煤炭是我国的主要能源,直接关系到我国的经济命脉以及国民经济快速健康地发展。尽管近几年我国能源结构还处在调整阶段,但受资源条件的制约,在未来相当长一段时间内,以煤炭为主导的能源格局将不会发生重大变化。随着对煤炭资源开采效率和综合利用率要求的不断提高,采掘智能化是煤矿工业发展的必然选择,也是煤矿安全、高效、绿色生产的技术途径。刮板输送机作为综采工作面“三机配套”设备之一,它不仅作为采煤机的行走轨道,又能够将采煤机截割下来的煤炭输送到装载机上,直至运出采煤区。由于液压支架与刮板输送机连接销耳间隙窜动量的累积,以及工作面起伏等因素,多个截割循环后,刮板输送机的直线度将无法保证。《煤炭安全规程》规定:在工作面连续推进过程中,采煤机、刮板输送机、液压支架与工作面煤壁应保持直线,即“三平二直”的标准,直线度绝对偏差不大于60 mm。在智能综采工作面中,综采设备是相互耦合的,共同构成了一个多智能体闭环系统,刮板输送机的不平直,不仅影响液压支架的稳定性,还增加了采煤机的截割阻力及运行阻力,降低了采掘效率,甚至引发生产事故。因此,为确保井下“三机”在复杂环境下工作的可靠性,需对刮板输送机直线度进行高精度检测。捷联惯导系统（SINS）和无线传感器网络（UWB）具有较强的互补特性,两者组合既能充分发挥系统各自的优势,同时又可以弥补单一系统的不足。然而,受井下复杂的电磁干扰、粉尘浓度高、负载易突变、机械振动大、机电设备多等诸多因素影响,SINS和UWB系统会敏感到异常值并诱导出非高斯噪声,甚至造成UWB传感器短时故障,上述问题限制了SINS/UWB在刮板输送机直线度检测上的大规模应用。因此,在上述工程背景下,为了能够适应复杂的井下工作面环境,实现基于SINS/UWB的高可靠性的刮板输送机直线度检测技术具有重要意义。本文在国家自然科学基金联合基金项目的资助下,结合综采“三机”设备的工作特点,采用理论建模、数值仿真分析、实验等方式,深入开展强噪声及强振动环境下的刮板输送机组合直线度检测方法研究。研究工作主要包括:（1）结合刮板输送机的形状、尺寸特点,对其几何形态进行表征,引入了基于采煤机运动轨迹的刮板输送机直线度间接检测方法,推导了轨迹映射模型以及相应的轨迹融合策略。为了能够设计出了适用于采煤机工作环境的SINS姿态求解策略,构建了采煤机动力学模型,分析了采煤机截割煤壁时机身的振动特性。在此基础上,结合Lee提出的“间距”概念,定义了优化目标函数,并运用群智能优化算法求解出圆锥误差补偿系数。数值仿真验证了姿态求解算法的正确性,为刮板输送机直线度的精确检测奠定基础。（2）分析了SINS的主要误差源,推导出相应的误差微分方差,结合采煤机具体作业工况,研究了直线度检测误差随时间的动态变化规律。通过分析UWB系统定位机制以及节点布置策略,阐述了UWB系统用于刮板输送机直线度检测的可行性,并运用状态空间理论,推导了基于SINS/UWB的刮板输送机直线度检测模型。考虑到井下环境的不确定性会导致随机动态系统结构参数的不准确,并诱导出非高斯噪声。因此,通过合理建模非高斯噪声信号,并选择合适的共轭先验分布,在高斯近似框架下基于变分推断方法,推导出对非高斯噪声具有鲁棒性的卡尔曼滤波器。搭建小比例刮板输送机直线度检测平台,标定SINS以及UWB系统相关参数,对所提出的算法的性能开展测试。（3）研究了采煤机在不同工况下,初始失准角对SINS系统以及SINS/UWB组合系统的影响,探讨了初始失准角与采煤机工作状态对定位结果的耦合作用。针对自适应鲁棒Laplace卡尔曼滤波算法在收敛速度方面的不足,研究了一种基于优化方式的SINS粗对准方法,推导相应的初始对准误差方程。为确保SINS系统能够在外部振动冲击环境下可靠地实现初始对准,引入了M估计理论,提出具有鲁棒特性的粗对准方法。考虑到现有动态粗对准方法存在计算量大以及不稳定的缺点,研究快速且稳定的载体行进间SINS间接初始对准方法。（4）为了进一步提高刮板输送机直线度检测系统的稳态精度和收敛速度,引入了回溯导航技术,并解释用于刮板输送机直线度检测的可行性。针对井下恶劣的环境会诱导出非高斯噪声的问题,选用Laplace分布建模过程噪声和观测噪声,推导出对非高斯噪声具有鲁棒性的Laplace卡尔曼滤波平滑器。由于非完整量测数据集会导致噪声参数有偏估计、参数矩阵奇异性等问题,引入贝塔-伯努利分布建模的二元指示变量识别UWB量测是否是异常值,并定义置换矩阵,描述量测存在部分缺失的现象,进而推导出一种非完整量测下的鲁棒容错自适应固定区间平滑器。针对UWB短时间中断下系统会出现小幅度振荡的现象,研究基于深度学习的缺失量测数据预测方法,保证了UWB信号中断下刮板输送机直线度检测的连续性。该论文有图109幅,表22个,参考文献194篇。