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（1）多芯光纤光栅阵列形态重构与曲率拐点识别：
采用七芯光纤光栅传感阵列沿刮板输送机机身分段粘贴，每节溜槽布置三个测量点，每个测量点集成温度补偿光栅与应变光栅。光信号经波分复用解调仪同步采集后，利用改进的离散曲率递推算法重构三维空间曲线。传统递推方法在拐点处易出现曲率突变引发的位姿跳变，为克服该问题，设计了一种基于最小曲率二乘样条平滑与遗传粒子群混合优化的空间曲线重构模型。该模型以相邻测量点间的曲率连续性为约束，通过优化样条节点参数使重构曲线逼近实际形态，重构误差由原有的平均 12.3 mm 下降至 4.7 mm。在此基础上，引入中心差分曲率算子检测溜槽铰接处的曲率拐点，并采用高斯混合聚类将机身直线度异常区域分割为推移滞后区、侧弯区和抬头区三类，为后续控制提供精确的偏差定位信息。
（2）基于时空图注意力网络的直线度动态预测模型：
针对刮板输送机在采煤机往复牵引及液压支架交错推移过程中直线度滞后响应显著的问题，建立时空图注意力网络完成对下一循环直线度偏差的预测。首先将刮板输送机抽象为链式图结构，溜槽节点特征包括当前光纤感知的横向偏移量、俯仰角偏差、推移行程差和采煤机位置编码；边特征描述相邻节点间的力学约束和相对夹角。网络内部采用时间卷积层捕获过去五个截割循环的历史演变趋势，随后由图注意力层聚合相邻节点的空间影响，多头注意力权重自适应调整不同推移架次的重要性。训练数据来自某矿 8122 综采工作面连续 120 天的监测记录，共 35000 个循环样本。预测模型对最大偏差节点的预测误差为 4.1 mm，相较传统自回归积分滑动平均模型降低了 38.6%，为超前控制提供了可信的参考输入。
（3）液压支架推移量协同补偿控制与增量式调直闭环：
在获得当前直线度偏差和未来偏差预测后，控制器将校正量分解为各液压支架的差异化推移补偿量。提出一种基于增量式模糊滑模的协同控制策略，以单架推移油缸的行程增量作为控制量，滑模面由该支架所在节点的横向偏差和偏差变化率构造，同时引入相邻支架的实时偏差作为耦合项增强编组协同性。模糊推理模块根据机身弯曲程度和采煤机位置动态调节滑模趋近律的切换增益，有效抑制了重负荷下因液压系统非线性引起的抖振。现场工业试验表明，采用该闭环控制后，刮板输送机中部段的平均直线度偏差由原来的±68 mm 缩小至±22 mm，最大偏差降低至 35 mm 以内。推移补偿量在每次移架后实时更新，控制周期约为 1.8 s，完全满足采煤工作面每循环 20 分钟左右的推进节奏，实现了不停机自动调直。
import numpy as np import tensorflow as tf from scipy.interpolate import splrep, splev # 离散曲率递推与最小二乘样条平滑 def curvature_smoothed_reconstruction(strains, positions, temperature): # 温度补偿 comp_strain = strains - 0.7 * temperature curvatures = comp_strain / (0.0042 * 1550.0) # 曲率转换系数 # 样条平滑 tck = splrep(positions, curvatures, k=3, s=0.5) smoothed_curv = splev(positions, tck) # 递推重构 dx = positions[1] - positions[0] theta = np.cumsum(smoothed_curv * dx) points = np.cumsum(np.column_stack([np.cos(theta), np.sin(theta)]) * dx, axis=0) return points # 时空图注意力网络层定义 class GraphAttentionLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, out_dim, num_heads=4): super().__init__() self.num_heads = num_heads self.out_dim = out_dim self.W = tf.keras.layers.Dense(out_dim * num_heads, use_bias=False) self.a = self.add_weight(shape=(out_dim * 2, 1), initializer='glorot_uniform') def call(self, x, adj): N = x.shape[1] h = tf.reshape(self.W(x), [-1, N, self.num_heads, self.out_dim]) h = tf.transpose(h, [0, 2, 1, 3]) # 简化注意力系数 a_input = tf.concat([tf.tile(h[:,:,:,None,:], [1,1,1,N,1]), tf.tile(h[:,:,None,:,:], [1,1,N,1,1])], axis=-1) e = tf.squeeze(tf.matmul(a_input, self.a), axis=-1) e = tf.nn.leaky_relu(e) attention = tf.nn.softmax(e, axis=-1) h_new = tf.matmul(attention, h) h_new = tf.transpose(h_new, [0, 2, 1, 3]) return tf.reshape(h_new, [-1, N, self.num_heads * self.out_dim]) # 增量式模糊滑模控制核心 class IncrementalFuzzySMC: def __init__(self, coupling_coeff=0.3): self.c = coupling_coeff self.lam = 1.2 self.k_base = 0.8 def control(self, deviation, deviation_dot, neighbour_dev): s = deviation_dot + self.lam * deviation + self.c * neighbour_dev # 模糊调节增益 if abs(deviation) > 0.05: gain = self.k_base * 1.6 else: gain = self.k_base du = -gain * np.tanh(s) return du⛳️ 关注我，持续更新科研干货！
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