【摘 要】
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针对煤岩识别系统多采用单一传感器进行监测,存在识别精度、可靠度与稳定性均非常低的问题,提出一种基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法。在现有采煤机上增加多种必要的传
【机 构】
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成都农业科技职业学院信息技术分院,中国矿业大学机电工程学院,新疆工程学院机械工程系
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针对煤岩识别系统多采用单一传感器进行监测,存在识别精度、可靠度与稳定性均非常低的问题,提出一种基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法。在现有采煤机上增加多种必要的传感器,采集采煤机不同工况下的电流、压力、振动频率、加速度等信号,采用小波包对采集的信号进行特征提取,并通过BP神经网络进行数据融合,从而实现对煤层和岩层的识别。真机实测结果表明,所提方法的识别误差在±0.5范围内,验证了其有效性。
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