【摘 要】
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针对巷道掘进工作环境恶劣、截割载荷识别难度大的问题,提出了一种基于多源数据融合的掘进机截割载荷预测方法.以掘进机截割部在实际工况中采集的振动信号、电流信号以及温度
【机 构】
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唐山工业职业技术学院,河北唐山063299
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针对巷道掘进工作环境恶劣、截割载荷识别难度大的问题,提出了一种基于多源数据融合的掘进机截割载荷预测方法.以掘进机截割部在实际工况中采集的振动信号、电流信号以及温度信号为多源数据基础,采用小波包奇异值分解算法提取出多源数据的特征向量,通过WPA-RBF神经网络预测模型预测不同工况下截割不同硬度岩壁的截割载荷.仿真结果表明,基于多源数据融合的特征提取方法,可以对不同工况下截割不同硬度等级岩壁的载荷状态进行准确预测,确保了悬臂式掘进机在工况突变状况下的截割稳定性.
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