采煤机记忆截割控制系统软件设计 | 第43-49页 |
| ·窗体加载\初始化模块 | 第44页 |
| ·试验台控制系统自检模块 | 第44-45页 |
| ·基于三次样条插值控制方法的手动采点模块 | 第45-46页 |
| ·三次样条插值曲线拟合算法模块 | 第46页 |
| ·基于三次样条插值控制方法的自动运行模块 | 第46-47页 |
| ·基于人工神经网络控制策略手动采点模块 | 第47页 |
| ·BP算法学习模块 | 第47页 |
| ·基于人工神经网络控制方法的自动运行模块 | 第47-48页 |
| ·采煤机滚筒空间位姿计算子程序 | 第48页 |
| ·采煤机调度复位与停机模块 | 第48-49页 |
| ·采煤机记忆截割控制系统软件抗干扰算法 | 第49页 |
| ·采煤机记忆截割控制系软件的调试 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 7 控制系统误差分析 | 第51-59页 |
| ·采煤机自动调高控制系统误差分析的目的 | 第51页 |
| ·采煤机自动调高实验台的构建 | 第51-52页 |
| ·不同控制方法控制精度分析 | 第52-58页 |
| ·无机械系统误差影响的情况下两种控制方法的控制精度对比 | 第52-54页 |
| ·试验台在零倾角状态下神经网络控制方法跟踪误差分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 8 结论 | 第59-61页 |
| ·论文工作总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |