基于多传感器数据融合技术的煤岩界面识别的理论与方法研究

摘要

该文叙述了采煤机的工作原理、分析了采煤机滚筒的受力情况.得出:由于采煤机滚筒在切割煤岩的过程中,随着截割介质(煤或岩)的变化,滚筒的阻力矩、径向作用力以及由截割力激励所产生的结构直线振动响应和滚筒扭转振动响应都要随之发生变化.这些变化蕴涵着截割对象的信息,监测这些参数变化,经过恰当的信号处理与多传感器数据融合(多物理效应的分析与综合),可实现切割过程煤岩界面识别.鉴于此通过分析提出,拾取调高油缸压力信号、摇臂振动状态信号、截割电机的电流信号、滚筒轴的扭矩信号、滚筒轴的扭振信号等作为多传感器融合的信息源.该文建立了采煤机煤岩界面识别物理模拟系统,包括介质模拟和采煤机牵引—切割机构的模拟,研制了试验控制系统,讨论并确定了试验方案.通过试验拾取了大量试验数据,为数据处理准备了信息源.鉴于小波分析方法的诸多优点,在用经典谱分析的基础上,该文采用小波包技术对信号进行特征提取.通过基于小波包分解的能量分布提取方法能够确定各传感器信号的敏感频段,提取出各特征值.小波包能量法进行特征提取,完成了从模式空间到特征空间的转换,把并不能揭示样本实质的元素过滤掉,使特征的维数大大压缩,获取了最能揭示样本属性的特征量,为数据融合提供了可靠而准确的特征级数据.

目录

文摘

英文文摘

第一章.概述

§1.1课题研究的背景与意义

§1.2国内外煤岩界面识别的研究现状

§1.2.1国外煤岩界面识别的研究现状

§1.2.2国内煤岩界面识别的研究现状

§1.2.3目前煤岩界面识别研究存在的问题

§1.3基于多传感器数据融合技术的煤岩界面识别方法特点

§1.4多传感器数据融合技术及其发展

§1.5本文主要研究内容

§1.6小结

第二章 .基于多传感器数据融合技术的煤岩界面识别方法的基本原理

§2.0引言

§2.1采煤机滚筒受力分析

§2.2煤岩界面识别的基本原理

§2.3响应信号的确定

§2.4 响应信号的拾取

§2.4.1选用传感器一般原则

§2.4.2振动加速度传感器

§2.4.3霍尔电流传感器

§2.4.4应变式扭矩传感器

§2.4.5压阻式压力传感器

§2.4.6扭振测量原理

§2.5小结

第三章.煤岩界面识别试验物理模拟系统研究

§3.0引言

§3.1试验台及控制系统研制

§3.1.1…物理模拟系统结构设计与制造

§3.1.2试验台控制系统研制

§3.2试验测试系统研制

§3.3煤岩界面识别试验

§3.3.1试验方案设计

§3.3.2煤岩界面识别试验

§3.4小结

第四章.煤岩界面识别的信号处理与特征提取

§4.0引言

§4.1基于经典谱分析的特征提取

§4.2基于小波包分解的能量分布特征提取

§4.2.1小波包

§4.2.2基于小波包分解的能量分布特征提取

§4.3煤岩界面信号特征提取

§4.4小结

第五章 .煤岩界面识别的数据融合技术研究

§5.0引言

§5.1数据融合技术的基本理论

§5.1.1数据融合的定义

§5.1.2数据融合的特点

§5.1.3数据融合的处理模型

§5.1.4数据融合系统的功能模型

§5.1.5数据融合系统的结构

§5.2基于神经网络信息融合技术的煤岩界面识别

§5.2.1神经网络技术识别原理

§5.2.2基于前向型神经网络信息识别

§5.3基于模糊神经网络的煤岩界面数据识别

§5.4数据融合处理模型的确定

§5.5试验数据融合

§5.6小结

第六章.主要结论及展望

§6.1主要结论

§6.2研究工作主要贡献

§6.3进一步工作展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文

独创性说明