基于EEMD-KPCA和KL散度的垮落煤岩识别
李一鸣1
白龙1
蒋周翔1
高宏2
黄小龙2
刘相权2
黄民2
1.北京信息科技大学机电工程学院,北京100192;北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室,北京1001922.北京信息科技大学机电工程学院,北京100192
摘要：综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题.而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础.针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和KL(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法.该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs),分别计算各个IMF的能量,峭度和样本熵,构造表征垮落煤岩的特征向量;然后利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对特征向量进行降维,分别以各个IMF能量、IMF峭度、IMF样本熵构成的向量的KPCA低维特征来表征垮落煤岩;最后计算“未知样本”不同特征向量与垮落煤岩两类样本与之对应的特征向量的KL散度值,通过比较KL散度值来实现垮落煤岩的实时识别,并比较表征垮落煤岩不同特征向量的特征提取耗时和识别有效性.然后利用BP神经网络验证基于EEMD-KPCA的特征向量的有效性.实验结果表明:基于EEMD-KPCA和KL散度的识别方法可以实现垮落煤岩的实时识别,且大大降低了传统垮落煤岩识别方法对综放开采效率的影响;由EEMD分解后的各个IMF的能量和峭度构成的向量的KPCA低维特征最有效.
关键词：综放开采垮落煤岩识别EEMDKPCAKL散度
分类号：TD823.97(矿山开采)
资助基金：北京市自然科学基金(J170004)创新团队建设项目(IDHT20180513)北京市教委科研项目(KM201811232001)
论文发表日期：2020-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 827-835 )
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