基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：43

分类号：TD67(矿山电工)

资助基金：成都农业科技职业学院科研项目CNY15-17

在线出版日期：2017-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：102-105