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基于ANFIS的多信息融合煤岩识别方法研究
  • ISSN号:1006-530X
  • 期刊名称:中国煤炭
  • 时间:2014
  • 页码:56-59
  • 分类:TD67[矿业工程—矿山机电]
  • 作者机构:[1]冀中能源集团有限责任公司,河北省邢台市054000, [2]河南理工大学,河南省焦作市454000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51205112),河南省科技攻关资助项目(112102210105),高校博士基金(B2011~036)
  • 相关项目:微结构功能表面的超精密超声辅助金刚石飞切机理研究
作者: 刘俊利|
中文摘要:

将采煤机滚筒截割振动特性作为煤岩识别的标识之一,利用自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)将采煤机的工作状态信息进行融合,建立了多信息融合的煤岩识别模型,并利用模拟实验中采集的数据完成煤岩分界识别的实验研究,结果表明利用该方法实现采煤机的煤岩识别是可行的,并为实现采煤机姿态的自动控制提供依据。

英文摘要:

The vibration character of shearer has been used as one of the signals in the coal-rock interface recognition in the study. The multi-information of working conditions of the shear-er have been fused by the Adaptive Neural-Fuzzy Inference System (ANFIS).Based on this theo-ry,a coal and rock identification model is adopted to perform the study of the coal-rock interface recognition with the previous experimental data. The result showed that it is a feasible method to realize coal-rock interface recognition and also is the base of the study of shearer's running posture auto-control.

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期刊信息
  • 《中国煤炭》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国煤炭工业协会
  • 主办单位:煤炭信息研究院
  • 主编:贺佑国
  • 地址:北京市朝阳区芍药居35号楼
  • 邮编:100016
  • 邮箱:mt@zgmt.com.cn
  • 电话:010-84657853 84657855
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-530X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3621/TD
  • 邮发代号:82-824
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14416