【摘 要】
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岩巷掘进机在进行截割任务时,负载多变且干扰大,为了实现动载荷实时识别的目的,将动载荷的多物理参量:电流、压力、扭矩及振动信号进行实时采集及融合.结合动载荷信号的非线
【机 构】
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太原理工大学,煤矿装备与安全控制山西省重点实验室,山西太原 030024
【出 处】
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山西省电工技术学会2013学术年会
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岩巷掘进机在进行截割任务时,负载多变且干扰大,为了实现动载荷实时识别的目的,将动载荷的多物理参量:电流、压力、扭矩及振动信号进行实时采集及融合.结合动载荷信号的非线性和径向基函数(RBF)神经网络自适应参数调整的特点,提出了一种基于RBF神经网络的截割岩石动载荷识别方法,构建了RBF神经网络动载荷识别模型,开发了相应的识别系统.实验结果表明:该识别系统可以对4个动载荷物理信息进行可靠融合,从而有效的识别出岩石的硬度等级,为悬臂摆速和截割头转速的自动调节提供可靠的依据.
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