本文選題：綜放開(kāi)采 + 煤巖性狀識(shí)別��； 參考：《煤炭學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：針對(duì)綜放工作面垮落煤巖性狀識(shí)別的技術(shù)問(wèn)題,采集了綜放開(kāi)采現(xiàn)場(chǎng)垮落煤巖沖擊液壓支架后尾梁的振動(dòng)信號(hào),提出了一種基于分形盒維數(shù)和小波包能量矩的識(shí)別方法。該方法結(jié)合分形盒維數(shù)對(duì)非線性信號(hào)整體定量描述的特點(diǎn)和小波包能量矩對(duì)非線性信號(hào)在各頻帶精細(xì)描述的特點(diǎn),先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分形特征分析,求出其盒維數(shù),然后對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波包變換,并計(jì)算各頻帶的能量矩。以分形盒維數(shù)和小波包能量矩構(gòu)造特征向量,并作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入來(lái)識(shí)別頂煤垮落和頂板巖石垮落兩種工況。試驗(yàn)結(jié)果表明:分形盒維數(shù)和小波包能量矩構(gòu)造的特征向量可用于識(shí)別垮落煤巖,識(shí)別率達(dá)到95%。
[Abstract]:In view of the technical problems of coal caving character identification in fully mechanized caving face, the vibration signals of the tail-beam of coal caving rock crashing hydraulic support are collected, and a recognition method based on fractal box dimension and wavelet packet energy moment is proposed.Based on the characteristics of fractal box dimension and wavelet packet energy moment describing nonlinear signal in every frequency band, the fractal characteristic of vibration signal is analyzed, and the box dimension is obtained.Then the vibration signal is transformed by wavelet packet, and the energy moments of each frequency band are calculated.The characteristic vector is constructed by fractal box dimension and wavelet packet energy moment and used as the input of BP neural network to identify the top coal caving and roof rock collapse.The experimental results show that the characteristic vectors constructed by fractal box dimension and wavelet packet energy moment can be used to identify caving coal rocks with a recognition rate of 95%.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)機(jī)電與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)資助項(xiàng)目(2014CB046306)
【分類號(hào)】：TD313

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本文編號(hào)：1742220