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题名基于音频识别的采煤机滚筒载荷识别方法
被引量:2
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作者
庄德玉
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机构
天地上海采掘装备科技有限公司
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2022年第1期16-20,共5页
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基金
天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项重点项目(2020-TD-ZD005)。
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文摘
针对现有采煤机滚筒载荷识别方法相关算法实施难度大、工程实现方式复杂、应用难度高等问题,通过分析采煤机工作时音频信号的特征,提出一种基于音频识别的采煤机滚筒载荷识别方法。为确保每个分析周期内的音频信号具有同一运行标准下的负载工况,将截割电流与牵引速度作为变量引入到动态能量计算中,采用动态能量归一化算法(DENA)对采煤机原始音频信号进行归一化处理;将归一化后的信号与标准工况库中的信号进行对比分析,通过最大相异系数判断两者之间的差异性,从而确定滚筒载荷特征,实现滚筒载荷识别判断。试验结果表明:DENA可有效抑制音频信号中的噪声能量,提升音频信号中关键特征值的分辨率,采煤机在截割煤、岩时的音频信号特征参数界限明显,未出现交叉混叠现象;在理想情况下,即最大相异系数小于0.189时,总的煤岩界面识别率可达到78.6%。
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关键词
采煤机
滚筒载荷识别
音频识别
煤岩界面识别
动态能量归一化
最大相异系数
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Keywords
shearer
drum load identification
audio recognition
coal-rock interface recognition
dynamic energy normalization
maximum dissimilarity coefficient
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分类号
TD632
[矿业工程—矿山机电]
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