[發明專利]一種基于電流信號的掘進機截割巖壁巖石性質識別方法

在審

• 申請號: 202210293680.5
• 申請日: 2022-03-23
• 公開（公告）號: CN114676728A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 戚鵬飛;常聚才;陳瀟;吳夢云
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F30/27
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及一種掘進機截割巖壁過程中巖性識別的方法，具體是一種基于電流信號的掘進機截割巖壁巖石性質識別的方法。首先以制作相似模擬試件的抗壓強度、密度、彈性模量的不同作為區別不同巖性的依據，收集掘進機截割四種相似模擬巖性的截割電機電流。對收集到的四種電流先進行粒子群算法優化參數選取的變分模態分解，對分解得到的本征模態函數進行基于能量密度和相關系數準則的信號重構。對重構后的四種電流信號計算多尺度模糊熵，并以多尺度模糊熵作為四種電流的特征向量，最后以最小二乘支持向量機作為識別手段，完成對掘進機截割巖壁過程不同巖性的識別。

技術領域

本發明涉及一種巖石性質識別的方法，具體是一種基于電流信號的掘進機截割巖壁巖石性質識別的方法。

背景技術

煤礦的開采主要是井下開采，為了保證連續的高效生產，需在井下開挖出大量巷道。目前，綜掘水平智能化遠遠落后于綜采水平，快速掘進作為煤礦巷道開挖的關鍵技術，直接影響到高效安全的煤礦生產。掘進機截割巖壁，巖壁的巖石性質變化劇烈，實時的巖石性質反饋可使掘進機司機依據不同巖性實時調整掘進機轉速擺速等工況，對掘進機的智能化有重要意義。

目前針對煤礦生產，巖石性質識別按手段按方法分主要有：自然γ射線法、人工γ射線法，這些方法的適用范圍小；雷達探測法，此方法僅適用于煤巖性質差別較大的情況；圖像檢測法、紅外圖像檢測法，此類方法易受工作環境的光線、粉塵等因素影響；電參量檢測法，此方法不易受外界環境因素干擾但各個傳感器電參量信號難獲得。在電參量檢測法中，對電參量信號進行處理的步驟分為：信號獲取，信號降噪，特征提取，巖性識別。信號獲取可對掘進機進行適當改造，如加入扭矩傳感器、電流傳感器、加速度傳感器獲取相關的電參量信號，其中對掘進機的截割電機加入扭矩傳感器時對整個機械改造過大；加速度傳感器精度不高，致使后續信號處理的工作難以繼續。在巖石性質識別的信號處理中信號降噪手段研究過少，一般直接對信號進行特征提取，大多采用小波包變換和其他變換或優化算法結合進行特征提取，可小波分析的小波基選取就很困難，且僅對特定情況下已知噪聲的頻率范圍且信號和噪聲的頻帶相互分離時非常有效，適用范圍窄。識別手段大多采用神經網絡，可神經網絡存在局部極小化問題、收斂速度慢、預測能力和訓練能力矛盾等問題。

發明內容

本發明的目的之一是克服現有技術的不足，提供了一種基于電流的掘進機截割巖壁巖石性質識別方法。

本發明解決其技術問題，采用的技術方案是：構造一種基于電流信號掘進機截割巖壁巖石性質識別方法。

基于相似模擬實驗理論，采用四種配比，澆筑出四種不同性質的相似模擬巖石試件；采集掘進機截割四種巖性的相似模擬試件時截割電機的電流傳感器信號，先對電流進行降噪，再進行特征提取，最后進行不同巖性的識別。

四種配比的相似模擬巖石試件，以抗壓強度、密度、彈性模量的不同作為不同給巖性的模擬巖石試件的依據。

對獲得的四種巖性截割電流的降噪手段為粒子群算法優化的變分模態分解算法。具體為：先對電流信號進行變分模態分解，因變分模態分解的分解參數：分解模態數k和懲罰因子α需手動設定，這兩個參數的過大或者過小對變分模態分解的結果都有很大影響，因此選用粒子群算法優化變分模態分解的參數選取。分解的各模態分量u_k和各模態分量的中心頻率ω_k公式為：其中δ(t)是脈沖函數，k是分解得到的模態個數，λ為拉格朗日乘子α為乘法因子。

在粒子群算法優化變分模態參數選取過程中，需要一個目標函數來對優化做限定，選用最小包絡信息熵作為粒子群算法的目標函數，最小包絡信息熵MEE公式為， MEE＝min{IMFF_EE(1),……,IMFF_EE(k)}，其中IMF為各個本征模態函數，p_i是模態信號歸一化后的包絡， IMFF_EE(k)是k個模態信號的包絡信息熵，a_i是信號經過VMD分解后模態信號的第i個點的包絡幅值，N是信號經VMD分解后模態信號的長度。