矿井电机车是井下运输矿石、物料的主要运输工具,在井下运输中扮演着十分重要的角色。实现矿井电机车的无人化,一方面可以提高矿石运输的效率,节约成本。另一方面,可以降低危险事故发生时对机车操作人员造成不必要的伤亡。矿井电机车无人化装备研制过程中的关键技术主要包含:无线通信网络搭建、矿井电机车定位、矿井电机车运输任务调度、电机车电机速度环的PID控制器参数整定、监控系统软件设计,本文针对上述关键技术进行了系统的研究和探讨:稳定可靠的无线网络通信是矿井无人化实现的基础。本文首先介绍了矿井无人电机车监控系统的无线通信体系设计需求,针对具体需求,构建无线通信体系结构。给出井下无线网络通信测试方案,对井下实地环境进行网络通信测试,通过试验结果得出井下无线基站、终端的布置方案。实时掌握电机车的位置信息是机车无人驾驶的关键,通过采用RFID技术对电机车进行井下位置的实时位置反馈,通过对RFID设备进行横向运动试验和垂向运动试验,得到RFID阅读器读取距离与读取功率的关系;通过对RFID进行特殊环境下的抗干扰试验,得到RFID在干扰情况下的定位精度,综合试验结果,建立适应井下复杂环境的定位系统。电机车运输任务的调度分配可以有效提高运输效率。通过对电机车运输问题进行描述,结合井下实际环境建立科学的数学模型。简要介绍了蚁群算法原理和k-opt算法原理,提出一种结合k-opt算法的改进蚁群算法。通过改进蚁群算法对井下运输任务进行优化调度求解,在满足约束条件的前提下电机车行驶的距离最短或代价最低。通过Matlab进行仿真试验,试验结果表明改进蚁群算法能够均分运输任务,在保证运输量的前提下,缩短行驶距离,提高运输效率。电机车频繁上坡、下坡要求电机车电机具有良好的速度调节性能,而传统PID控制器的参数选择十分困难,针对这一问题,提出一种利用改进鸽群算法对电机车电机速度环PID控制器进行参数整定。将鸽群算法与Powell算法进行结合,将改进算法与基础鸽群算法、差分算法、模拟退火算法分别对基准函数进行优化,优化结果表明改进改进算法与原始算法、差分算法相比搜索精度高、收敛速度快。利用改进算法对PID控制参数进行整定,通过Simulink进行仿真试验,试验结果表明改进鸽群算法优化后的控制器与Z-N法相比,具有更快的响应速度和更小的超调量,控制性能优异。矿井电机车监控系统软件是监控系统与调度人员之间的沟通纽带。本文基于C#编程语言,以SQL Server 2012为数据库,设计了矿井无人电机车监控软件。监控软件主要包含数据采集上传、数据库操作、人机界面显示三大部分。所设计监控软件人机操作简单、运行稳定可靠,满足对无人电机车监控需求。