基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法

作者：雷静; 余斌

来源：工矿自动化, 2017, 43(09): 102-105.

DOI：10.13272/j.issn.1671-251x.2017.09.018

• 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

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。

• 单位
  机电工程学院; 新疆工程学院; 成都农业科技职业学院; 中国矿业大学（北京）; 中国矿业大学