EEMD-KPCA与KL散度在垮落煤岩识别中的应用

"基于EEMD-KPCA和KL散度的垮落煤岩识别-论文" 在煤炭开采领域，综放开采是一项重要的工艺，其自动化程度直接影响到开采效率和工人的安全。放煤自动化能有效避免工人直接接触工作面，减少健康风险。然而，实时识别垮落煤岩对于实现放煤自动化至关重要，因为这能确保开采过程的安全和效率。 针对这个问题，该研究提出了一种基于EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition，集合经验模态分解）和KPCA（Kernel Principal Component Analysis，核主成分分析）以及KL散度（Kullback-Leibler散度）的垮落煤岩识别方法。EEMD是一种自适应的信号分解方法，能够将复杂信号分解为一系列固有模态分量（IMFs）。在该研究中，通过对液压支架后尾梁振动信号进行EEMD，可以得到反映垮落煤岩特性的IMFs。 接下来，计算这些IMFs的能量、峭度和样本熵，构建出特征向量，这些特征能够有效地捕捉垮落煤岩的动态特性。然后，KPCA被用来对特征向量进行降维处理，降低数据复杂性的同时保留主要信息。KPCA是一种非线性降维技术，它通过核函数将原始特征空间映射到高维空间，然后在高维空间进行主成分分析，再返回到低维空间，这样可以更好地揭示垮落煤岩之间的差异。 最终，通过计算“未知样本”的特征向量与已知垮落煤岩样本的特征向量之间的KL散度，可以比较两者之间的相似度。KL散度是一种衡量两个概率分布差异的度量，这里用于判断未知样本是否属于垮落煤岩类别。当未知样本的KL散度值与某一类垮落煤岩的散度值最小时，即可认为该样本属于这一类。 这种识别方法的优势在于它的实时性，能够快速准确地识别垮落煤岩，这对于实时监控和控制综放开采过程至关重要。此外，结合了EEMD的多尺度分析能力和KPCA的非线性降维能力，使得垮落煤岩的识别更为精确，有助于提高自动化系统的性能和稳定性。 该研究提供了一个实用的垮落煤岩识别框架，它融合了先进的信号处理技术和统计分析工具，对于提升综放开采自动化水平和保障工人安全具有积极意义。同时，这也为其他领域的实时信号识别提供了参考。未来的研究可以进一步优化这种方法，例如探索更有效的特征提取手段或改进分类算法，以提高识别的准确性和鲁棒性。