Библиографическое описание:АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РОБОТИЗИРОВАННЫМ ЭЛЕМЕНТОМ ГОРНОГО ОБОРУДОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ СРЕДЫ : научное издание / О. А. Антамошкин, В. Т. Водянников, Н. В. Сергеева, Е. Ф. Малыха. - Текст : непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. - 2025. - № 4. - С. 394-399. - ISSN 2218-5194.
Аннотация:Рассматривается задача повышения эффективности и устойчивости работы роботизированного элемента горного оборудования за счёт применения адаптивного алгоритма управления. Основное внимание уделено анализу результатов вычислительных экспериментов, проведённых в условиях изменяющейся и частично неопределённой внешней среды. Показано, что использование адаптивной стратегии позволяет существенно повысить интегральную эффективность выполнения технологической операции, сократить продолжительность цикла и снизить вариативность ключевых параметров управления. Отмечено значительное уменьшение доли неэффективных и критических режимов работы, а также снижение числа аварийно-подобных состояний. Полученные результаты подтверждают устойчивость алгоритма к внешним возмущениям и его способность сохранять приемлемые характеристики при изменении условий эксплуатации. Сделан вывод о практической применимости предложенного подхода для локальных задач управления роботизированными узлами горного оборудования при ограниченных вычислительных ресурсах.
The paper addresses the problem of improving the efficiency and operational stability of a robotic element of mining equipment through the use of an adaptive control algorithm. The focus is placed on the analysis of computational experiment results obtained under changing and partially uncertain environmental conditions. It is shown that the adaptive strategy leads to a significant increase in overall operational efficiency, a reduction in the duration of technological cycles, and a decrease in the variability of key control parameters. A substantial reduction in inefficient operating modes and critical states is demonstrated, contributing to improved safety and reliability. The results also indicate that the proposed algorithm remains robust to external disturbances and maintains acceptable performance under varying operating conditions. The study confirms the practical applicability of the adaptive control approach for local control tasks of robotic mining equipment operating under limited computational resources.
