基于连续小波变换与改进SVD的垮落煤岩识别

"垮落煤岩性状识别研究" 在煤炭开采过程中，特别是在综合机械化放顶煤工作面，准确识别垮落煤岩性状是至关重要的技术问题，它直接影响到采煤效率、安全生产以及环境保护。传统的识别方法往往存在精度低、实时性差等问题。针对这一挑战，研究者们提出了一种结合连续小波变换和改进奇异值分解的新型识别方法。 连续小波变换是一种强大的信号分析工具，它可以将非平稳信号转换到不同的频率和时间尺度上，揭示信号的局部特征。在本研究中，小波变换被用于处理工作面监测数据，将其转化为小波系数矩阵，这个矩阵包含了原始信号在不同尺度和频率下的信息。然后，研究人员采用了基于单边Jacobi的奇异值分解(SVD)方法对小波系数矩阵进行分解。SVD是一种有效的矩阵分解技术，它能提取矩阵的主要成分，即奇异值，这些奇异值反映了矩阵的重要信息。 通过将小波系数矩阵的奇异值向量作为输入，研究者利用神经网络模型进行垮落煤岩的识别。神经网络以其强大的非线性学习能力和模式识别能力，能够从复杂的数据中学习并建立有效的分类模型。在实际应用中，基于连续小波变换与SVD的奇异值向量可以有效地区分落煤和落岩两种工况，而通过改进SVD方法，可以进一步提高识别的准确性，降低误判率。 现场试验结果显示，这种方法具有较高的识别率，对于提高综放工作面的自动化水平和安全性有着积极的影响。通过改进的奇异值分解，可以更精确地捕捉到垮落煤岩的细微差异，从而优化采煤工艺，减少不必要的设备损耗和人员风险。 这项研究结合了连续小波变换的时频分析能力与奇异值分解的特征提取优势，利用神经网络实现垮落煤岩的高效识别。这一技术的开发对于煤炭行业的科技进步和智能化开采具有重要意义，不仅有助于提升开采效率，也有助于保障煤矿工人的生命安全，促进绿色矿山的发展。未来，这种识别技术有望在更广泛的采矿领域得到应用，推动行业向更加智能化、精细化的方向发展。