綜采工作面的“無(wú)人化”或“少人化”對(duì)于實(shí)現(xiàn)煤礦安全高效生產(chǎn)具有重要意義,采煤機(jī)作為現(xiàn)代化綜采工作面的關(guān)鍵機(jī)電裝備之一,其智能化水平直接影響著整個(gè)綜采工作面的安全生產(chǎn)和開(kāi)采效率,而煤巖截割模式識(shí)別是實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)智能化的必要條件。目前綜采工作面采煤機(jī)無(wú)法根據(jù)煤巖截割模式的變化,自適應(yīng)調(diào)節(jié)其截割高度與牽引速度,實(shí)際采煤過(guò)程中,頻繁的人工干預(yù)仍然必不可少。因此,有必要對(duì)采煤機(jī)煤巖截割模式識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,進(jìn)而提高采煤機(jī)智能控制水平。本文以采煤機(jī)煤巖截割聲音信號(hào)作為信號(hào)源,以煤巖截割模式快速、準(zhǔn)確識(shí)別為目標(biāo),對(duì)強(qiáng)背景噪聲下煤巖截割聲音信號(hào)的時(shí)頻特征分析、自適應(yīng)增強(qiáng)與去噪、無(wú)監(jiān)督條件下煤巖截割模式識(shí)別以及智能調(diào)控等方法和技術(shù)進(jìn)行了深入研究,主要工作如下:（1）在分析采煤機(jī)基本結(jié)構(gòu)與工作過(guò)程的基礎(chǔ)上,結(jié)合煤巖截割模式識(shí)別系統(tǒng)的功能需求,建立了采煤機(jī)液壓調(diào)高與變頻調(diào)速系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,搭建了采煤機(jī)煤巖截割模式識(shí)別系統(tǒng)的總體架構(gòu),并分析了煤巖截割模式識(shí)別系統(tǒng)的主要組成與識(shí)別流程。（2）研究了采煤機(jī)煤巖截割聲音信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理和煤巖破碎過(guò)程中不同階段聲音信號(hào)的時(shí)頻特點(diǎn),分析了采煤過(guò)程中產(chǎn)生的主要聲源及聲源之... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：153 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

煤巖界面識(shí)別Figure1-1Coal-rockinterfacerecognition

圖 1-2 煤巖截割模式識(shí)別Figure 1-2 Coal-rock cutting pattern recognition動(dòng)檢測(cè)法檢測(cè)法的原理在于采煤機(jī)截割不同硬度的煤層、巖石以及夾矸、波形等特征存在明顯不同。在采煤機(jī)工作過(guò)程中，根據(jù)采等關(guān)鍵部件的振動(dòng)頻率特性和幅值特性便可進(jìn)行煤巖截割模集團(tuán)Tiryaki利用AutoLISP和Quick BASIC編程語(yǔ)言分析了采介質(zhì)過(guò)程中的振動(dòng)和效率問(wèn)題[33]。王水生對(duì)采煤機(jī)滾筒在截方向的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了采集和分析，獲取了采煤機(jī)在截割不同特性[34]。李志雄等人利用多模態(tài)分解和非線(xiàn)性特征提取的方法的故障特征[35,36]。中國(guó)礦業(yè)大學(xué)司壘等人利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)搖臂的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)對(duì)采煤機(jī) 5 種截割模式下的振測(cè)試，實(shí)驗(yàn)表明 5 組截割模式測(cè)試樣本識(shí)別正確率均超過(guò) 9雖然在系統(tǒng)硬件方面僅需要振動(dòng)傳感器、信號(hào)變送器和信號(hào)處傳感器的安裝位置和角度要求較高。且高頻信號(hào)的實(shí)時(shí)在線(xiàn)

（3）基于改進(jìn)果蠅算法的采煤機(jī)煤巖截割聲音信號(hào)去噪分析采煤機(jī)煤巖截割聲音信號(hào)中主要噪聲來(lái)源和噪聲類(lèi)型，研究小波閾值去噪和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解閾值去噪基本原理，對(duì)果蠅優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，增強(qiáng)算法的全局與局部尋優(yōu)能力，并利用改進(jìn)的果蠅優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)兩種去噪算法的自適應(yīng)尋優(yōu)，分析適用于采煤機(jī)煤巖截割聲音信號(hào)的去噪算法。（4）基于改進(jìn)蝙蝠搜索算法與模糊 C 均值的采煤機(jī)煤巖截割模式識(shí)別利用改進(jìn)的聚合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)處理后的采煤機(jī)截割聲音信號(hào)進(jìn)行特征提取，將每個(gè)聲音樣本轉(zhuǎn)換為一個(gè)特征向量，研究煤巖截割模式詳細(xì)劃分方法，設(shè)計(jì)基于改進(jìn)蝙蝠搜索算法與模糊 C 均值的采煤機(jī)煤巖截割模式識(shí)別算法，并制定基于煤巖截割模式識(shí)別的采煤機(jī)智能調(diào)控策略。（5）實(shí)驗(yàn)研究研制不同硬度煤層、不同夾矸情況煤層以及巖石試樣，搭建獨(dú)立截割和連續(xù)截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)，對(duì)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中聲音信號(hào)進(jìn)行處理，并驗(yàn)證采煤機(jī)煤巖截割模式識(shí)別系統(tǒng)的有效性與可靠性，以及基于煤巖截割模式識(shí)別系統(tǒng)的采煤機(jī)智能調(diào)控效果，最后在煤礦井下進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)性試驗(yàn)，測(cè)試系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)用效果。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3271437