综放工作面煤岩识别：振动信号时域特征分析

"基于振动信号时域特征的综放工作面煤岩识别" 本文主要探讨了如何利用振动信号的时域特征来识别综放工作面（即全机械化放顶煤工作面）中的煤岩性状，旨在提升放顶煤作业的自动化和智能化水平，最终实现工作面的少人化或无人化。研究人员采用自主研发的测振记录仪，在不同监测点收集了煤矿井下综放工作面在顶煤、矸石和顶板岩石垮落等多种工况下的振动数据，重点关注了液压支架后尾梁和后部刮板输送机这两个设备。 通过统计分析，研究发现振动信号的三个关键时域特征——方差、偏度和峭度对工况变化具有较高的敏感性。这些指标能够反映出不同煤岩条件下机械设备振动的变化，从而成为判断煤岩性状的重要依据。其中，峭度作为衡量信号陡峭程度的参数，对工况变化的敏感度最高，显示出其在煤岩识别中的优越性。 此外，文章还比较了液压支架后尾梁与后部刮板输送机获取振动信号的难易程度。经过分析，认为液压支架后尾梁产生的振动信号更容易反映煤岩性状的变化，因此更适合用作识别煤岩性状的监测点。这为优化综放工作面的监测系统和提高自动化识别准确性提供了理论支持。 该研究通过深入研究振动信号的时域特征，为煤矿自动化和智能化提供了新的思路。通过对液压支架后尾梁振动信号的分析，可以更准确地识别工作面的煤岩状态，有助于实现更安全、高效的工作环境，推动煤炭开采技术的进步。同时，这一方法对于减少现场工作人员的数量，降低作业风险，以及提高煤炭开采的经济效益都具有重要意义。