岩巷掘进机截割动载荷智能化识别技术的研究
发布时间：2021-05-23 00:32
针对岩巷掘进机截割动载荷无法通过测量直接获取,致使无法准确判断截割载荷状态而导致截齿损耗严重。因此,开发智能化岩巷掘进机动载荷识别系统具有非常重要的现实意义。本文对岩巷掘进机截割头动载荷进行动力学分析,结合能够反映截割动载荷的一系列动态响应信号,确定了一种基于数据挖掘的智能融合识别方法。本文研究内容如下:（1）为了保证掘进机实测采集数据的可靠性、动载荷识别精确度,分析了截割头运动参数对动载荷识别的影响,通过仿真分析获得截割头运动参数对动载荷影响的规律,进而调整截割头运动参数。（2）论述了掘进机运行的机理以及截割头受力概况,分析了能够反映掘进机动载荷的敏感信号,分别是截割头振动信号、升降液压缸压力信号、截割电机的电流信号,将改进算法引入到响应信号的特征提取研究应用中。（3）根据掘进机动载荷识别要求,设计了掘进机动载荷识别方案,包括数据采集方案、小波分解和Hilbert变换相结合的特征提取方案、数据融合识别方案。分别比较了具有代表性的传统RBF神经网络和拓扑结构为单隐层前馈神经网络极限学习机算法的识别效果以及特征级融合和决策级融合的识别效果。与特征级融合相较,决策级融合在容错性方面表现了突...
【文章来源】：太原科技大学山西省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 动载荷概述
1.3 动载荷识别技术国内研究现状
1.4 动载荷识别方法比较
1.5 主要研究目标和主要内容
第二章 掘进机截割头动力学分析
2.1 掘进机结构及工作原理
2.2 截割头动力学分析
2.3 掘进机载荷模拟
2.3.1 载荷模拟程序设计
2.3.2 载荷模拟截割头参数设置
2.3.3 岩石接触强度对载荷的影响
2.3.4 截割头参数对动载荷的影响
2.4 掘进机实际截割过程载荷变化规律
2.5 表征掘进机动载荷响应信号
2.5.1 机械振动信号的分析
2.5.2 截割电机电流信号的分析
2.5.3 液压缸压力信号的分析
2.6 本章小结
第三章 截割动载荷识别监测信号特征提取方法研究
3.1 傅里叶变换及其分析
3.2 小波变换和小波包变换
3.3 希尔伯特黄变换
3.4 改进算法在信号特征提取中的应用
3.5 本章小结
第四章 截割动载荷智能融合算法研究
4.1 掘进机动载荷识别要求
4.2 数据融合
4.3 传统RBF神经网络
4.4 ELM算法
4.5 本章小结
第五章 截割动载荷识别仿真验证及分析
5.1 特征能量提取结果
5.2 传统RBF神经网络和ELM算法比较
5.3 特征级融合和决策级融合比较
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]悬臂纵轴式掘进机截割破岩机理分析[J]. 张文恺. 机械管理开发. 2016(08)
[2]我国基础能源——煤炭的“清”“高”之路[J]. 陈向国. 节能与环保. 2016(05)
[3]速度对掘进机钻进状态截割性能影响的研究[J]. 张从亮,王义亮,杨兆建. 煤炭技术. 2016(03)
[4]矿业掘进巷道掘进技术的现状与未来趋势[J]. 胡聪. 内蒙古煤炭经济. 2016(02)
[5]基于极限学习的深度学习算法[J]. 赵志勇,李元香,喻飞,易云飞. 计算机工程与设计. 2015(04)
[6]截割头截割不同硬度岩石分层面过程载荷仿真[J]. 王想. 煤炭工程. 2015(03)
[7]基于融合技术的电子产品PHM系统研究[J]. 刘倩倩,王红霞,尹明. 计算机测量与控制. 2014(11)
[8]浅析煤矿开采技术的现状及发展趋势[J]. 任万友. 科技创业家. 2013(18)
[9]多传感器数据融合技术概述[J]. 张延龙,王俊勇. 舰船电子工程. 2013(02)
[10]基于振动加速度信号与应力信号的掘进机载荷识别方法[J]. 李臻,贾洪钢,范旭峰. 工矿自动化. 2013(02)
博士论文
[1]长周期光纤光栅的特性及传感应用研究[D]. 宋世德.大连理工大学 2006
硕士论文
[1]智能化超重型岩巷掘进机动载荷识别系统的开发[D]. 王伟.太原理工大学 2015
[2]云环境下的极速学习机研究[D]. 鲍丽娜.中国矿业大学 2015
[3]人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D]. 李俊平.武汉理工大学 2013
[4]神经网络法预测高炉炉缸内衬状态[D]. 王勇.东北大学 2011
