针对煤岩识别系统多采用单一传感器进行监测,存在识别精度、可靠度与稳定性均非常低的问题,提出一种基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法。在现有采煤机上增加多种必要的传感器,采集采煤机不同工况下的电流、压力、振动频率、加速度等信号,采用小波包对采集的信号进行特征提取,并通过BP神经网络进行数据融合,从而实现对煤层和岩层的识别。真机实测结果表明,所提方法的识别误差在±0.5范围内,验证了其有效性。
【煤岩识别问题及其重要性】
煤岩识别是煤炭开采过程中的关键技术，它涉及到煤矿安全、生产效率和资源利用率等多个重要方面。传统的煤岩识别方法主要依赖于人工观察或单一传感器监测，这种方式存在识别精度低、可靠度不足以及稳定性差等问题。在这样的背景下，提出了一种基于信息融合和神经网络的新型煤岩识别方法。
【信息融合与神经网络的结合】
该方法的核心是利用多传感器系统来收集不同工况下的采煤机运行数据，如电流、压力、振动频率和加速度等。这些传感器数据能够提供丰富的信息源，反映采煤机工作状态的多样性。通过引入小波包分析，可以对采集的信号进行深度特征提取，有效捕捉到不同煤岩状态下采煤机的细微变化。
接下来，利用反向传播（BP）神经网络进行数据融合。BP神经网络以其强大的非线性处理能力和自学习能力，能够处理复杂的数据模式并进行有效的信息整合。通过训练神经网络模型，可以建立起传感器数据与煤岩类型之间的关系模型，从而实现对煤层和岩层的精准识别。
【真机实测与效果验证】
实际测试结果显示，该方法的识别误差控制在±0.5的范围内，这一结果显著提高了煤岩识别的准确性，降低了误判风险，对于提升采煤作业的安全性和效率具有重要意义。同时，这也验证了信息融合与神经网络结合在煤岩识别领域的实用性和有效性。
【总结】
基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法通过多传感器数据的综合分析，克服了传统方法的局限性，提高了识别系统的精度和稳定性。这种方法的成功应用，对于推动煤炭行业的科技进步，保障煤矿安全生产，减少资源浪费具有深远的影响。未来，随着更多先进技术的引入，如深度学习和人工智能，煤岩识别技术将进一步发展，为煤炭开采提供更智能、更精确的解决方案。
