基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法
雷静1
余斌2
1.成都农业科技职业学院信息技术分院,四川成都,6111302.中国矿业大学机电工程学院,江苏徐州 221116;新疆工程学院机械工程系,新疆乌鲁木齐830023
摘要：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.
关键词：煤炭开采煤岩识别采煤机多传感器系统信息融合神经网络
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：云南农业大学学院科研项目(CNY15-17)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 102-105 )
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