目前近红外光谱煤岩识别都是在静态下采集光谱数据进行离线识别，无法适应放顶煤作业时需要实时识别输送机上高速移动煤岩的需求。针对该问题，基于近红外光谱技术研制了一种煤岩识别装置。该装置由数据采集与处理装置和光源探头一体化装置组成，通过光源探头一体化装置搜集煤岩反射光，利用数据采集与处理装置中改进的煤岩识别算法（余弦角算法和相关系数法）分析光谱数据，可在获取到煤岩光谱曲线后立即分析光谱信息并判断当前煤岩类别。为得到改进煤岩识别算法最佳特征波段与标准光谱库大小，通过实验得到了不同特征波段和标准光谱库大小对识别准确度的影响：1 300～1 500,1 800～2 000,2 100～2 300 nm特征宽度适用于大多数煤岩样本，标准光谱库大小与正确率正相关，识别时标准光谱库有必要增加曲线数量。为提高煤岩识别装置采集的光谱质量，在实验室模拟了煤岩与光源探头一体化装置的相对运动，探究了不同光谱采集参数对光谱质量的影响规律：积分时间主要参考光源的光照强度，当采集条件较好时积分时间设置为比下限略高5～10 ms最佳；考虑综放工作面对煤岩识别实时性要求高且放煤过程中刮板输送机上煤岩变化较快，积分次数设置为1最佳；平滑次数主要参考环境波动快慢，只需设置为可消除环境光变化即可。为提高煤岩识别装置在工作面煤流运动状态下识别的准确性，探究了改进余弦角算法与相关系数法在煤岩与光源探头一体化装置相对运动中识别的准确性，得到改进相关系数法是更适合在工作面使用的识别算法，正确率达到91.3%。煤矿现场煤岩识别试验结果表明，该装置在采集到1个放煤周期内放落煤岩的光谱曲线后，可通过改进识别算法立即分析光谱信息并准确判断当前煤岩类别，实现了放煤过程中煤岩实时识别。

国家重点研发计划项目（2018YFC0604503）；国家自然科学基金联合基金项目（U1610251,51874279）；江苏省高校优势学科建设工程项目（PAPD）；

0 引言
1 煤岩识别装置研制
1.1 硬件系统
1.2 软件系统
1.2.1 标准光谱库
1.2.2 识别算法
2 实验与测试
2.1 实验室实验
2.1.1 光谱采集参数确定
2.1.2 动态下识别算法检验
2.2 现场测试
2.2.1 煤岩识别装置现场安装
2.2.2 测试结果与分析
3 结论

吕渊博,王世博,葛世荣,周悦,王赛亚,柏永泰.近红外光谱煤岩识别装置研制[J].工矿自动化,2022,48(07):32-42.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.17953.