基于模糊神经网络信息融合的采煤机煤岩识别系统

• 作者: 井旺 张强 毛君 王海舰 胡登高 袁智
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 采煤机 模糊 神经网络 信息融合 煤岩识别
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 201-208
• 页数: 8页
• 分类号: TP76
• 字数: 4521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.02.010

摘要

针对采用单一信号进行煤岩界面识别实现采煤机滚筒高度调整控制时精确度和可靠性不高的问题,提出一种基于模糊神经网络的多传感器信息融合煤岩识别方法.通过实验数据采集和分析得到不同煤岩比例截面截割过程中的振动、电流以及声功率谱信号特征样本,根据最小模糊度优化模型求得各煤岩识别信号的模糊隶属度函数,采用基于自适应神经网络模糊推理系统构建的多维模糊神经网络实现多传感器信息的决策融合,得到高可信度和精确度的滚筒调高控制量值.实验室截割实验对比以及现场随机煤岩轨迹的截割实验结果表明,采煤机滚筒截割轨迹与实际随机煤岩轨迹基本吻合,实验结果验证了系统的有效性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁智		26	189	7.0	12.0
2	王海舰		39	277	10.0	14.0
3	毛君		322	1906	20.0	30.0
4	张强		76	619	14.0	20.0
13	胡登高		4	37	2.0	4.0
14	井旺		3	56	3.0	3.0