【摘 要】
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为了实现岩巷掘进机不同工况截割岩壁岩石硬度的识别，通过掘进机多截割工况岩石硬度识别实验平台，获得不同工况截割不同硬度岩石的截割电机电流及扭矩信号，提出一种基于特征优选和随机森林（RF）的掘进机截割岩壁岩石硬度识别方法。该方法首先利用自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）对实验获得的电流及扭矩信号进行分解，获得本征模态分量（IMF）并计算IMF的样本熵（SE），将SE最高的IMF进行变分
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划资助项目（202004a07020045）； 安徽省高校协同创新项目（GXXT-2019-029）；
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为了实现岩巷掘进机不同工况截割岩壁岩石硬度的识别，通过掘进机多截割工况岩石硬度识别实验平台，获得不同工况截割不同硬度岩石的截割电机电流及扭矩信号，提出一种基于特征优选和随机森林（RF）的掘进机截割岩壁岩石硬度识别方法。该方法首先利用自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）对实验获得的电流及扭矩信号进行分解，获得本征模态分量（IMF）并计算IMF的样本熵（SE），将SE最高的IMF进行变分模态（VMD）二次分解。计算二次分解IMF的模糊熵后对电流及扭矩信号重构，再计算重构信号的时频特征，与二次分解IMF的模糊熵组成电流及扭矩信号的时-频-熵特征。为了避免特征过多影响模型识别，提出Relief-F结合Pearson相关系数的特征选择方法，最后通过乌燕鸥算法（STOA）优化随机森林（RF）的最大特征数和决策树个数，完成了不同截割工况下岩石硬度识别模型的建立。结果表明：①对电流及扭矩信号先CEEMDAN分解再VMD分解可以降低原始信号的随机性和波动性，相较于CEEMDAN及VMD的一次分解，岩石硬度识别准确度分别提升15.2%和23.9%；②不同截割工况下岩石硬度识别，电流信号的时域特征占岩石硬度识别准确度权重最大；③提出的Relief-F结合Pearson相关系数的特征优选方法对三种工况下截割四种硬度岩石的电流及扭矩信号特征聚类明显；④STOA对RF关键系数的选取有优化效果，且算法迭代次数少，相较于传统的粒子群优化算法，以不同工况截割不同硬度岩石识别准确度提高7.2%。
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