目前,国内的采煤机大部分都是通过调整牵引速度来达到恒额定功率的控制。由操作者根据相关的参数及经验通过调节操作器的按钮设定牵引速度后,机器自动调节,满载运行。实际应用中由于煤层的复杂及操作者的经验差异导致采煤机经常处于欠载、偶尔过载的状态,这样会导致故障的发生,不能提高工作效率。针对此问题,本文结合传统的恒功率控制,研究了基于磁流变触觉反馈技术的采煤机功率控制方法。设计中主要通过提取采煤机截割电机的电流信号,经过控制器处理输出PWM控制信号,控制磁流变触觉力反馈装置的输出力,操作者根据操作杆阻力,调节采煤机的牵引速度,使截割电机接近额定功率工作。本文主要通过磁流变阻尼器来实现触觉反馈,磁流变阻尼器采用剪切工作模式,以Bingham模型进行建模,通过理论分析和研究计算,得到磁流变阻尼器的力学模型。根据触觉反馈所需要的阻尼力大小,设计磁流变阻尼器的参数,并分析参数对输出阻尼力的影响。为了更好地发挥磁流变阻尼器的特性,准确地了解其动力性能模型,本文应用BP神经网络对磁流变阻尼器动态特性进行了神经网络辨识试验,建立了磁流变阻尼器的神经网络模型,在MATLAB中对阻尼器进行仿真分析,验证了所建模型能够准确、快速地识别磁流变阻尼器的动态特性。通过DSP智能控制器,设计采煤机功率控制系统的主要硬件电路和软件流程。硬件电路包括磁流变阻尼器的电流控制器,PWM电路的输出和驱动,数据采集电路。其中,主要研究了电流控制器的主电路和驱动电路,通过仿真试验得出输出PWM波占空比与电流的关系,电流与阻尼力之间的关系。硬件电路能够实现依据截割电机电流信号,经处理转换为相应阻尼力输出,再对变频器进行速度调节。研究证明基于磁流变触觉反馈的采煤机功率控制,结构简单,有效的利用了操作者手部的触觉反应速度,有效调整采煤机功率,适合采煤机的工作环境。