薄煤层采煤机螺旋滚筒截割状态识别_中国煤炭行业知识服务平台

薄煤层采煤机螺旋滚筒截割状态识别

作者

李明昊韩哲一吕金秋刘濮赫
单位

沈阳理工大学机械工程学院
摘要

薄煤层采煤机螺旋滚筒作为采煤机截割部截割煤岩的关键零件，螺旋滚筒的健康状态对薄煤层采煤机的采煤效率和开采安全具有重要影响。针对采煤机螺旋滚筒实际工作信息难以采集的问题，建立采煤机螺旋滚筒的多元耦合模型；搭建煤岩测试系统，进行随机动态载荷模拟；利用小波分析将获得的感知信号转化为应力时频谱图像，并利用神经网络拓展数据集，提升时频谱图的质量和提高网络识别的准确率，为螺旋滚筒的分析提供了高精度模型，为螺旋滚筒的优化设计提供了理论和技术支撑。
关键词

螺旋滚筒煤岩识别神经网络小波分析
基金项目(Foundation)

辽宁省教育厅基本科研项目-青年项目（LJKQZ20222448）；辽宁省属本科高校基本科研业务费专项资金资助（LJ212410144076,LJ232410144074）；
文章目录

1 理论分析
1.1 螺旋滚筒载荷计算
1.2 小波分析理论
2 采煤机螺旋滚筒多领域协同建模
2.1 采煤机螺旋滚筒多领域协同建模
2.2 含夹矸煤层工况下动态随机载荷模拟
3 薄煤层采煤机螺旋滚筒状态感知
3.1 螺旋滚筒截割振动状态感知信号的提取
3.2 螺旋滚筒振动感知信号的时频谱图像处理
4 薄煤层采煤机截割状态识别
4.1 改进VGG-RESNET卷积神经网络结构
4.2 薄煤层采煤机截割状态识别
5 结论
DOI

10.19413/j.cnki.14-1117.2024.06.004
引用格式

[1]李明昊,韩哲一,吕金秋,等.薄煤层采煤机螺旋滚筒截割状态识别[J].晋控科学技术,2024,(06):16-19.