基于多小波包能量的煤岩识别的方法研究

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1、基于神经广义预测模型的采煤机自动调高控制器赵栓峰I（1.西安科技大学机械工程学院，陕西西安710054）摘要：针对通过对伽马射线进行监测煤岩识别易受煤屮夹杂物干扰和地质条件的限制的缺点，提出利用滚筒截割力响应来进行煤岩识别，但滚筒截割力响应受到煤炭破裂形式及其工作环境的影响而表现出多种形态，基于单一小波基的小波包分析难于处理这样的多态问题。为此文屮引入了具有多个小波基函数的多小波来匹配煤岩响应特征信号。提出采用多小波频带能量提取煤岩特征建立特征库。通过大量的相似物理模拟试验，表明多小波频带能量在煤岩特征提取总体上要优于传统的小波包分析。最后利用支持向暈机实现煤岩特征的识别，为研制简

2、单、实用的基于切割力响应的煤岩识别装置奠定了一定的理论基础。关键词：多小波；煤岩识别；釆煤机；支持向量机中图分类号:TD67文献标识码：ACoal-rockInterfaceRecognitionBasedonMultiwaveletPacketEnergyShuanFengZhao1（1.SchoolofMechanicalEngineering,Xi5anUniversityofScienceandTechnology,xi9an710054,China）Abstract:Thetraditionwayofrecognitionofcoal-rockinterfacewasus

3、uallydonebydetectingthegammaraywhichhasseveralshortcomingssuchasinfluenceimpuritiesincoal,moreoverthegeologicalconditionsrestrictionsmayhavemuchsoinfluenceontheresultsthatmayleadthismethodtooutoffunction.Inordertoovercametheseshortcomings,inthispapertheresponsesofshearer^cuttingforcewasdetecte

4、dtomonitortheshearer'scuttingstate・Howevertheresponseofshearer^scuttingforcewasinflueneedbymultiplefactors,suchascoalruptureformandWorkingenvironmentetc.Thischaracterrequiresthesignalshouldbeprocessedbyusingmultiplewaveformswhichcanrepresentmultiplefactorsandfinallycanfindtheresponseofshearer'

5、ssignalwhichhidebehindthemixedtotalsignal.Tosolvethisproblem,amultiplescalingfunctionsbasedmultiwaveletalgorithmwasproposedwhichcanrepresentthecoal-rockinterfacecharacteristicsignalandcharacteristiclibrarywasbebuiltbyusingmultiwaveletbandenergywhichcanrepresentthecoal-rockresponsefeatureofShea

6、rer.Itwasshownthatthemultiwaveletbandenergyextractthecoal-rockresponsefeaturehasmoreadvaneedthanthatofthesinglewaveletanalysesbydoingnumbersofphysicalsimulationtests.Finallythepaperproposeamethodofdetectingthecuttingcoal-rockstatebyusingSupportVectorMachines（SVM）whichprovidethetheoreticalbasis

7、ofthedevelopmentofsimplepracticalcoal-rockInterfaceRecognitiondevices・KeyWord:Multiwavelet；coal-rockinterfacerecognition；shearer；SupportVectorMachines收稿日期：2009-1-基金项目：西安科技大学培育基金（200630）作者简介：赵栓峰（1978-）,男，山西长治人，讲师。主要从事机械设备的监测及故障诊断方面的研究Tel