垮落煤岩性状识别研究

发布时间：2018-04-30 03:09

  本文选题：煤炭开采 + 综放工作面　； 参考：《工矿自动化》2017年02期

【摘要】：针对综放工作面垮落煤岩性状识别的技术问题,提出了一种基于连续小波变换和改进奇异值分解的识别方法。采用基于单边Jacobi的奇异值分解(SVD)方法对小波系数矩阵进行分解,得到与小波系数矩阵列向量位置对应的奇异值向量,并将奇异值向量作为神经网络的输入向量来识别落煤和落岩2种工况。现场试验结果表明,基于连续小波变换与SVD得到的奇异值向量可用于识别垮落煤岩,但基于连续小波变换与改进SVD得到的奇异值向量具有更高的识别率。
[Abstract]:In view of the technical problems of coal caving character recognition in fully mechanized caving face, a recognition method based on continuous wavelet transform and improved singular value decomposition is proposed. The singular value vector corresponding to the position of the column vector of the wavelet coefficient matrix is obtained by using the singular value decomposition (SVD) method based on one-sided Jacobi. The singular value vector is used as the input vector of the neural network to identify the coal falling and the falling rock. The field test results show that the singular value vector based on continuous wavelet transform and SVD can be used to identify caving coal and rock, but the singular value vector based on continuous wavelet transform and improved SVD has a higher recognition rate.
【作者单位】： 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2014CB046300,2014CB046306)
【分类号】：TD821

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本文编号：1822796