综放垮落煤岩声压信号的频带能量特征及其识别应用

该研究论文探讨了综放开采中煤岩性状识别的一种新型方法，主要关注的是通过声压信号的特征提取来实现这一目标。放顶煤开采过程中，由于煤、矸石和顶板岩石的物理与力学特性各异，当它们垮落冲击液压支架后尾梁时，会形成不同的声压信号特性。这些信号在幅值、能量以及频率上表现出显著差异，这对于区分不同垮落物类型具有潜在价值。 研究人员设计了一项现场信号采集实验，收集了实际的顶煤垮落、矸石垮落和顶板岩石垮落的声压信号。然而，现场信号通常受到刮板输送机工作噪声的干扰，因此，他们采用了小波降噪技术对信号进行预处理，以去除噪声，提高信号的质量。通过六层小波包分解，研究者专注于信号的第六层，因为这是信号分解的重要层次，可以捕捉到更多的细节信息。 在降噪后的信号上，他们进行了频带能量分析，特别关注的是第6层的64个频带的能量，并将其归一化后进行能量百分比分布和统计指标分析。结果显示，不同垮落物导致的声压信号在各个频带的能量分布特征以及在低频（0~1250 Hz和0~2500 Hz）区域的能量特征各有不同，而且对于统计指标的敏感度也有所区别。 这项研究的重要性在于它提供了一种新的手段，即通过声压信号的小波包频带能量特征来识别综放开采中的煤岩性状，这对于优化工作流程、预防事故以及提升开采效率具有潜在的实际应用价值。通过量化分析声压信号，可以为煤炭开采过程中的智能化管理和决策支持系统提供关键数据支持。同时，这种方法也为其他工业领域的声学信号处理和故障诊断提供了新的思路和技术参考。