【摘 要】
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为解决当前采煤机智能化水平低的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵、拉普拉斯分值和支持向量机相融合的采煤机截割模式识别方法。通过提取不同截割模式下摇臂的振动信号的多
【机 构】
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中国矿业大学徐海学院,中国矿业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51605477);江苏省高等学校自然科学研究面上项目(19KJB510014)
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为解决当前采煤机智能化水平低的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵、拉普拉斯分值和支持向量机相融合的采煤机截割模式识别方法。通过提取不同截割模式下摇臂的振动信号的多尺度模糊熵,掌握表征采煤机截割模式的特征向量。同时,利用拉普拉斯分值筛选含有丰富截割模式信息的特征向量,并作为支持向量机的学习样本。搭建了采煤机煤岩截割实验系统,提取了不同截割模式下的摇臂振动信号,并进行实验分析。结果表明:文章所提出的截割模式识别方法具有较高的识别精度。研究成果可为推动综采工作面的智能化快速发展提供技术支撑。
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