近日，大連理工大學機械工程學院宋學官教授團隊在《Frontiers of Mechanical Engineering》發表最新研究成果，提出一種基于徑向基函數神經網絡（RBFNN）的自適應控制策略，成功解決了無人電動鏟在復雜礦山環境下的軌跡跟蹤難題。這一技術突破標志著我國在大型礦山裝備智能化領域邁出關鍵一步，為提升采礦效率、降低能耗與安全風險提供了創新方案。

無人電動鏟：礦山智能化的核心挑戰

作為露天礦山的關鍵設備，電動鏟集挖掘與裝載功能于一體，其性能直接影響采礦效率與安全性。傳統電動鏟依賴人工操作，但礦山環境惡劣，存在效率低、人力成本高、作業風險大等問題。近年來，隨著傳感技術、人工智能的快速發展，電動鏟的無人化與智能化轉型成為行業趨勢。然而，無人電動鏟面臨多重技術瓶頸：其結構復雜、負載高、慣性大且多系統強耦合，挖掘過程中易受模型不確定性（如部件磨損、負載變化）和外部干擾（如礦石阻力、地質振動）影響，導致傳統控制方法難以實現精準軌跡跟蹤。

從“精確建模”到“智能補償”的技術革新

傳統控制方法依賴精確的數學模型，但無人電動鏟在實際運行中，部件尺寸誤差、動態變形、礦石阻力等干擾因素導致理論模型與真實工況存在顯著差異。對此，研究團隊另辟蹊徑，提出“自適應神經網絡補償”的創新思路。

團隊首先重構了無人電動鏟的拉格朗日動力學方程，將模型誤差、外部擾動等不確定性統一歸類為非線性干擾項。隨后，利用RBF神經網絡強大的非線性擬合能力，實時在線估計并補償這些干擾。控制器以位置誤差及其導數為輸入，動態調整輸出扭矩，使鏟斗軌跡快速收斂至目標路徑。此外，通過李雅普諾夫穩定性理論，團隊嚴格證明了閉環系統的穩定性，確保控制過程平滑可靠。

仿真實驗顯示，在存在10%模型誤差和復合干擾的條件下，新方法的位置跟蹤誤差可控制在±0.005米以內，速度波動減少70%，且輸出力矩平滑，顯著降低了重型設備因劇烈振動導致的疲勞損傷風險。與傳統自適應控制相比，新方法在收斂速度、抗干擾能力上表現更優。

三大技術優勢破解行業痛點

  1. 非精確模型的魯棒控制：突破傳統方法對精確數學模型的依賴，將部件變形、負載變化等“不確定性”直接納入控制框架，提升復雜工況下的適應性。
  2. 平滑輸出與穩定性：通過神經網絡補償干擾，避免傳統滑模控制等方法的“高頻抖振”問題，輸出力矩波動降低50%，保障重型設備長周期穩定運行。
  3. 高精度軌跡跟蹤：結合最優挖掘軌跡規劃算法，仿真中鏟斗絕對路徑誤差小于0.005米，滿足礦山生產對效率與安全性的嚴苛要求。

從實驗室到礦山的應用前景

目前，該技術已在WK-12型無人電動鏟的仿真平臺上完成驗證。研究團隊表示，下一步將聯合礦山企業開展實地測試，并進一步優化控制器對挖掘阻力、物料撒落等實際工況的適應性。

隨著露天礦山智能化需求的增長，這項技術有望成為無人電動鏟標準控制方案。其應用不僅可提升采礦效率30%以上，還能降低能耗15%-20%，同時減少因操作失誤引發的安全事故。此外，該技術的底層框架可推廣至其他重型裝備（如液壓挖掘機、裝載機），為工程機械智能化提供通用解決方案。

結語

大連理工大學團隊的研究，標志著我國在礦山裝備核心控制技術上實現了從“跟跑”到“并跑”的跨越。未來，隨著5G通信、數字孿生等技術的深度融合，無人電動鏟將真正成為“智慧礦山”的中樞神經，推動采礦行業向綠色、高效、安全的方向加速轉型。

來源: FME機械工程前沿