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基于小波包神经网络的岩巷掘进机动载荷识别方法
  • 143
  • 180
  • 作者

    王伟田慕琴宋建成张灵李东钰王焱金金江

  • 单位

    太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室山西天地煤机装备有限公司

  • 摘要
    针对岩巷掘进机工作时负载多变,动载荷实时识别难度大等问题,提出了一种基于小波包特征能量的神经网络动载荷识别新方法。实时采集截割机构的振动信号、截割电动机的电流及液压缸压力信号,应用小波包分解得到相应信号的特征量,并将其作为神经网络的输入样本,训练神经网络并对网络进行测试。结果表明,动载荷实时识别准确率可达0.93,该识别方法能够满足动载荷实时识别系统的要求。
  • 关键词

    岩巷掘进机小波包神经网络动载荷识别

  • 基金项目(Foundation)
    国家863计划资源环境技术领域重大项目(2012AA06A405)；高等学校博士学科点博导类专项科研基金(20111402110010)；
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