針對巖巷掘進(jìn)機(jī)截割動載荷無法通過測量直接獲取,致使無法準(zhǔn)確判斷截割載荷狀態(tài)而導(dǎo)致截齒損耗嚴(yán)重。因此,開發(fā)智能化巖巷掘進(jìn)機(jī)動載荷識別系統(tǒng)具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文對巖巷掘進(jìn)機(jī)截割頭動載荷進(jìn)行動力學(xué)分析,結(jié)合能夠反映截割動載荷的一系列動態(tài)響應(yīng)信號,確定了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的智能融合識別方法。本文研究內(nèi)容如下:（1）為了保證掘進(jìn)機(jī)實(shí)測采集數(shù)據(jù)的可靠性、動載荷識別精確度,分析了截割頭運(yùn)動參數(shù)對動載荷識別的影響,通過仿真分析獲得截割頭運(yùn)動參數(shù)對動載荷影響的規(guī)律,進(jìn)而調(diào)整截割頭運(yùn)動參數(shù)。（2）論述了掘進(jìn)機(jī)運(yùn)行的機(jī)理以及截割頭受力概況,分析了能夠反映掘進(jìn)機(jī)動載荷的敏感信號,分別是截割頭振動信號、升降液壓缸壓力信號、截割電機(jī)的電流信號,將改進(jìn)算法引入到響應(yīng)信號的特征提取研究應(yīng)用中。（3）根據(jù)掘進(jìn)機(jī)動載荷識別要求,設(shè)計了掘進(jìn)機(jī)動載荷識別方案,包括數(shù)據(jù)采集方案、小波分解和Hilbert變換相結(jié)合的特征提取方案、數(shù)據(jù)融合識別方案。分別比較了具有代表性的傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的識別效果以及特征級融合和決策級融合的識別效果。與特征級融合相較,決策級融合在容錯性方面表現(xiàn)了突... 

【文章來源】：太原科技大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 動載荷概述
    1.3 動載荷識別技術(shù)國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 動載荷識別方法比較
    1.5 主要研究目標(biāo)和主要內(nèi)容
第二章 掘進(jìn)機(jī)截割頭動力學(xué)分析
    2.1 掘進(jìn)機(jī)結(jié)構(gòu)及工作原理
    2.2 截割頭動力學(xué)分析
    2.3 掘進(jìn)機(jī)載荷模擬
        2.3.1 載荷模擬程序設(shè)計
        2.3.2 載荷模擬截割頭參數(shù)設(shè)置
        2.3.3 巖石接觸強(qiáng)度對載荷的影響
        2.3.4 截割頭參數(shù)對動載荷的影響
    2.4 掘進(jìn)機(jī)實(shí)際截割過程載荷變化規(guī)律
    2.5 表征掘進(jìn)機(jī)動載荷響應(yīng)信號
        2.5.1 機(jī)械振動信號的分析
        2.5.2 截割電機(jī)電流信號的分析
        2.5.3 液壓缸壓力信號的分析
    2.6 本章小結(jié)
第三章 截割動載荷識別監(jiān)測信號特征提取方法研究
    3.1 傅里葉變換及其分析
    3.2 小波變換和小波包變換
    3.3 希爾伯特黃變換
    3.4 改進(jìn)算法在信號特征提取中的應(yīng)用
    3.5 本章小結(jié)
第四章 截割動載荷智能融合算法研究
    4.1 掘進(jìn)機(jī)動載荷識別要求
    4.2 數(shù)據(jù)融合
    4.3 傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.4 ELM算法
    4.5 本章小結(jié)
第五章 截割動載荷識別仿真驗(yàn)證及分析
    5.1 特征能量提取結(jié)果
    5.2 傳統(tǒng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ELM算法比較
    5.3 特征級融合和決策級融合比較
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3201942