煤礦智能開采中煤巖切割狀態識別系統。煤巖切割狀態識別是實現工作面“無人化”開采的關鍵技術。為了實現煤巖切割狀態信息的實時感知和準確判斷，將現場試驗取樣、復雜煤層施工技術、虛擬樣機技術、雙向耦合技術、數據處理理論、采用圖像融合方法，并結合深度學習理論對多源非均質煤巖切割狀態數據進行多域深度融合實驗研究。

 

 

 

典型的復合體礦區楊村礦含脈石、包裹體、小斷層煤層作為工程對象。高精度的三維仿真模型構建了具有顆粒更新和置換功能的復雜煤層。基于仿真離散元法-多柔體動力學(DEM-MFBD)的結果表明采煤機關鍵部件的原始振動加速度信號為確定，包括螺旋鼓，搖臂殼，和方頭。