采煤機(jī)切割過程中的剪切力信號處理。中國90%的煤炭采用地下開采方式開采，采礦設(shè)備智能化水平低，導(dǎo)致煤礦災(zāi)害多，煤炭機(jī)械適應(yīng)性弱，故障率高，效率低。提高煤炭機(jī)械設(shè)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(jī)切割過程中的剪切力信號處理

 

 

采煤機(jī)是綜采工作面的核心設(shè)備。其截割狀態(tài)的準(zhǔn)確識別不僅是實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)智能高效截割的關(guān)鍵，也是實(shí)現(xiàn)綜采工作面智能無人開采的必要基本保證。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(shè)計(jì)灰度共生矩陣提取分割后圖像的特征，從而達(dá)到識別不同性質(zhì)煤巖的目的。實(shí)現(xiàn)了礦山機(jī)械切割目標(biāo)的深度感知，從而達(dá)到礦山機(jī)械在惡劣條件下智能開采的目的。對采煤機(jī)切割過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(xiàn)對煤巖切割狀態(tài)的識別。構(gòu)建了基于倒譜距離的煤巖切割振動信號識別網(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(tǒng)方法自適應(yīng)能力和靈敏度較低的問題，實(shí)現(xiàn)了對煤巖切割狀態(tài)的判斷。

 

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2023.10.7