基于差分-小波变换模系数极大法的煤矸振动信号研究

针对采集到的综采放顶煤开采过程中的放煤振动信号,先在时域内做一阶前向差分运算,进行数据预处理,然后再用小波变换对差分结果进行分析处理,采用模系数极大法构造煤矸振动信号识别规则。将算法移植于煤矸识别传感器系统中,实验结果表明,所提出的综合算法抗干扰能力强、数据规律明确,可以通过煤和矸石下落撞击刮板输送机产生的振动信号差异,识别出是煤还是矸石,即时完成液压支架状态的控制。

基于正负相位和奇异点偶识别规则的煤矸识别技术对比研究

采用数字信号处理技术对煤和矸石撞击刮板运输机产生的振动信号进行适当处理,可以完成煤矸实时识别,即时做出对液压支架的控制。文章对所采集到的放煤阶段产生的5组振动信号,分别采用时域一阶差分分析和小波域内模系数极大法分析。在时域内定义了振动信号的正负相位概念,在小波域内定义了正向、负向奇异点偶概念。由所定义的正负相位和奇异点偶概念分别导出煤和矸石识别规则,以实现动态的煤矸自动识别操作。从可靠性和算法的高效性看,正负相位法识别规则优于奇异点偶法识别规则。从深层数据规律看,奇异点偶法识别规则优于正负相位法识别规则。