[5]基于RBF神经网络的上证指数预测研究[D]. 黄喆.中国科学技术大学 2009
[6]煤炭港口物流系统动力学分析与仿真研究[D]. 赵秋果.武汉理工大学 2008
[7]希尔伯特黄变换理论和应用的研究[D]. 安怀志.哈尔滨工程大学 2008
[8]纵轴式掘进机仿形截割理论研究[D]. 郭丹丹.辽宁工程技术大学 2007
[9]连续分布动载荷识别的频域方法[D]. 耿苗.南京航空航天大学 2006
[10]横轴式掘进机截割头仿真及优化设计[D]. 汲方林.安徽理工大学 2006
本文编号：3201942
【文章来源】：太原科技大学山西省
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 动载荷概述
1.3 动载荷识别技术国内研究现状
1.4 动载荷识别方法比较
1.5 主要研究目标和主要内容
第二章 掘进机截割头动力学分析
2.1 掘进机结构及工作原理
2.2 截割头动力学分析
2.3 掘进机载荷模拟
2.3.1 载荷模拟程序设计
2.3.2 载荷模拟截割头参数设置
2.3.3 岩石接触强度对载荷的影响
2.3.4 截割头参数对动载荷的影响
2.4 掘进机实际截割过程载荷变化规律
2.5 表征掘进机动载荷响应信号
2.5.1 机械振动信号的分析
2.5.2 截割电机电流信号的分析
2.5.3 液压缸压力信号的分析
2.6 本章小结
第三章 截割动载荷识别监测信号特征提取方法研究
3.1 傅里叶变换及其分析
3.2 小波变换和小波包变换
3.3 希尔伯特黄变换
3.4 改进算法在信号特征提取中的应用
3.5 本章小结
第四章 截割动载荷智能融合算法研究
4.1 掘进机动载荷识别要求
4.2 数据融合
4.3 传统RBF神经网络
4.4 ELM算法
4.5 本章小结
第五章 截割动载荷识别仿真验证及分析
5.1 特征能量提取结果
5.2 传统RBF神经网络和ELM算法比较
5.3 特征级融合和决策级融合比较
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]悬臂纵轴式掘进机截割破岩机理分析[J]. 张文恺. 机械管理开发. 2016(08)
[2]我国基础能源——煤炭的“清”“高”之路[J]. 陈向国. 节能与环保. 2016(05)
[3]速度对掘进机钻进状态截割性能影响的研究[J]. 张从亮,王义亮,杨兆建. 煤炭技术. 2016(03)
[4]矿业掘进巷道掘进技术的现状与未来趋势[J]. 胡聪. 内蒙古煤炭经济. 2016(02)
[5]基于极限学习的深度学习算法[J]. 赵志勇,李元香,喻飞,易云飞. 计算机工程与设计. 2015(04)
[6]截割头截割不同硬度岩石分层面过程载荷仿真[J]. 王想. 煤炭工程. 2015(03)
[7]基于融合技术的电子产品PHM系统研究[J]. 刘倩倩,王红霞,尹明. 计算机测量与控制. 2014(11)
[8]浅析煤矿开采技术的现状及发展趋势[J]. 任万友. 科技创业家. 2013(18)
[9]多传感器数据融合技术概述[J]. 张延龙,王俊勇. 舰船电子工程. 2013(02)
[10]基于振动加速度信号与应力信号的掘进机载荷识别方法[J]. 李臻,贾洪钢,范旭峰. 工矿自动化. 2013(02)
博士论文
[1]长周期光纤光栅的特性及传感应用研究[D]. 宋世德.大连理工大学 2006
硕士论文
[1]智能化超重型岩巷掘进机动载荷识别系统的开发[D]. 王伟.太原理工大学 2015
[2]云环境下的极速学习机研究[D]. 鲍丽娜.中国矿业大学 2015
[3]人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D]. 李俊平.武汉理工大学 2013
[4]神经网络法预测高炉炉缸内衬状态[D]. 王勇.东北大学 2011
[5]基于RBF神经网络的上证指数预测研究[D]. 黄喆.中国科学技术大学 2009
[6]煤炭港口物流系统动力学分析与仿真研究[D]. 赵秋果.武汉理工大学 2008
[7]希尔伯特黄变换理论和应用的研究[D]. 安怀志.哈尔滨工程大学 2008
[8]纵轴式掘进机仿形截割理论研究[D]. 郭丹丹.辽宁工程技术大学 2007
[9]连续分布动载荷识别的频域方法[D]. 耿苗.南京航空航天大学 2006
[10]横轴式掘进机截割头仿真及优化设计[D]. 汲方林.安徽理工大学 2006
本文编号：3201942
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