基于具身智能的液压支架单架-群架协同自适应控制算法研究

需求的背景和应用场景

在煤矿综采工作面中，液压支架作为核心支护设备，其控制精度与协同效率直接影响采煤安全与生产效益。当前，液压支架控制多依赖人工经验或预设程序，难以应对复杂地质条件下顶板动态变化的实时需求，导致支护不足引发冒顶事故或支护过度造成资源浪费。此外，单架与群架间缺乏智能协同机制，易出现动作不同步、局部过载等问题，制约了综采工作面的自动化与智能化升级。本技术需求旨在通过构建支架-顶板耦合模型与具身智能自适应控制算法，实现液压支架对地质环境的动态感知与自主决策，提升支护系统的安全性、效率与适应性，适用于深部开采、薄煤层等复杂地质条件下的煤矿综采场景，推动煤炭行业向少人化、无人化方向转型。

要解决的关键技术问题

1. 支架-顶板耦合模型构建：需融合多物理场（力学、流变学）与地质参数（岩层厚度、倾角、硬度），建立动态反映顶板压力分布与支架受力状态的数学模型，为控制算法提供精准的输入数据。
2. 具身智能自适应控制算法设计：基于强化学习或深度学习框架，开发具备环境感知、决策优化与动作执行的智能算法，使支架能够根据顶板压力、支架姿态等实时数据，自主调整支护强度与动作时序，实现单架-群架的协同控制。
3. 实时数据处理与边缘计算架构：设计低延迟、高可靠性的边缘计算节点，集成传感器数据预处理、模型推理与控制指令生成功能，确保算法在井下恶劣环境中的稳定运行，满足毫秒级响应需求。

效果要求

1. 效益提升：通过动态支护优化，降低冒顶事故率30%以上，减少支架能耗与维护成本20%，提升综采工作面生产效率15%。
2. 竞争优势：突破传统液压支架控制依赖人工干预的局限，形成具备自主感知与决策能力的智能支护系统，填补国内高端综采装备智能化控制领域的空白。
3. 创新性：首次将具身智能理论应用于液压支架控制，实现“环境-支架-算法”的闭环交互，推动煤炭开采装备从“机械化-自动化”向“智能化”跨越，为行业提供可复制的智能控制解决方案。