基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法

发布时间：2018-02-28 14:26

  本文关键词： 煤炭开采 煤岩识别 采煤机 多传感器系统 信息融合 神经网络　出处：《工矿自动化》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对煤岩识别系统多采用单一传感器进行监测,存在识别精度、可靠度与稳定性均非常低的问题,提出一种基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法。在现有采煤机上增加多种必要的传感器,采集采煤机不同工况下的电流、压力、振动频率、加速度等信号,采用小波包对采集的信号进行特征提取,并通过BP神经网络进行数据融合,从而实现对煤层和岩层的识别。真机实测结果表明,所提方法的识别误差在±0.5范围内,验证了其有效性。
[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 卤0.5. The validity of the method is verified.
【作者单位】： 成都农业科技职业学院信息技术分院;中国矿业大学机电工程学院;新疆工程学院机械工程系;
【基金】：成都农业科技职业学院科研项目(CNY15-17)
【分类号】：TD632.1

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本文编号：1547670