研究背景与问题

随着我国煤炭产业的快速发展，煤矿综采设备在提高生产效率、保障安全生产方面发挥着重要作用。然而，在实际开采过程中，由于非线性、不稳定落煤等因素的影响，刮板输送机负载会频繁出现突变，导致电动机负载电流变化剧烈，进而引发过载故障频发和能耗浪费严重等问题。这些问题不仅影响了生产效率，还增加了安全生产风险，因此，对刮板输送机负载进行精确预测和控制具有重要意义。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于1DCNN-BiLSTM的刮板输送机负载预测与BP-PID调速控制相结合的智能控制方法。首先，利用深度学习技术中的1DCNN-BiLSTM模型对刮板输送机负载进行预测，该模型能够有效地捕捉时间序列数据的非线性特征。其次，基于预测结果，采用BP-PID控制算法对刮板输送机进行调速控制，实现对负载的精确控制。最后，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。

核心结果

本研究采用实际煤矿生产数据对所提出的方法进行了验证。实验结果表明，与传统的预测方法相比，1DCNN-BiLSTM模型能够更准确地预测刮板输送机负载，预测误差降低约30%。此外，BP-PID调速控制算法在保证刮板输送机稳定运行的同时，有效降低了过载故障的发生率和能耗浪费。综合实验结果，该方法在实际应用中具有良好的可行性和应用前景。

结论与意义

本文提出了一种基于1DCNN-BiLSTM的刮板输送机负载预测与BP-PID调速控制相结合的智能控制方法。该方法能够有效地预测刮板输送机负载，并通过BP-PID调速控制算法实现对负载的精确控制，降低过载故障的发生率和能耗浪费。本研究为煤矿综采设备的智能化控制提供了新的思路和方法，对提高煤矿生产效率和保障安全生产具有重要意义。同时，该方法可推广应用于其他工业领域的时间序列数据预测和控制问题，具有广泛的应用前景。