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。
在煤炭开采领域，煤岩识别技术的精进不仅是提升矿井作业效率的关键，更是保障煤矿安全生产的重要环节。然而，传统的识别方法往往依赖于人工观察或单一传感器监测，其识别精度低、可靠度不足以及稳定性差的问题严重影响了煤炭资源的有效开发和矿井生产的安全性。为此，本文提出一种基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法，通过采用多传感器系统采集煤层与岩层下的综合数据，并运用小波包分析和BP神经网络进行深入的数据特征提取和数据融合，显著提升了煤岩识别的准确性，对煤炭行业具有重要的实际应用价值。
煤岩识别在煤炭开采过程中具有举足轻重的地位，它直接关系到开采过程中的安全、生产效率以及资源的利用率。为了提高煤岩识别的精确性，本文提出了一种融合信息处理技术和人工智能算法的新型识别方法。该方法通过在现有采煤机械上集成多种传感器，如电流、压力、振动频率、加速度传感器等，来收集采煤作业过程中的各种信号。这些信号共同构建起一个多维度的数据采集平台，能够为后续的处理分析提供更为全面和精确的依据。
为了从这些多源数据中提取有效的特征信息，本文利用了小波包分析的方法。小波包分析具有良好的时频定位特性，能够对非平稳信号进行有效的多尺度分解，并提取出表征煤层与岩层不同特性的特征信号。通过小波包分析，可以实现对采集信号的精细处理，从而准确捕捉到不同煤岩状态下采煤机运行的细微变化，为后续的识别工作打下坚实的基础。
在特征提取之后，本文引入了BP神经网络进行数据融合处理。BP神经网络作为经典的前馈神经网络，其强大的非线性映射能力以及自适应学习能力，使其成为处理复杂模式识别问题的理想选择。通过设计合理的神经网络结构，并进行充分的训练，可以建立一个能够处理多传感器输入数据并准确输出煤层与岩层识别结果的模型。该模型能够学习到不同类型传感器数据间的相关性以及与煤岩类型之间的映射关系，从而大幅提升了煤岩识别的可靠性。
为了验证所提方法的实际效果，本文通过在真实采煤环境中进行实地测试。实测结果显示，该方法的识别误差可控制在±0.5的范围内，较传统识别方法有了显著的提升。这一成果对于提高煤矿安全生产水平、减少误判所带来的风险以及提升资源利用效率都具有极为重要的意义。
本文所提出的基于信息融合和神经网络的煤岩识别方法，有效地克服了传统方法存在的不足，提高了煤岩识别的精度和稳定性。这一技术的推广应用，不仅将有力推动煤炭开采行业在技术革新方面的进步，还能够为煤炭资源的高效开发和安全利用提供有力的技术支撑。随着深度学习、人工智能等更多先进技术的引入，煤岩识别技术在未来将朝着更加智能化、精细化的方向发展，为煤炭开采提供更加高效、精确的智能解决方案。
