【摘 要】
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针对现有超重型岩巷掘进机自动截割能力差、稳定性差以及截割动载荷实时识别难度大等问题,结合巷道开采的特点,设计了一种基于RBF神经网络的岩巷掘进机截割机构动载荷识别装
【机 构】
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太原理工大学煤矿装备与安全控制山西省重点实验室
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针对现有超重型岩巷掘进机自动截割能力差、稳定性差以及截割动载荷实时识别难度大等问题,结合巷道开采的特点,设计了一种基于RBF神经网络的岩巷掘进机截割机构动载荷识别装置,详细介绍了该识别装置的硬件和软件设计。该装置以工控机为分析中心,通过对截割电动机电流和截割头振动的实时监测,利用多传感器融合技术和RBF神经网络方法进行信号处理和智能分析,实现截割岩石动载荷特征提取及识别,以达到对不同硬度岩石的有效区别。
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