差分-小波变换模系数法提升煤矸振动信号识别准确性

本文主要探讨了一种基于差分-小波变换的煤矸振动信号识别技术，该方法应用于综采放顶煤开采过程中的煤矸分离问题。首先，研究者针对放煤过程中产生的振动信号，采取了一阶前向差分运算作为预处理步骤，目的是减小噪声和平滑数据，提高后续分析的准确性。一阶前向差分是一种简单的信号处理技术，通过计算信号连续点之间的差值，可以有效地检测信号的瞬时变化，有助于突出信号的特征。 接着，对经过差分处理后的数据，利用小波变换进行进一步的分析。小波变换是一种多尺度分析工具，它能够捕捉信号在不同频率成分上的局部特性，对于时变信号具有很好的适应性。通过对振动信号的小波分解，提取了信号的内在结构和细节特征，为煤矸识别提供了更丰富的信息。 然后，作者提出了模系数极大法，这是一种构造识别规则的方法，它通过分析小波变换后的模系数，寻找那些在煤和矸石撞击刮板输送机时产生显著差异的部分。模系数反映了信号能量在不同频率上的分布，极大值的差异可以用来区分煤和矸石特有的振动模式。 最后，将这一综合算法应用到实际的煤矸识别传感器系统中进行实验验证。实验结果显示，这种方法具有很强的抗干扰能力，能够清晰地识别出煤和矸石的振动信号差异，实时判断液压支架的工作状态，从而实现精确的控制。这对于提升煤炭开采过程的安全性和效率具有重要意义。 这项研究结合了一阶前向差分的平滑性和小波变换的多尺度特性，以及模系数极大法的特征提取，形成了一种有效的煤矸振动信号识别技术，对于优化煤炭开采工艺和提升设备智能化水平具有重要的理论和实践价值。