基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动识别技术提升

在当前的煤炭开采行业中，采煤机煤岩截割过程中的振动信号分析是一项关键技术，用于判断煤岩界面，确保安全并提高生产效率。传统的时频域分析方法在处理这类复杂信号时存在一些局限性，如对噪声的敏感性和对信号能量变化的适应性较差。为解决这些问题，本文介绍了一种创新的基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动信号识别方法。 倒谱距离是一种统计学上的距离度量方式，它能有效反映信号的频域特性，对于周期性或非周期性的振动信号具有较好的处理能力。研究者通过对振动传感器采集的采煤机在不同负载条件下的截割振动信号进行深入分析，发现以下关键特性： 1. 当采煤机处于割煤状态时，与割岩状态相比，其振动信号与空载状态的标准信号相比，倒谱距离明显增大。这是因为煤岩切割过程中，煤层和岩石的物理特性差异导致了信号特征的变化。 2. 割岩状态下，振动信号的倒谱距离呈现出明显的周期性，这个周期与滚筒旋转一周的时间相吻合，这是由于滚筒与煤岩接触和分离的过程在信号中留下了规律的频率成分。 3. 相比之下，当采煤机在割煤状态下，由于振动信号的周期性不明显，没有明显的滚筒旋转周期特征，这与割岩状态形成了鲜明对比。 工业试验结果显示，在煤岩硬度差大于10 MPa的情况下，即面对更复杂的地质条件，基于倒谱距离的识别方法能够实现高达75%的识别准确率。这表明该方法具有较高的实用价值，能够有效区分煤岩界面，帮助操作员做出正确的决策，减少误判，从而提高生产效率并降低潜在的风险。 本文提出的基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动信号识别方法，通过克服传统方法的不足，为煤炭开采过程中的智能感知与决策提供了有力支持，对提升煤炭开采行业的技术水平具有重要意义。随着人工智能和机器学习技术的发展，这种基于数据驱动的方法有望在未来的采矿作业中发挥更大的作用。