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为解决智能化综采工作面关键技术难题之一的开采设备协同控制问题，提出了基于数据驱动的综采装备仿人智能协同控制模型，重点研究了大数据背景下智能综采装备的协同控制知识自学习、开采行为自决策、分布协同自运行等关键技术理论与方法。具体包括：从数据应用的角度分析了智能综采系统的数据特点，阐明了智能综采的三大数据化特征：泛在感知(数据获取)、信息融合(数据挖掘)、智能控制(数据决策)；构建了面向经验操作员决策过程表征的综采装备协同控制框架；提出了基于扩展有限状态机的综采装备运行状态演化方法和基于多标记决策信息系统的综采装备运动行为模式学习方法，来实现数据驱动下智能综采装备行为决策知识的获取；提出了面向经典采煤工艺过程的综采装备行为模态类的决策知识划分方法和基于CBR与RBR融合的决策行为混合推理方法，来实现智能综采装备动作行为的自主决策；探讨了人工控制模式下综采装备驾驶员控制策略的表征方法，发展了具有自学习、自决策、工况自适应的综采“三机”仿人智能协同控制方法；给出了基于平行系统理论的平行综采技术逻辑，为综采装备协同控制的研究提供方法。所提综采装备协同控制系统为大数据背景下的综采生产系统的协同控制提

针对目前煤矿企业信息化的发展要求与煤矿管控一体化系统的发展瓶颈,提出了一种基于EPA实时以太网技术的煤矿管控一体化系统架构,该架构兼容了不同时期的控制系统,无缝集成了企业内部的管理层、控制层、设备层,实现了煤矿企业的信息化管理。

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