采煤機切割過程中的剪切力信號處理。中國90%的煤炭采用地下開采方式開采，采礦設(shè)備智能化水平低，導(dǎo)致煤礦災(zāi)害多，煤炭機械適應(yīng)性弱，故障率高，效率低。提高煤炭機械設(shè)備的智能化水平是煤礦智能化發(fā)展的主要任務(wù)之一。

 

采煤機切割過程中的剪切力信號處理

 

 

采煤機是綜采工作面的核心設(shè)備。其截割狀態(tài)的準確識別不僅是實現(xiàn)采煤機智能高效截割的關(guān)鍵，也是實現(xiàn)綜采工作面智能無人開采的必要基本保證。許多學者在這方面進行了研究。選擇灰度閾值對煤巖圖像進行分割，并設(shè)計灰度共生矩陣提取分割后圖像的特征，從而達到識別不同性質(zhì)煤巖的目的。實現(xiàn)了礦山機械切割目標的深度感知，從而達到礦山機械在惡劣條件下智能開采的目的。對采煤機切割過程中的剪切力信號進行處理，得到信號的功率譜、方差等特征，從而實現(xiàn)對煤巖切割狀態(tài)的識別。構(gòu)建了基于倒譜距離的煤巖切割振動信號識別網(wǎng)絡(luò)。采用倒譜距離作為識別網(wǎng)絡(luò)的特征值，解決了傳統(tǒng)方法自適應(yīng)能力和靈敏度較低的問題，實現(xiàn)了對煤巖切割狀態(tài)的判斷。

 

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2023.10.7