掘进机在高速重载条件下工作,其良好的性能是煤矿安全生产的保障,而其安全性与截割机构的运行状态有很大关系。通过对掘进机截割机构的载荷分析研究,及时精确识别其承受动态载荷,能够为故障预示和演化、寿命预测等提供技术支持。然而截割机构的载荷通常又无法直接测试得到,因此就有必要通过间接手段求解其载荷,载荷识别技术是一种非常有效的方法。本文首先对载荷识别技术进行了研究,载荷识别技术包括频域法、时域法和人工智能方法,由于掘进机截割机构受到的是随机载荷,随机载荷识别一般采用频域法,而其中的逆虚拟激励法计算简单,精度也较高,因此本文通过逆虚拟激励法对掘进机截割机构载荷进行识别。逆虚拟激励法需要得知系统的频响函数逆矩阵,鉴于频响函数求逆存在病态问题,本文引入改进Tikhonov正则化法来改善识别效果,用GCV准则来求解正则参数,并用该方法做了悬臂梁的MATLAB仿真,得出其可以将载荷识别误差降低2.3dB,在改善精度方面较之前方法有较理想的效果。本文通过实验验证了该方法的可行性。由于矿井中的响应测试环境比较复杂,很难顺利和高效地进行测试振动信号的工作,因而本文搭建即地面假岩壁的载荷试验平台,在井上进行了切割假岩壁的试验。要测得掘进机截割机构上的振动响应,必先须对传感器进行优化布置。本文根据模态置信准则建立了传感器的适应度函数,利用粒子群优化算法求解其适应度值作为评价传感器组合优劣的依据,得出了传感器的优化布置方式,进而测得了截割机构的振动响应。此外还需要获得掘进机截割机构的频响函数,本文通过ANSYS中进行瞬态分析求得频响函数。在掘进机截割机构的有限元模型上根据测点布置原则选择激励点施加载荷,根据瞬态动力学分析获得了截割机构上响应测点的位移信号。在MATLAB中写入载荷,和测点位移,分别对它们作傅里叶变换,然后据此求出系统的频响函数。获得其频响函数后,由改进正则化法求解其广义逆矩阵。然后采用逆虚拟激励法,通过实测振动信号建立响应功率谱矩阵,构造虚拟响应向量,求解各虚拟激励向量,合成载荷功率谱矩阵。通过与由实际测得的应变求得截割机构的载荷功率谱对比,得出该方法可以在非固有频率频段内和固有频率频段内分别将载荷识别误差最大降低2.23dB和1.44dB。因此该方法可以提升载荷识别的精度,为更深入地研究掘进机的力学特性及对其进行优化设计提供了依据。