ABSTRACT Gruvflottan består av en skjuvare, hydrauliska stöd och en skraptransportör som objekt, gruvflottan måste flytta till den avsedda positionen i enlighet med de funktionella kraven, såsom maskiner spårning av hydrauliska stöd och minnesskärning av skjuvaren. I detta dokument föreslås en trådlös positioneringsmetod för klippare under förhållanden med felaktiga ankarnoder. För det första arrangeras åtgärdsregler för hydrauliska stöd och en adaptiv höjdjusteringsstrategi för skjuvaren utifrån en analys av gruvflottans kooperativa rörelser. För det andra avslöjas dualitetskartläggningen mellan lokala starka signaluppsättningar och positioneringsspatiala domäner, och felaktiga ankarnoder kan förfinas med hjälp av gruvflottans minnesskärning och rörelsebegränsningar. För det tredje, en utökad Cramer-Rao nedre gräns härleds för att söka de inneboende sambanden mellan skjuvarpositionering noggrannhet, multi-källa fel, och samordna fel av ankarnoder. Slutligen, omfattande experiment för analytisk noggrannhet bedömning och nod konfiguration av klippare positionering uppnås med stöd av minnesskärning teknik. Forskningsresultat tyder på att den föreslagna klipparen positionering kan uppfylla kraven för gruvflottan, som kan ge den teoretiska grunden för samarbete automation av gruvflottan på helt mekaniserad gruva ansikte. INDEX TERMS Mekaniserad gruvansikte, gruvflottan, samarbetsautomation, klippare positionering, minnesskärning teknik.
Under 2016 föreslog Luo och Fan et al en trådlös positioneringsmetod för skjuvare under förhållanden med felaktiga ankarnoder, utvärderade noggrannheten hos klippmaskinens positionering och utförde ett omfattande experiment av nodkonfiguration med hjälp av minnesskärningstekniken REF.
Positioning Accuracy Evaluation for the Collaborative Automation of Mining Fleet With the Support of Memory Cutting Technology
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}