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摘要
为实现采煤机截割过程中煤岩界面的精准识别,选取截割过程中截齿的振动信号和红外热像信号作为煤岩识别的特征信号,针对截割过程中截齿x、y、z三个方向的振动加速度信号、振动频谱图、齿尖红外闪温值和温度-频数图像进行实时采集,研究截齿振动信号、红外热像信号与不同煤岩比例试件之间的变化规律。研究结果表明:随着试件中岩石比例的增大,截齿振动加速度均值逐渐上升,频谱图对应的均方根值逐渐增大;截割试件过程中截齿齿尖产生点状闪温区,截割全岩试件时最高闪温值与高温区范围远大于截割全煤试件,温度-频数图像中最高温度所对应的频数逐渐上升。BP(Back-Propagation)神经网络的识别结果和测试样本的实际煤岩比例相符,能够对截割试件的煤岩比例进行准确识别,研究结果可为实现煤岩界面的精准识别提供重要的方法和手段。
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