《放頂煤支架尾梁振動信號分析法檢測頂煤放落程度研究》是依託山東大學，由王增才擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：放頂煤支架尾梁振動信號分析法檢測頂煤放落程度研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王增才
- 依託單位：山東大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
在放頂煤過程中，不同介質(煤、矸石或煤矸混合體)衝擊在支架尾樑上，會導致尾梁產生不同的振動信號，通過檢測尾梁振動信號並進行分析處理，結合尾梁的固有特性（傳遞函式），便可提取反應系統輸入（即煤、矸石或煤矸混合體對尾梁的衝擊信號）的特徵量，根據提取的特徵量設計模式分類器，進行模式識別，從而確定出煤矸分界點。基於利用支架尾梁振動信號確定放頂煤過程中煤矸分界點的思路，主要分析尾梁的約束條件變化對支架尾梁振動固有特性的影響，建立支架尾梁的數學模型。提取尾梁在煤、矸衝擊下振動信號的特徵量，分析支架尾梁固有特性對特徵量的影響，分析特徵量與衝擊介質（煤或矸石）的關係，設計模式分類器，從而較準確的找出放煤過程中的煤矸分界點，為解決煤炭生產中遇到的高難度問題- - -放頂煤開採頂煤放落程度自動判別提供基礎。
結題摘要
綜采放頂煤開採過程中的煤矸自動識別是解決靠人工目測識別煤矸進而控制放煤口的根本途徑。在放頂煤過程中，不同介質(煤、矸石或煤矸混合體)衝擊在支架尾樑上，會導致尾梁產生不同的振動信號。該項目首先改造了現有儀器，通過仿真和試驗確定了最佳振動信號探測位置，建立了尾梁振動檢測系統，利用該系統在不同地質條件下採集了大量的試驗數據。然後研究了煤、矸石及煤矸混合體產生的振動信號及聲波信號之間的關係，發現振動信號的IMF分量的能量、峭度和波峰因子以及聲波信號的基於雙譜對角線能量曲線極大值數目可以作為煤矸界面識別特徵，同時通過實驗分析得出:通過檢測以上振動信號特徵量能夠正確識別不同地質條件對煤矸界面；為了提高判別準確率，初步研究了根據煤、岩紋理差異的圖像識別方法進行煤岩特徵識別方法，發現灰度共生矩陣的能量、對比度、相關性、熵能夠有效分辨煤岩界面，為未來研究採用圖像紋理、聲波信號和振動信號特徵融合的方法進行煤岩界面識別打下了理論基礎。最後研究和設計了基於振動信號和聲波信號相融合的BP人工神經網路分類器，並進行了試驗研究，該分類器的總體識別率達到了96%。可以證明：通過放頂煤支架尾梁振動信號特性能夠正確可靠的識別頂煤放落程度。
