為了實現(xiàn)采煤機開采過程中煤巖界面的精準識別,提出一種基于多傳感信息融合的煤巖界面感知識別方法。考慮截齒損耗對采煤機截割特征信號的影響,測試采煤機截齒處于新齒、輕微磨損、一般磨損以及嚴重磨損4 種狀態(tài)下,截割不同比例煤巖過程中的振動信號、電流信號、聲發(fā)射信號以及紅外閃溫信號,建立截齒不同磨損程度下的多截割信號特征樣本庫。根據(jù)相鄰截煤比各截割特征信號的模糊特征,以最小模糊熵為優(yōu)化目標,采用自適應權重粒子群算法優(yōu)化求解各截割特征信號的隸屬度函數(shù)。構建基于D-S 理論的“與”決策準則,實現(xiàn)對煤巖界面的精準識別。通過分析截煤比識別結果信度值的分布特征及趨向性,確定截煤比識別結果在不同截煤比的信度值與實際煤巖比例的匹配關系,利用識別結果的信度值對煤巖軌跡進行進一步的優(yōu)化。
根據(jù)實驗結果可以得到:① 截齒磨損程度對煤巖各截割特征信號的變化影響顯著,截齒不同磨損程度下各截割特征信號的最優(yōu)隸屬度函數(shù)呈現(xiàn)動態(tài)變化;② 煤巖界面軌跡的識別結果逼近具有最大信度的截煤比,且對于次大信度截煤比具有一定程度的趨向性;③ 基于單一優(yōu)化隸屬度函數(shù)進行隸屬度求解及融合識別,煤巖界面識別精度隨著截齒損耗的加劇大幅度下降,最大下降幅度達到43. 04%;④ 考慮截齒損耗的多傳感信息融合識別模型克服了截齒損耗對信號的誤差影響,對煤巖界面具有更高的識別精度,識別誤差浮動在1. 54%范圍內。
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