高精度光纤惯导与高精度位置传感器融合定位是实现煤矿巷道掘进机精确定位的有效方法，但高精度光纤惯导成本较高且误差随时间累积，如何通过低成本、低精度的光纤惯导自适应零速修正达到高精度光纤惯导性能和消除累积误差，是目前亟待解决的问题。因此，提出一种零速检测与扩展卡尔曼滤波结合的煤矿掘进机光纤惯导自适应零速修正方法。针对掘进机光纤惯导传统阈值方法零速检测不准确问题，提出一种基于PCA-SCSO-SVM（Principal Component A-nalysis PCA，Sand Cat Swarm Optimization SCSO，Support Vector Machine SVM）的零速检测方法，该方法利用掘进机振动信号进行零速检测，首先对振动信号进行VMD分解并根据相关系数选取IMF分量，其次提取IMF分量的时频域特征，并运用主成分分析法降维以降低诊断模型复杂度与数据分析难度，最后通过引入沙猫群优化算法优化核函数与惩罚参数提高零速检测的准确率。针对高精度光纤惯导成本较高和误差随时间累积问题，提出一种自适应零速修正方法，该方法根据掘进机零速检测结果和掘进机运动特性确定的修正间隔时间，利用扩展卡尔曼滤波在零速时刻的速度误差和角速度误差作为观测量进行自适应零速修正。为了验证本文方法的有效性，开展了零速检测和零速修正的实验验证。零速检测实验中，将本文方法、SVM方法、 GA-SVM方法和PSO-SVM方法进行对比，实验结果表明：本文方法零速检测准确度最高，达到了96.5%。零速修正实验结果表明：本文提出的零速修正方法能有效降低光纤惯导的姿态误差和提升掘进机姿态检测精度，且修正间隔时间越短误差估计越准确、修正后的姿态精度越高，修正间隔时间为10分钟时，能够使0.1(°)/h的光纤惯导达到0.057(°)/h的姿态检测精度，实现了低精度光纤惯导达到高精度定位目标。

0引 言
1 自适应零速修正方案
1.1掘进工艺分析
1.2 自适应零速修正方法
2 基于PCA-SCSO-SVM的零速状态检测方法
2.1 VMD分解
2.2 时频域特征提取
2.3主成分分析降维
2.4 SCSO-SVM算法零速状态检测
3 扩展卡尔曼滤波零速修正算法
3.1惯导误差模型
3.2 基于惯导误差模型的EKF滤波器设计
4 实验验证与结果分析
4.1零速检测方法实验验证
4.2零速修正方法实验验证
5 结论