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公开(公告)号:CN119288467A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411331770.4
申请日:2024-09-24
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于煤岩界面精细化识别的采煤机自适应调高系统及方法,系统包括煤层厚度检测模块、截割状态检测模块和采煤机调高控制模块,煤层厚度检测模块根据煤岩界面反射后的电磁波信号、每个液压支架的摆角数据和推移滑溜量,获得矿山绝对坐标系下的单刀煤岩界面,并存储至历史刀次煤岩界面数据库;截割状态检测模块采集截割声波信号,根据截割声波信号、历史刀次煤岩界面判别采煤机滚筒实时截割状态,进行煤岩界面精细化识别与局部修正;采煤机调高控制模块以历史刀次煤岩界面信息为依据,预测当前刀次煤岩界面,规划采煤机滚筒的目标截割路径,并进行采煤机调高控制。本发明具有采煤率高、经济性好、精度高、系统可靠的特点。
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公开(公告)号:CN118759589A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410753627.8
申请日:2024-06-12
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习辅助多重信号分类的雷达煤岩界面识别方法,其使用地质雷达GPR发射低频超宽带电磁波进行数据采集,获取地下煤层的回波信号;对煤层进行建模,构建信号接收模型,利用信号接收模型对获取的回波信号进行处理并输出初始信号;对信号接收模型输出的初始信号进行预处理得到回波信号;针对处理后的回波信号,分别应用深度学习模型及多重信号分类MUSIC算法进行时间延迟估计TDE;将深度学习模型得到的TDE与MUSIC算法得到的TDE输入到一个多层感知器MLP模型,融合估计结果,输出煤岩界面识别结果。本发明大大提高了雷达信号处理的精度和分辨率,从而提高煤岩界面识别的准确性。
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