振動特征信號如何獲取
原理：
采煤機截齒在截割過程中與煤、巖產(chǎn)生劇烈振動和摩擦，伴隨振動波向外傳播。在截割參數(shù)一定的情況下可以根據(jù)截齒的振動加速度信號的幅值、均值以及信號變化規(guī)律來分析判別截割介質(zhì)屬性。 單截齒在截割過程中受到切向阻力、徑向阻力和側(cè)向阻力的作用，可合成為截齒滾筒在x、y、z三個方向上的合力。
截齒截割全煤比例試件時，研究人員發(fā)現(xiàn)截齒y方向的振動加速度幅值變化最為明顯，且最大幅值大于其他2個方向的振動曲線，為了適當減少特征數(shù)據(jù)的處理維數(shù)和處理數(shù)量，所以選取y方向的振動加速度作為特征信號進行分析。
為了提高識別系統(tǒng)的準確性，降低由非平穩(wěn)特征信號導致系統(tǒng)識別精度較低的風險。將振動加速度數(shù)據(jù)導入MATLAB中對其進行特征數(shù)據(jù)計算并獲得振動頻譜圖。
紅外熱像信號如何獲取
紅外熱像圖整體信號數(shù)據(jù)樣本多、參數(shù)區(qū)間較大，冗余無用的溫度信號較多。
為了適當減少試驗數(shù)據(jù)的處理量，對截齒齒尖閃溫高溫區(qū)進行如下數(shù)據(jù)處理：
利用IRBIS 3plus軟件，可以實現(xiàn)截齒紅外熱像圖的數(shù)據(jù)提取及分析，首先將試驗獲取的截齒紅外熱像圖導入到IRBIS 3plus中進行數(shù)據(jù)篩選，按照溫度數(shù)值大小排序并選取樣本中前600個溫度數(shù)據(jù)點，并對其進行紅外溫度-頻數(shù)分析。 根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立煤巖識別模型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元工作的智能學習算法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層、輸出層。BP網(wǎng)絡(luò)的特點是信號前向傳遞，誤差反向傳播。
研究人員選取的構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征信號為：
截割不同煤巖比例過程中截齒y軸方向的振動加速度均值，頻數(shù)-幅值頻譜圖中的均方根，截齒紅外熱像圖的最高溫度，截齒的溫度-頻數(shù)圖像中最高溫度所對應(yīng)的頻數(shù)，故BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)量設(shè)置4個神經(jīng)元。
輸出層為5種狀態(tài)對應(yīng)著不同煤巖試件比例，所以輸出層設(shè)置5個神經(jīng)元。
輸出結(jié)果證明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型的判別結(jié)果和測試樣本的實際截割煤巖比例類型相符，這項研究也為實際煤炭開采工程中煤巖界面的識別提供了解決方案。
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