基于深度学习的硬质岩层连续采掘自动截割深度控制方法

本发明公开了基于深度学习的硬质岩层连续采掘自动截割深度控制方法，该控制方法包括深度神经网络模型的建立和训练、预钻孔致裂作业和岩层强度参数预测、确定合理的截割深度控制值和连续采掘作业的监测和控制；通过预钻孔致裂作业提高硬质岩层可截割性的同时根据深度学习算法预测致裂后的岩层强度参数，进而确定合理的截割深度值，有利于提高连续采掘设备在硬质岩层环境中的采掘效率并降低截割工具消耗量；随后根据实时监测数据和训练后的深度神经网络模型实时计算当前的连续采掘设备操作策略，进而实现截割深度、截割机构功率和采掘工作面平整度的实时监测和控制，有利于提高连续采掘设备的控制精度、安全性和自动化。