采煤機切割過(guò)程中的剪切力信號處理。中國90%的煤炭采用地下開(kāi)采方式開(kāi)采，采礦設備智能化水平低，導致煤礦災害多，煤炭機械適應性弱，故障率高，效率低。提高煤炭機械設備的智能化水平是煤礦智能化發(fā)展的主要任務(wù)之一。

 

采煤機切割過(guò)程中的剪切力信號處理

 

 

采煤機是綜采工作面的核心設備。其截割狀態(tài)的準確識別不僅是實(shí)現采煤機智能高效截割的關(guān)鍵，也是實(shí)現綜采工作面智能無(wú)人開(kāi)采的必要基本保證。許多學(xué)者在這方面進(jìn)行了研究。選擇灰度閾值對煤巖圖像進(jìn)行分割，并設計灰度共生矩陣提取分割后圖像的特征，從而達到識別不同性質(zhì)煤巖的目的。實(shí)現了礦山機械切割目標的深度感知，從而達到礦山機械在惡劣條件下智能開(kāi)采的目的。對采煤機切割過(guò)程中的剪切力信號進(jìn)行處理，得到信號的功率譜、方差等特征，從而實(shí)現對煤巖切割狀態(tài)的識別。構建了基于倒譜距離的煤巖切割振動(dòng)信號識別網(wǎng)絡(luò )。采用倒譜距離作為識別網(wǎng)絡(luò )的特征值，解決了傳統方法自適應能力和靈敏度較低的問(wèn)題，實(shí)現了對煤巖切割狀態(tài)的判斷。

 

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2023.10.7