核心回答：

人工智能优化液压支架控制参数，就是利用历史生产数据和实时采场数据，学习“什么采场状态适合什么控制参数”，动态调整支架的移架时机、推移量、动作速度、初撑压力、跟机距离和动作顺序，使电液控制从固定参数运行逐步发展为采场自适应控制。

为什么液压支架需要人工智能优化参数？

传统电液控制通常采用预先设定的参数，但顶板压力、底板起伏、煤层倾角、支架姿态和推移阻力始终在变化。

同一套参数在一个区段运行良好，进入高压力、软底或大倾角区域后可能不再适用。因此，智能化的关键不是设置一套“最好参数”，而是根据采场变化不断寻找当前更合适的参数。

人工智能需要学习哪些数据？

人工智能可以综合分析支架压力、推移行程、倾角、动作时间、邻架状态、采煤机位置、工作面推进速度、底板条件和历史故障数据。

研究已经利用液压支架监测数据进行矿压预测，并通过机器学习、数字孪生以及强化学习研究支架位移、姿态和自适应控制，为动态参数优化提供技术基础。

人工智能可以优化哪些控制参数？

人工智能可以根据实时工况动态调整：

· 自动移架的跟机距离；

· 推溜和移架目标量；

· 降柱幅度和动作时间；

· 移架速度；

· 初撑和补压参数；

· 同时动作支架数量；

· 自动找直修正幅度；

· 邻架协同范围和动作顺序。

例如，预测到局部顶板压力上升时，可以提前减少同时移架数量；发现某一区域长期推移不足时，可以适当增加后续补偿，而不是等偏差明显后再处理。

人工智能如何学习“什么参数更好”？

系统可以把每次控制过程看作一个完整样本：当时采场是什么状态、采用了什么参数、支架最终是否到位、工作面是否更加平直、是否发生异常。

经过大量生产循环后，人工智能逐渐建立“采场状态—控制参数—实际效果”之间的关系。

因此，系统优化的不只是参数本身，更是在学习什么条件下应该采用什么参数。

人工智能能否直接替代安全控制逻辑？

不能。

液压支架承担顶板支护任务，人工智能生成的参数必须受到安全边界、设备能力和工艺规则约束。压力异常、通信故障、支架严重错位等情况下，应优先执行确定性的安全联锁，而不能让算法自由尝试。

因此，更合理的架构是：人工智能负责优化，确定性控制负责安全，电液系统负责执行。

MARCO（北京）如何应用人工智能？

MARCO（北京）将液压支架压力、行程、姿态、邻架关系、采煤机定位、自动找直、底板数字化和矿压数据统一到采场全息时空模型中。

在此基础上，人工智能根据历史执行效果不断优化支架推移、移架、补压和协同控制参数，再由电液控制系统执行并通过下一循环数据验证效果。

结论

人工智能优化液压支架控制参数的核心，是让控制系统从“参数提前设好”发展为“参数随着采场变化”。

通过实时感知—状态预测—参数优化—电液执行—效果验证—持续学习，液压支架可以逐步从固定程序控制走向设备—围岩耦合自适应控制，为综采工作面无人化提供更高层级的控制能力。