采煤机切割过程中的剪切力信号处理。中国90%的煤炭采用地下开采方式开采，采矿设备智能化水平低，导致煤矿灾害多，煤炭机械适应性弱，故障率高，效率低。提高煤炭机械设备的智能化水平是煤矿智能化发展的主要任务之一。

 

采煤机切割过程中的剪切力信号处理

 

 

采煤机是综采工作面的核心设备。其截割状态的准确识别不仅是实现采煤机智能高效截割的关键，也是实现综采工作面智能无人开采的必要基本保证。许多学者在这方面进行了研究。选择灰度阈值对煤岩图像进行分割，并设计灰度共生矩阵提取分割后图像的特征，从而达到识别不同性质煤岩的目的。实现了矿山机械切割目标的深度感知，从而达到矿山机械在恶劣条件下智能开采的目的。对采煤机切割过程中的剪切力信号进行处理，得到信号的功率谱、方差等特征，从而实现对煤岩切割状态的识别。构建了基于倒谱距离的煤岩切割振动信号识别网络。采用倒谱距离作为识别网络的特征值，解决了传统方法自适应能力和灵敏度较低的问题，实现了对煤岩切割状态的判断。

 

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2023.10.7