综采工作面的“自动化”和“智能化”对于煤矿的安全高效生产具有重要的意义,乳化液泵站作为液压支架的动力源,是保证煤矿安全生产的关键设备之一。当前,乳化液泵站主要采用变频恒压控制方法,但控制效果并不理想,实际使用中存在液压支架动作不到位、跟机时间长和初撑力不足等问题。本文结合综采工作面液压支架跟机动作特点,通过预测采煤机牵引速度,判断液压支架动力需求,优化乳化液泵站的出口流量和压力,实现乳化液泵站的动力匹配控制。主要研究内容如下:(1)建立了基于采煤机牵引速度和位置的液压支架时序动作模型,采用BP神经网络算法对采煤机牵引速度进行预测,进而获得液压支架在自动跟机过程中对乳化液的流量需求。(2)针对综采工作面尾端液压支架动作不到位的现象,建立了乳化液泵站供液系统沿线压力损失模型,运用AMESim软件对压力损失模型进行仿真分析,并采用比例溢流阀实现压力补偿。(3)设计了一种混合粒子群多目标优化算法对乳化液泵站的供液流量进行匹配控制,分别采用粒子群算法和粒子群混合算法进行仿真,结果表明粒子群混合算法的的寻优效果更好。(4)搭建了乳化液泵站动力匹配控制系统实验平台,进行了乳化液泵站供液实验。结果表明:乳化液泵站动力匹配控制系统具有良好的控制性能,且系统流量响应时间小于1s,液压支架动作准确到位。