基于主元分析与神经网络的垮落煤岩性状识别方法研究.pdf

在综合机械化放顶煤开采技术飞速发展的背景下，煤矿生产安全逐渐成为行业内的核心关注点。准确识别煤岩性状，对于保障开采过程的安全性、提高生产效率具有重要意义。本文研究基于主元分析（PCA）与神经网络的垮落煤岩性状识别方法，目的是提升煤岩分类的效率和准确性，以期在实际生产中推广应用。 研究者在综合机械化放顶煤开采过程中，通过设计的声压信号采集方案，对现场的煤岩声压信号进行了详尽的采集。声压信号是煤岩性质的载体，蕴含了区分不同煤岩状态的重要信息。对这些声压信号进行时域分析，可提取出具有代表性的时域特征向量。这些特征向量不仅涉及信号的波形变化，还包括振幅、频率等声学特性，是后续神经网络分类处理的基础。 在时域特征向量的预处理阶段，研究者采用了主元分析（PCA）方法。PCA作为一种高效的数据降维手段，能够通过识别数据中的主要变化方向，消除数据中的冗余信息，从而提取出最有影响的主成分。这不仅减少了模型输入特征的维度，还能在很大程度上保留原始数据集中的变化特性，有效降低了模型复杂度和过拟合的风险。在PCA处理之后，特征向量被用来训练神经网络模型，以此实现煤岩性状的准确识别。 神经网络模型方面，本研究采用了BP神经网络进行分类任务。BP网络是一种前馈神经网络，通过误差反向传播算法调整网络权重，实现非线性映射功能。在模型训练阶段，研究者对比了梯度下降法和Levenberg-Marquardt（LM）算法两种常见的优化算法。梯度下降法由于计算简单、易于实现，在初期得到了广泛的应用。而LM算法作为梯度下降法的一种改进版本，增加了拟牛顿法的特性和自适应调整学习率的机制，被证明在处理BP网络中具有更快的收敛速度和更好的优化效果。实验结果验证了这一点，表明LM算法在减少训练时间的同时，能够获得更高的分类准确率。 最终，本研究比较了经过PCA预处理和未经PCA预处理的LM算法BP网络模型在煤岩识别效果上的差异。实验结果表明，引入PCA的BP神经网络模型在减少特征维数的同时，能够保持较高的识别准确率，并且在识别所需时间上有所缩短。这进一步证明了PCA在特征预处理中的有效性，以及LM算法在神经网络优化中的优势。 基于PCA与神经网络的垮落煤岩性状识别方法研究，不仅成功开发了一种高效、精确的煤岩识别技术，而且为深度学习与机器学习技术在工业领域的应用提供了新的思路。通过减少特征维数和优化神经网络结构，这项技术在确保高准确率的前提下，大幅提高了模型的运行效率。随着深度学习技术的不断成熟，可以预见，该方法在煤矿开采领域具有广阔的应用前景，并有望成为提升煤矿安全生产和生产效率的重要技术手段。