采用力学分析的方法,从大倾角液压支架失稳机理出发,探讨了大倾角情况下液压支架在工作面推进过程中临界失稳角的计算方法,总结了支架2种失稳形式,模拟了支架受偏载情况下各部位受力情况及位移。研究结果表明:大倾角综采工作面液压支架主要失稳形式为倾倒和下滑失稳,当煤层倾角大于支架失稳临界角时,液压支架存在失稳风险;对顶梁施加1.1倍偏载额定工作阻力载荷后,液压支架顶梁应力最大处可达148.02MPa,顶梁变形量为7.44mm。基于此建立大倾角液压支架智能监测调控系统模型,设计了以侧护板和平衡千斤顶为主动件的智能监测调控系统模型,实现对液压支架的智能调控,达到发现和预防液压支架失稳的目的。

调控型气体密封作为一种非接触密封，可以提高系统服役过程中运行的稳定性，但是目前密封状态参数的计算方法存在计算模型建立过程繁杂以及迭代计算耗时较长等缺点。本文采用了一种符合智能调控系统输出精度及时效性要求的粒子群算法（PSO）优化下的BP（BackPropagation）神经网络方法，开发了基于PSO-BP的调控型气体密封状态参数的智能调控程序。并且对神经网络模型初始阀值与权值进行取值优化，讨论了粒子群种群数量，隐含层数，神经元数等参数对智能计算程序的影响。搭建了基于PSO-BP的调控型气体密封试验验证系统，验证了密封状态参数智能计算程序的精确度。实现了调控型气体密封的智能调控，提高了调控型气体密封抗干扰能力，促进了大型离心压缩机向宽工况、高参数、高效率和智能化方向发展。