(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211201079.5 (22)申请日 2022.09.29 (71)申请人 太原理工大 学 地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79 号 (72)发明人 王学文　刘曙光　谢嘉成　李娟莉　 沈卫东　李素华　王怡荣　梅震怀　 郑子盈　王禧龙　 (74)专利代理 机构 太原倍智知识产权代理事务 所(普通合伙) 14111 专利代理师 张宏 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/00(2006.01) (54)发明名称 数字孪生驱动 的综采装备与煤层耦合系统 优化决策方法 (57)摘要 本发明涉及一种数字孪生驱动的综采装备 与煤层耦合系统优化决策方法， 首先构建多种基 于数据与知识互补结合的分析决策模 型， 并将当 前多源异构感知信息输入多种分析决策模型， 得 出不同模型下的下一循环综采装备位姿多重最 优解； 然后将不同模型下的下一循环综采装备位 姿多重最优解输入优化决策空间， 通过优化决策 空间底层的自评估算法以及虚拟推演空间虚拟 执行过程中人工可视化判断相结合的方式得出 下一循环综采装 备位姿的唯一绝对最优解。 该方 法可通过优化与决策得出综采装备位姿的绝对 最优解， 并对决策模型进行动态修复与优化， 为 后续的精准反向控制奠定 基础。 权利要求书3页 说明书9页 附图5页 CN 115455727 A 2022.12.09 CN 115455727 A 1.一种数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其特征在于， 包括以 下步骤： 步骤一， 综采 装备与煤层耦合多重最优解预测， 包括： 步骤1： 构建多种知识与数据融合的分析决策模型； 分析综采装备与煤层耦合协同运行规律， 建立数学模型， 基于多种基于数据与基于知 识的分析决策算法构建数据与知识互补结合的综采装备位姿信息分析决策算法库， 并封装 为dll格式的动态 链接库； 步骤2： 将多源异构感知信息 输入步骤1所述的分析决策模型； 优化综采装备实时定位定姿与误差修正技术， 提升装备实时传感信息的精确度， 将实 际信息与虚拟信息进 行多源信息融合， 将融合后的综采装备多源异构感知信息输入分析决 策算法库； 步骤3： 获得不同分析决策模型 下的下一循环综采 装备位姿 多重最优解； 不同的分析决策模型产生多个输出， 构成下一循环综采装备位姿多重最优解， 将多重 最优解导出并进行存 储； 步骤二， 综采 装备与煤层耦合 绝对最优解预测， 包括： 步骤4： 构建优化决策空间底层的自评估算法， 将不同模型下的下一循环综采装备位姿 多重最优解输入 优化决策空间； 不同的分析决策模型产生多个输出， 构成下一循环综采装备位姿多重最优解， 将多重 最优解导出并进行存 储； 步骤5： 通过优化决策空间底层的自评估算法 以及虚拟推演空间虚拟执行过程中人工 可视化判断相结合的方式得 出下一循环综采 装备位姿的唯一 绝对最优解； 将多重最优解输入优化决策空间， 通过底层 自评估验证算法对各最优解进行评价， 同 时利用虚拟推演空间进行各最优解的三维可视化虚拟执行， 形成复合决策模型， 通过自评 估验证算法与人工可视化判断相结合的方式得出下一循环综采装备位姿 唯一的绝对最优 解， 并对自评估 验证算法进行动态修复与迭代优化。 2.根据权利要求1所述的数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其 特征在于， 所述 步骤1包括 步骤： 步骤101： 分析综采装备与煤层耦合协同运行规律， 基于综采装备的工作流程， 建立综 采装备运行 过程中主 要参数之间的耦合关系的数 学模型； 步骤102： 以综采装备与煤层耦合协同运行规律和数学模型为理论依据， 构建多种不同 的基于数据的分析决策算法模型与基于知识的分析决策算法模型； 步骤103： 将多种不同的分析决策算法模型进行优化与整合， 组成数据与知识互补结合 的综采装备位姿信息分析决策算法库； 步骤104： 将数据与知识互补结合的综采装备位姿信息分析决策算法库封装为dll格 式 的动态链接库以供综采装备与煤层耦合系统优化决策数字孪生系统对其进 行调用； 所述综 采装备与煤层 耦合系统优化决策数字孪生系统由Unity3d开 发， 包括虚拟监测空间、 优化决 策空间与虚拟推演空间。 3.根据权利要求2所述的数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其 特征在于： 步骤103中， 所述将多种不同的分析决策模型进 行优化与整合是指知识和数据的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115455727 A 2算法级协同， 即从基于数据的分析决策模型与基于知识的分析决策模型中各选取一种或多 种， 协同构成知识与数据融合的分析决策模型。 4.根据权利要求2或3所述的数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其特征在于： 步骤104中， 所述虚拟监测空间中构建了复合 综采装备与煤层耦合协同运行规 律的综采工作面数字孪生体， 在综采工作面推进过程中接入部 分实际参数， 通过Unity3d中 的物理引擎 实现综采工作面数字孪生体的自主同步运行， 为优化决策 空间提供虚拟煤层截 割实时动态更新信息与 虚拟传感器传感信息； 优化决策空间用于完成综采装备与煤层耦合 绝对最优解预测； 虚拟 推演空间用于完成优化决策 空间输出的决策结果的虚拟执行与三 维 可视化呈现， 以供 人工干预决策。 5.根据权利要求4所述的数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其 特征在于， 所述 步骤2包括： 步骤201： 优化采煤机、 液压支架与刮板输送机实时定位定姿与误差修正技术， 实现对 综采装备工作状态的准确判断与感知； 步骤202： 在环境复杂多变、 传感信号易受干扰的条件下对实际传感器获取的装备实时 传感信息进行 数据预处 理， 进一步提升装备实时传感信息的精确度； 步骤203： 在综采装备与煤层耦合系统优化决策数字孪生系统将实际信息与虚拟信息 构成的多源异构感知信息进行多源信息融合， 精确获得综采 装备当前位姿； 步骤204： 调用步骤104中所述dll格式的动态链接库文件， 将融合后的综采装备多源异 构感知信息 输入分析决策算法库。 6.根据权利要求5所述的数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其 特征在于： 步骤203中， 所述多源异构感知信息包括步骤202中所述实际传感器获取的装备 实时传感信息与虚拟监测空间中的虚拟煤层截割实时动态更新信息、 虚拟传感器传感信 息。 7.根据权利要求6所述的数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其 特征在于， 所述 步骤3包括： 步骤301： 在相同输入下， 分析决策算法库中不同的分析决策模型各产生一个输出， 多 个输出构成下一循环综采 装备位姿 多重最优解； 步骤302： 将多种分析决策模型输出的多重最优解导出并进行存储， 以供进一步分析预 测。 8.根据权利要求7所述的数字孪生驱动的综采装备与煤层耦合系统优化决策方法， 其 特征在于， 所述 步骤4包括： 步骤401： 确定下一循环综采装备位姿合理性的评价因素， 包括液压支架推移和刮板输 送机推进过程中的直线度、 采煤机滚筒截割路径平整性、 割岩率和留煤率， 进 行各评价因素 的权重分配， 并制定 评价指标体系与评价细则； 步骤402： 采用模糊综合评价法对不同模型下的下一循环综采装备位姿多重最优解进 行综合评判， 包括建立综合评价的评价集， 单 因素模糊评价与评价矩阵获取、 确定因素权向 量、 综合评价模型的建立、 系统总得分的计算； 步骤403： 通过数据分析、 仿真计算将多重最优解的综合评判机制转化为自评估验证算 法；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115455727 A 3