本文对基于有限元动力学分析的煤岩界面识别的多传感器优化布置及管理算法进行了研究。对采煤机截割部进行了有限元动力学分析,研究其振动特性,包括从时域角度分析的瞬态响应,和频域角度分析的谐波响应,以及利用D—S证据理论加权修正融合算法处理煤岩截割状态冲突的信号,取得了良好的研究结果。综述了煤岩界面识别发展的历程,总结了国内外煤岩界面识别的方法。针对目前存在的问题,提出了基于多传感器管理的煤岩界面识别方法。传感器管理可以充分利用多种传感器各自或联合操作的优势,更大程度上获取被探测目标的综合信息,通过传感器管理系统的筛选和判断,准确可靠地反馈给数据融合系统,实现煤岩界面自动识别。煤岩界面识别的基本原理是利用多类型传感器拾取采煤机截割力响应信号并对这些信息进行分析而识别煤岩界面。为此本文确定了煤岩截割状态响应信号的提取方法,布置了五种类型传感器以拾取信号,在此基础上搭建了采煤机试验物理模拟系统。鉴于传感器测点位置的优化,传感器性能的选择与物理模拟系统截割部的动态特性密切相关,本文对物理模拟系统进行了有限元动力学分析。利用ANSYS有限元软件对采煤机截割部进行了瞬态动力学分析,从时间响应的角度研究振动位移规律。研究优化了振动传感器拾振点,确保能够获得最大输出幅值信号。同时进行了动力学谐响应分析,从频率响应的角度分析了截割部的振动响应特征。研究不仅进一步验证了最大振动位移发生的节点区域,同时确定了所选用振动传感器应具有的工作频带范围,这样既满足了测量不失真的条件,又避免了因谐振而干扰传感器的正常工作输出。针对煤岩界面识别信号出现冲突的情况,应用D—S证据理论加权修正管理算法对数据进行了修正并融合。通过与基本的D—S证据理论融合结果进行比较,修正算法可以很好地解决由于信号冲突所带来的影响。传感器管理的应用避免了传感器自身故障对融合结果的影响,提高了数据融合系统的性能并优化了资源,从而使煤岩界面识别的有效性与准确性得到进一步提高。