基于EEMD-KPCA和KL散度的垮落煤岩识别

来源 :煤炭学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xing3653

【摘要】

：

综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的

【作者】

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李一鸣白龙蒋周翔高宏黄小龙刘相权黄民

【机构】

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北京信息科技大学机电工程学院,北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

【出处】

：

煤炭学报

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

：

垮落煤岩识别 EEMD KPCA KL散度

【基金项目】

：

北京市自然科学基金京津冀基础研究合作专项(J170004);北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20180513);北京市教委科研项目(KM201811232001)

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综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和KL(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法。该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一

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