构建了钻式采煤机作业时螺旋钻头的受力模型,利用小波包技术处理数据从而提取信号的特征值,并用MATLAB仿真分解试验中采集到的振动信号,得到小波包特征向量,建立BP神经网络模型,确定了煤岩识别算法的结构与过程。试验结果表明,根据钻头的振动特性识别煤岩的方法是可行的。 螺旋钻头在X、Y、Z3个方向上的刚度分别为K1、K1′、K1″，阻尼分别为C1、C1′、C1″，位移分别为X1、Y1、Z1；螺旋钻杆在X、Y、Z3个方向上的刚度分别为K2、K2′、K2″，阻尼分别为C2、C2′、C2″，位移分别为X2、Y2、Z2；主传动在X、Y、Z3个方向上的刚度分别为K3、K3′、K3″，阻尼分别为C3、C3′、C3″，位移分别为煤岩识别研究-电动折弯机数滚弧机滚圆机张家港刚钢管滚圆机滚弧机X3、Y3、Z3，X、Y、Z3个方向上的振动力学模型可以由此分析得出，如图2所示。图1螺旋钻采煤机剖面示意图1.钻头2.螺旋钻杆3.主传动本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  （a）X轴方向振动力学模型（b）Y轴方向振动力学模型（c）Z轴方向振动力学模型图2X轴、Y轴、Z轴方向振动力学模型基于钻头振动特性的采煤机煤岩识别研究*路红蕊，童敏明，刘栋（中国矿业大学，江苏徐州221008）摘要：构建了钻式采煤机作业时螺旋钻头的受力模型，利用小波包技术处理数据从而提取信号的特征值，并用MATLAB仿真分解试验中采集到的振动信号，得到小波包特征向量，建立BP神经网络模型，确定了煤岩识别算法的结构与过程。试验结果表明，根据钻头的振动特性识别煤岩的方法是可行的。关键词：煤岩识别；BP神经网络；小波包；采煤机中图分类号：TD672；TD421文献标志码：A文章煤岩识别研究-电动折弯机数滚弧机滚圆机张家港刚钢管滚圆机滚弧机本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com