基于振动特性的钻头煤岩识别：理论建模与BP神经网络应用

本研究论文聚焦于"基于钻头振动特性的采煤机煤岩识别"这一主题，针对传统的煤岩识别方法中存在的不足，特别是在钻式采煤机深入煤层作业时的识别技术研究相对匮乏。作者首先构建了一种详细的钻式采煤机螺旋钻头在工作中的受力模型，该模型考虑了多种因素，包括钻头、钻杆和主传动的质量、刚度、阻尼以及不同方向上的位移，旨在反映实际采煤过程中复杂的力学交互作用。 在数据分析阶段，论文采用小波包技术对采集到的钻头振动信号进行处理，这是因为在复杂环境中，小波分析能够有效地捕捉信号的多尺度特性，提取关键特征。通过MATLAB进行仿真分解，研究人员得到了小波包特征向量，这些向量成为后续神经网络模型训练的基础。 接下来，作者运用了BP（Back Propagation，反向传播）神经网络模型，这是一种经典的深度学习模型，用于构建煤岩识别算法。BP神经网络以其强大的非线性拟合能力和自适应学习能力，能够在大量数据支持下，训练出一个能够区分不同煤岩类型的分类器。这种结合小波分析和机器学习的方法，旨在提高煤岩识别的准确性和智能化水平。 实验结果显示，基于钻头振动特性的煤岩识别方法是可行且有效的。这种方法不仅有助于提升采煤机的智能化程度，减少人工干预，还能优化钻头的工作效率，延长其使用寿命，同时降低钻杆断裂的风险。此外，研究对控制钻杆方向的实践操作也有着显著的意义，因为它提供了一种实时监控和调整钻探行为的技术途径。 总结来说，这篇论文通过构建精细的钻头受力模型，结合小波包处理和BP神经网络，开创了一种新的煤岩识别策略，为钻式采煤机的智能化操作提供了强有力的技术支撑。这标志着我们在智能采矿领域又向前迈出了重要的一步，为未来开采技术的发展开辟了新的可能。