综放开采是厚煤层及特厚煤层的主要开采方法，如何实现安全、高效的开采，实现资源节约是综放开采的关键及难点。本文旨在通过对煤矸识别的实验研究，为放顶煤液压支架放煤过程中的煤矸放落控制提供实验依据，从而为综放开采的高效性与煤资源的节约提供技术支持。本文的研究得到了国家自然科学基金“基于尾梁振动信号的放顶煤煤矸识别技术研究”的支持。　　首先，对煤矸冲击液压支架尾梁的振动行为进行理论建模，合理的选择传感器、选择动态信号测试分析系统，构建基于冲击激振煤矸识别的信号数据采集平台，提出了基于冲击激振煤矸识别的数据采集方案。　　其次，应用搭建的煤矸识别试验平台进行煤矸放落的振动测试，对采集的振动信号进行了预处理，针对不同工况的数据特点，分析振动数据的特征值，建立不同混合比例下煤矸冲击尾梁金属板振动信号的特征数据库。　　同时，研究振动信号在传统时频域方面的特征，针对采集的信号，在时域上提取并分析时域参数，在频域上进行特征对比分析，以及在时频域上构建特征向量，对比分析四种时频分析方法得到的特征谱图，进而能够定性分析煤矸识别。　　然后，采用经验模态分解方法（EMD）对采集到的振动信号数据进行分解，得到有实际物理意义的IMF分量，并获得Hilbert谱及其边际谱，进而得到IMF分量实测振动信号数据的能量特征值及基于Hilbert谱的信息熵。　　最后，结合非平稳时间序列标度指数特征的相关理论，针对采集的信号，采用去趋势波动分析（DFA）对其进行特征模式识别，分析其标度行为，对比验证基于单、双标度指数进行煤矸识别的模式分类效果，总结出基于双标度指数特征的方法能够解决煤矸比例相近的放煤模式分类问题，能为放煤自动化控制提供新的思路。