基于Mel频率倒谱和遗传算法的煤矸界面智能识别

本文主要探讨了在煤炭开采过程中，特别是在放顶煤开采中，针对现有煤矸界面识别技术的局限性提出的一种创新方法。传统的γ射线法在工作面不含放射性元素或放射性元素含量低的情况下无法有效应用，而雷达探测法又存在探测范围小、信号衰减严重的缺点。为此，研究人员提出了一种结合Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFC)和遗传算法的煤矸界面识别策略。 Mel频率倒谱系数是一种音频信号处理技术，它能将声波信号从时域转换到频域，通过计算不同频率成分的相对能量，提取出信号的统计特性。在这个研究中，作者首先对煤矸落下过程中的声波信号进行去噪处理，然后利用MFC方法提取出32维的特征参数，这些参数反映了煤矸和周围介质在声学上的差异。 为了进一步优化这些特征参数，遗传算法被引入进来。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过不断迭代和适应性选择，寻找最佳的特征参数组合，以提高煤矸识别的准确性。 识别阶段，研究人员采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和Back Propagation (BP)神经网络两种机器学习模型。SVM是一种强大的分类器，能够在高维空间中找到最优决策边界，而BP神经网络则能模拟人脑神经元网络的结构，通过训练学习到输入特征与输出类别之间的复杂映射关系。 实验结果显示，这种方法在实际应用中能够有效地识别出煤矸的下落状态，从而提高了放顶煤开采过程中的工作效率和安全性。这一研究成果对于优化煤炭开采工艺，减少人工干预，提升整体的矿山自动化水平具有重要意义。 本文的核心知识点包括：Mel频率倒谱系数在声波信号处理中的应用，遗传算法在优化特征参数选择中的作用，以及支持向量机和BP神经网络在复杂识别任务中的性能。这些技术的融合展示了在煤炭开采领域中，通过智能化技术解决实际问题的潜力和价值。