發(fā)布時間：2018-02-28 14:26

  本文關(guān)鍵詞： 煤炭開采 煤巖識別 采煤機 多傳感器系統(tǒng) 信息融合 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《工礦自動化》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對煤巖識別系統(tǒng)多采用單一傳感器進行監(jiān)測,存在識別精度、可靠度與穩(wěn)定性均非常低的問題,提出一種基于信息融合和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤巖識別方法。在現(xiàn)有采煤機上增加多種必要的傳感器,采集采煤機不同工況下的電流、壓力、振動頻率、加速度等信號,采用小波包對采集的信號進行特征提取,并通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)融合,從而實現(xiàn)對煤層和巖層的識別。真機實測結(jié)果表明,所提方法的識別誤差在±0.5范圍內(nèi),驗證了其有效性。
[Abstract]:In view of the problems of low recognition accuracy, reliability and stability of coal and rock recognition system, most of them are monitored by a single sensor. A method of coal and rock recognition based on information fusion and neural network is proposed. A variety of necessary sensors are added to the existing shearer to collect the signals of current, pressure, vibration frequency, acceleration and so on under different working conditions of the shearer. The wavelet packet is used to extract the features of the collected signals, and the BP neural network is used for data fusion to realize the recognition of coal seam and strata. The measured results of real computer show that the recognition error of the proposed method is in the range of 鹵0.5. The validity of the method is verified.
【作者單位】： 成都農(nóng)業(yè)科技職業(yè)學(xué)院信息技術(shù)分院;中國礦業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院;新疆工程學(xué)院機械工程系;
【基金】：成都農(nóng)業(yè)科技職業(yè)學(xué)院科研項目(CNY15-17)
【分類號】：TD632.1

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本文編號：1547670