基于UWB的采煤机定位精度提升算法研究

发布时间：2018-02-27 01:16

  本文关键词： 煤炭开采 采煤机定位 UWB 信息过滤 神经网络　出处：《工矿自动化》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对在矿井中采用UWB定位系统获取采煤机位置坐标时精度较低等问题,提出了一种基于UWB的采煤机定位精度提升算法,该算法利用信息过滤算法处理多种信号值的能力对UWB定位结果进行过滤,利用神经网络算法评估优化的能力对采煤机位于刮板输送机机头位置某个时间段内的数据信息进行评估,实现对采煤机的精确定位。实验结果表明,对定位结果进行过滤处理后,三维精度可达7cm左右,经神经网络算法处理后,定位精度可提升至2~3cm。
[Abstract]:In order to solve the problem of low precision when the UWB positioning system is used to obtain the position coordinates of the shearer in the mine, this paper puts forward an algorithm for raising the positioning accuracy of the shearer based on UWB. The algorithm uses the ability of information filtering algorithm to process multiple signal values to filter the results of UWB location. Using the neural network algorithm to evaluate the optimization ability, the data information of shearer located in the head of scraper conveyor is evaluated, and the accurate location of shearer is realized. The experimental results show that, After filtering the location results, the 3D accuracy can reach about 7 cm, and the positioning accuracy can be increased to 2 ~ 3 cm by the neural network algorithm.
【作者单位】： 中国矿业大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51304190);国家自然科学基金联合基金项目(U1510116) 山西省煤基重点科技攻关项目(MJ2014-05)
【分类号】：TD421.6

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本文编号：1540495