Hilbert-Huang变换：煤矸界面探测中的有效工具

本文主要探讨了Hilbert-Huang变换在煤矿综采工作面煤矸界面探测中的应用。针对煤矸界面动态识别这一未解难题，作者提出了一种新颖的方法，即通过EMD（经验模态分解）技术处理复杂的煤矸振动加速度信号。该技术能够分解信号为固有模态分量（IMF），这些分量反映了信号的不同频率成分，有助于提取关键的特征信息。 在具体操作中，研究者在综采放顶煤液压支架的尾梁后壁安装了振动加速度传感器，实时收集煤和矸石放落撞击钢板产生的振动信号。通过对前4个IMF分量的分析，得到了局部Hilbert边际谱和局部能量谱，这两个谱提供了关于信号频率和能量分布的重要线索。研究发现，当煤矸分离时，振动信号的幅值和能量主要集中在100 Hz至600 Hz范围内，而当煤矸混放时，这些频率范围的信号特征会显著减弱，集中在1000 Hz附近。 利用这些频率特性，作者构建了特征函数，将之应用到仿真实验中，成功实现了煤矸界面的识别。这种方法具有显著的优势，如无需接触测量、不受环境噪声干扰，特别适合于实际开采场景中的应用。然而，由于煤矸振动信号的非线性和非平稳性，特征提取的挑战依然存在，Hilbert-Huang变换作为一种强大的工具，通过其固有模态函数（IMF）和瞬时频率分析，有效地解决了这一问题。 这项研究将Hilbert-Huang变换引入到煤矸界面探测领域，不仅提高了识别精度，而且为煤矿综采放顶煤工艺的自动化提供了新的思路和技术支持。它展示了理论与实践相结合的潜力，为进一步优化煤炭开采过程中的效率和安全性奠定了坚实的基础。