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| 編輯推薦： |
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1.专业性强，容易受到智能制造专业技术人员的青睐：着重介绍了采煤机智能制造领域的相关知识技术和前沿研究成果，注重实践操作，并通过大量实际案例来说明其应用；2.知识面广，读者受众广：系统介绍了现代采煤智能制造技术、采煤机电控制优化技术等专业知识，对于相关领域技术人员也具有很强的启发吸引性；3.实用性强，容易产生效益：针对采煤机智能制造，在理论阐述的同时，也给出了相关行业背景和发展现状，特别是大量前沿的、高端的智能制造使用技术方法和成果等内容。
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| 內容簡介： |
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本书系统阐述了采煤机智能制造的自动化与智能化核心瓶颈生产难题与科学前沿问题：面向采煤机智能制造优化控制系统的研究与开发。通过对采煤机智能制造各环节的研究，阐述人工智能与大数据相关技术及其在采煤机智能制造中的应用。针对采煤机智能制造生产实际问题和实际生产数据，本书系统阐述了该领域国内外研究现状，特别是笔者近十年来，包括所指导的数名硕士生、博士生、博士后从事该领域实际生产研究的相关思路、方法与成果，使读者近距离全面了解人工智能与大数据方法在采煤业智能制造中的实际应用情况。本书可作为高等院校自动化、控制科学与工程、控制系统工程、计算机科学与技术、数学与应用数学、化工工程、材料科学与技术、能源与动力工程、机械工程、经济学、管理学等相关专业的教材，也可作为有关研究人员和工程技术人员的参考书。
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| 目錄：
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1绪论001～013
1.1研究背景002
1.2关键技术002
1.2.1采煤机定位技术003
1.2.2采煤机的截割路径记忆技术004
1.2.3采煤机的截割路径跟踪技术004
1.2.4采煤机自适应控制技术005
1.3采煤机智能制造的发展历史006
1.4研究意义012
思考题013
2智能化采煤机总体方案规划014～030
2.1采煤机的结构原理及工作过程015
2.2智能化采煤机的控制方案设计019
2.3智能化采煤机的硬件结构设计021
2.3.1工作面监控系统023
2.3.2顺槽监控系统026
2.3.3地面监控系统027
思考题030
3采煤机位置与姿态定位方法031～040
3.1采煤机的位置定位032
3.1.1采煤机机身坐标系的建立033
3.1.2采煤机机身定位策略034
3.1.3采煤机机身定位的理论模型035
3.2采煤机的姿态定位038
思考题040
4采煤机截割路径记忆方法041～061
4.1现状分析042
4.2采煤机的截割路径记忆策略043
4.2.1截割路径的记忆043
4.2.2记忆点的选取方案045
4.2.3记忆点的数据结构048
4.2.4记忆点的数据压缩049
4.3记忆路径的评价方法051
4.3.1人工免疫理论051
4.3.2基于人工免疫的记忆点评价模型055
思考题060
5采煤机截割路径跟踪方法062～081
5.1现状分析063
5.2采煤机截割路径的跟踪目标064
5.2.1基于多项式插值的跟踪目标065
5.2.2基于样条曲线插值的跟踪目标066
5.2.3基于误差带的跟踪目标068
5.3采煤机截割路径的跟踪策略069
5.3.1截割路径的轨迹跟踪策略070
5.3.2截割路径的动作跟踪策略072
5.3.3截割路径的状态修正策略072
5.4采煤机跟踪路径的评价方法074
5.4.1灰色关联度分析074
5.4.2基于灰色关联度的路径跟踪评价模型076
思考题081
6采煤机截割负载动态分析方法082～109
6.1现状分析083
6.2采煤机截割负载特性分析084
6.2.1截割部传动系统的负载分析084
6.2.2截割负载与截割电流间关系的理论模型085
6.2.3截割负载与截割电流间关系的试验研究087
6.3采煤机截割电流特性分析090
6.3.1小波分析理论090
6.3.2截割电流信号的小波分解与重构093
6.4基于电流谱的采煤机截割负载分析097
6.4.1人工神经网络097
6.4.2基于人工神经网络的截割负载与截割电流关系模型100
6.5基于CPSO-SVM的采煤机截割负载识别方法101
6.5.1SVM算法101
6.5.2PSO算法103
6.5.3CPSO算法104
6.5.4CPSO寻优SVM参数106
6.5.5采煤机的CPSO-SVM负载识别方法107
思考题108
7采煤机历史可靠性分析方法110～150
7.1现状分析112
7.2可靠性基本理论113
7.2.1可靠性的基本概念113
7.2.2可靠性特征指标114
7.2.3维修性特征指标118
7.2.4有效性特征指标119
7.2.5可靠性中常用的概率分布120
7.2.6典型的可靠性模型125
7.3采煤机整机历史可靠性分析135
7.3.1采煤机硬件结构135
7.3.2采煤机常见故障141
7.3.3采煤机可靠性框图142
7.3.4采煤机故障数据处理144
7.3.5采煤机可靠性模型拟合146
7.3.6采煤机可靠性数据分析149
思考题150
8基于相关失效的采煤机动态可靠性分析方法151～173
8.1现状分析152
8.1.1相关失效的研究现状152
8.1.2动态可靠性的研究现状153
8.2相关基本理论154
8.2.1应力-强度干涉模型155
8.2.2共因失效模式下零部件可靠性模型156
8.2.3相关失效系统可靠性模型157
8.2.4Copula相关性理论159
8.3采煤机的动态可靠性分析160
8.4采煤机各切削模式下工作载荷实时监测系统的建立165
8.5动态载荷作用下的基于人工智能的采煤机各切削模式实时动态可靠性建模166
思考题173
9采煤机在线可靠性预报系统174～200
9.1现状分析175
