我国薄煤层资源储量丰富且煤质较好，由于目前薄煤层开采工作面自动化程度不高，所以每年薄煤层开采量较低。当前，薄煤层开采主要依靠螺旋钻式采煤机，在长距离钻进过程中，采煤机的钻具由多节钻杆和钻头连接而成。采煤机在定向截割煤层的过程中，时常遇到岩石，容易使钻头产生偏斜，进而会导致钻头受到严重磨损，造成钻杆偏斜，甚至引发安全问题。因此采用现代信息技术，自动对采煤面煤岩的识别和钻具有效纠偏控制是保证薄煤层高速自动安全开采的前提和需要解决的问题之一。基于此，本文对螺旋钻式采煤机的煤岩识别方法及钻具的纠偏控制方法进行了研究，进行了相关信息采集系统的设计，采集了相关信号并进行了分析，具体工作有：1、研究了煤岩特性以及采煤机钻头在截割状态时的振动信号和噪声信号的特征，通过分析煤层和岩石的不同特性，推导出了采煤机钻头截割煤层时受到的不同截割阻力模型，通过该受力模型可对采煤机截割煤岩时的振动信号进行分析，实现煤岩的有效识别。2、在实验室条件下，参照普氏硬度系数，用岩石、沙子、水泥按照一定的比例掺杂后，分别制成不同硬度系数的人工煤岩壁试样。依托实验室截割试验平台，设计了基于虚拟仪器的采煤机振动信号采集系统。3、针对几种不同截割工况，对设计的振动信号采集系统进行了实验数据采集，对采集的数据分别进行小波阈值滤波，并采用小波（包）分析提取了不同截割硬度时振动信号的特征，分析、归纳出了不同截割工况时振动信号的特征。4、针对螺旋钻式采煤机在采煤过程中钻具偏斜的问题进行了研究，基于三轴加速度传感器MPU6050设计了倾角测控系统，实现钻头偏斜角度的实时监测，并设计了控制电路，采用改进的PID控制算法对螺旋钻实时纠偏控制。本文的研究为井下螺旋钻式采煤机工作面自动进行煤岩识别提供了一种参考依据，工人可以根据振动信号特征来判断采煤机钻头的截割工况，是进行煤岩识别的一种辅助方法。