近日，中国大连理工大学机械工程学院的研究团队在《Frontiers of Mechanical Engineering》期刊发表了一项突破性成果——基于自适应神经网络（RBFNN）的无人电动铲智能挖掘轨迹跟踪控制技术。该技术通过实时补偿设备动态模型的不确定性和外部干扰，显著提升了无人电动铲的挖掘精度与运行稳定性，为传统矿业装备的智能化转型提供了新思路。

传统矿业设备的痛点：效率与安全之困

作为露天矿山的核心设备，电动铲承担着矿石挖掘与装载的双重任务，其性能直接影响矿山作业效率。然而，传统电动铲依赖人工操作，面临诸多挑战：复杂工况下操作员易疲劳，导致效率低下；设备体积庞大、负载极高，动态模型复杂且易受部件磨损、土壤阻力等不确定因素干扰，人工操作难以精准控制；此外，恶劣的矿山环境也威胁人员安全。尽管此前学者在轨迹规划与控制算法上取得一定进展，但多数研究基于理想化数学模型，未充分考虑实际生产中设备变形、负载突变等现实问题。

自适应神经网络：让设备拥有“抗干扰大脑”

研究团队针对无人电动铲强耦合、高惯量的特点，提出了一种创新解决方案。他们首先通过拉格朗日动力学方程构建设备动态模型，并引入模型误差项和外部扰动项，更真实地反映实际工况。在此基础上，设计了一种基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应控制器。

“RBFNN就像设备的智能大脑，”论文通讯作者宋学官教授解释，“它能实时学习并补偿模型误差、部件变形、土壤阻力等不确定因素，即使没有精确数学模型，也能让铲斗精准跟踪预定轨迹。”与此同时，团队结合李雅普诺夫稳定性理论，严格证明了控制系统的全局稳定性，确保设备在复杂扰动下仍能保持可靠运行。

仿真实验显示，与传统自适应控制相比，新方法将铲斗角度跟踪误差收敛至零，伸缩长度误差控制在±0.005米内，速度波动减少70%。尤为重要的是，其输出力矩变化平滑，避免了传统方法因剧烈振动导致的设备疲劳损伤，这对自重超百吨的巨型设备至关重要。

从实验室到矿山：技术落地前景广阔

研究团队以国内某露天矿使用的WK-12电动铲为原型进行了仿真验证。该设备单次最大挖掘量达12立方米，铲斗负载超过20吨。实验中，团队模拟了部件质量偏差10%、外部扰动叠加等极端条件，新控制器仍使铲斗轨迹绝对误差小于0.005米，完全满足矿山生产标准。

“这项技术的突破在于‘双适应’，”第一作者廉开岩博士表示，“一是模型自适应，通过神经网络动态拟合不确定性；二是控制自适应，根据实时误差调整输出力矩，就像给设备装上自动调节器。”这种设计使无人电动铲能应对矿石分布不均、地形突变等复杂场景，为全天候自动化作业奠定了基础。

行业变革：效率、安全与节能的三重提升

智能控制技术的应用将彻底改变矿业生产模式。据估算，采用该技术的无人电动铲可提升作业效率15%-20%，同时降低因操作失误导致的安全事故。此外，平滑的控制输出减少了设备启停时的能量损耗，仿真数据显示能耗降低约27%。

业内专家指出，这项研究标志着矿山装备从“机械化”向“认知化”跃迁。随着5G通信和边缘计算技术的发展，未来无人电动铲可通过云端协同实现多设备智能调度，进一步优化全矿区的资源分配。

目前，团队正与国内大型矿山企业合作，计划在真实矿山环境中开展实地测试。宋学官教授透露：“下一步我们将整合视觉感知与力反馈系统，让设备自主识别矿石硬度并调整挖掘策略，真正实现‘感知-决策-执行’闭环。”

这项研究不仅为无人矿山装备提供了核心技术支撑，其自适应控制框架也可拓展至工程机械、深海机器人等领域，推动中国高端装备的智能化进程迈向新台阶。

来源: FME机械工程前沿