9.2采煤机在线可靠性预报系统设计177
9.2.1最小二乘支持向量机177
9.2.2加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)179
9.2.3标准粒子群优化算法180
9.2.4改进的粒子群算法180
9.2.5混沌改进粒子群算法181
9.2.6混合CMPSO-WLSSVM算法182
9.2.7混合CMPSO-WLSSVM模型的在线修正策略184
9.3采煤机在线可靠性预报系统分析185
9.3.1采煤机在线可靠性预报结果分析186
9.3.2更多问题的数据集187
思考题199
10采煤机在线截割模式识别系统201～215
10.1现状分析202
10.2采煤机在线截割模式识别系统设计204
10.2.1相关向量机(LSSVM)204
10.2.2混沌引力搜索算法(CGSA)205
10.2.3CGSA-RVM模型207
10.3采煤机在线截割模式识别系统分析208
10.3.1模拟和数据采样208
10.3.2采煤机截割模式识别210
10.3.3结果分析214
思考题215
11实验研究216～250
11.1自适应截割实验217
11.1.1实验室实验217
11.1.2工厂实验220
11.1.3工作面实验228
11.2截割负载动态识别实验236
11.2.1实验平台236
11.2.2实验方案237
11.2.3数据优化与负载识别239
11.2.4识别效果对比243
11.3可靠性分析实验244
11.3.1实验数据244
11.3.2实验方案245
11.3.3模型参数优化247
11.3.4分析结果对比248
思考题250
参考文献251
图索引262
表索引268
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| 內容試閱：
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制造业，作为国民经济的主体，乃立国之本、兴国之器、强国之基，在国民经济诸多领域承担着不可或缺的作用。开启工业文明四百多年来，中华民族的奋斗史、世界强国的兴衰史一再证明：没有强大的制造业，就没有国家和民族的强盛。打造世界一流的制造业，是提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。新中国成立后，我国制造业持续快速发展，在改革开放后更是步入了高速成长时期，逐渐形成了门类比较齐全、相对独立、相对完整的产业体系。然而，我国制造业一直大而不强，与世界先进水平相比，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化特别是智能化程度、生产品质效益等方面差距明显，迫切需要转型升级，实现跨越发展。随着世界产业竞争格局的不断演进，我国在新一轮产业发展中面临巨大挑战。为了抵消国际金融危机造成的不良影响，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势，加速推进新一轮全球贸易投资新格局。而部分发展中国家也在加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。面对发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的冲击，我国制造业放眼全球、加紧战略部署、着眼建设制造强国，固本培元、化挑战为机遇、抢占制造业新一轮竞争制高点，迫在眉睫、刻不容缓。
其中，采煤机作为现代综合机械化采煤成套装备的主要组成部分，提高了生产效率，增加了煤炭产量，减少了重大恶性事故的发生，其智能化、自动化、安全化水平是实现综采工作面“无人化”“无事故化”“少人化”“少事故化”的关键因素，因此，通过采集采煤机信息对采煤机截割模式进行识别，对采煤机实现自动化、智能化、安全化具有重要意义。“十四五”规划明确指出“深入实施智能制造和绿色制造工程……推动制造业高端化、智能化、绿色化”“改造提升传统产业，推动石化、钢铁、有色、建材等原材料产业布局优化和结构调整”。因此，“采煤机记忆截割和自适应控制技术”是今后的重要研究内容。当前国内外主要通过煤岩界面识别方法来识别采煤机截割模式，以解决采煤机的自动截割和自适应控制问题，但当前的采煤机截割模式识别技术准确度低，且适应性差，难以满足对采煤机截割模式识别准确度、可靠性和适应性的要求。因此，一种鲁棒性强、准确度高、自动化水平高的截割模式识别系统具有重要且迫切的现实意义，最终为煤矿的安全、高产、高效生产提供技术保障。
本书面向采煤机智能制造优化控制系统的研究与开发，通过对采煤机智能制造各知识面的介绍，系统阐述人工智能与数据解析相关技术及其在采煤机智能制造中的应用。本书共分11章：第1章介绍采煤机智能制造的研究背景、关键技术、发展历史和研究意义；第2章介绍智能化采煤机总体方案规划，包括采煤机的结构原理、工作过程、控制方案设计与硬件结构设计等；第3章介绍采煤机位置与姿态定位方法；第4章介绍采煤机截割路径记忆方法，包括研究现状、记忆策略与评价方法等；第5章介绍采煤机截割路径跟踪方法，包括研究现状、跟踪目标、跟踪策略与评价方法等；第6章介绍采煤机截割负载动态分析方法，包括研究现状、负载特性分析、电流特性分析、识别方法等；第7章介绍采煤机历史可靠性分析方法，包括研究现状、基本理论、整机历史可靠性分析等；第8章介绍基于相关失效的采煤机动态可靠性分析方法，包括研究现状、相关基本理论、动态可靠性分析等；第9章介绍采煤机在线可靠性预报系统，包括国内外研究现状、在线可靠性预报系统设计、在线可靠性预报系统分析等；第10章介绍采煤机在线截割模式识别系统，包括国内外研究现状、在线截割模式识别系统设计、在线截割模式识别系统分析等；第11章介绍实验研究结果，包括自适应截割实验、截割负载动态识别实验、可靠性分析实验等。
课题组博士生廖屹琳、李昊哲、马翔、贾鑫朋、李长頔、孙子越、张赫、陈诗凡，硕士生古有志、蒋雅萍、潘黎铖、王浩、万艳玲、谢意、沈嘉辉、乔斯梦旭等，参与了本书的部分程序开发、编辑整理工作，在此一并致谢。由于作者水平有限，书中难免存在不当之处，敬请读者批评指正。
刘兴高
2024年5月于浙大求是园
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