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作者
梁斌刘泽牛延博
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单位
中国矿业大学徐海学院中国矿业大学机电工程学院
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摘要
为解决当前采煤机智能化水平低的问题,提出了一种基于多尺度模糊熵、拉普拉斯分值和支持向量机相融合的采煤机截割模式识别方法。通过提取不同截割模式下摇臂的振动信号的多尺度模糊熵,掌握表征采煤机截割模式的特征向量。同时,利用拉普拉斯分值筛选含有丰富截割模式信息的特征向量,并作为支持向量机的学习样本。搭建了采煤机煤岩截割实验系统,提取了不同截割模式下的摇臂振动信号,并进行实验分析。结果表明:文章所提出的截割模式识别方法具有较高的识别精度。研究成果可为推动综采工作面的智能化快速发展提供技术支撑。
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关键词
采煤机截割模式振动信号多尺度模糊熵
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金项目（51605477）；江苏省高等学校自然科学研究面上项目（19KJB510014）；
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文章目录
1 多尺度模糊熵
1.1 模糊熵
1.2 多尺度模糊熵
2 基于拉普拉斯分值的多尺度模糊熵筛选
3 采煤机截割模式识别方法与过程
4 实验验证
5 结 语
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引用格式
梁斌,刘泽,牛延博.基于多尺度模糊熵和支持向量机的采煤机截割模式识别[J].煤炭工程,2021,53(05):131-135.
煤炭工程 
2021年第05期 
