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申请/专利权人：中国矿业大学

摘要：一种融合坐标注意力机制和Inception结构的MobileNetV2网络模型煤矸识别方法，对第1台液压支架执行放煤操作，实时采集顶煤放落过程中煤矸石冲击尾梁的振动信号；利用优化的变分模态分解算法对振动信号进行重构降噪处理，截取信号样本的有效特征；利用格拉姆角场图像编码方法和以采样点为250的间隔对去噪后的振动信号进行图像样本转换；以MobileNetV2网络模型为基础，融入坐标注意力机制和Inception结构形成改进后的MobileNetV2网络模型；利用图像样本对改进后的MobileNetV2网络模型进行训练，获得训练好的MobileNetV2网络模型；依次对其余液压支架执行放煤操作，并将采集到的振动信号依次经过降噪和图像转换处理后，输入到训练好的MobileNetV2网络模型，输出煤矸混合度识别结果。该方法能实现煤矸的快速准确识别。

主权项：1.一种融合坐标注意力机制和Inception结构的MobileNetV2网络模型煤矸识别方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤一：在放顶煤工作面开始放煤前，在液压支架尾梁上安装高频振动传感器，并建立高频振动传感器与数据处理设备的连接，完成放顶煤模拟实验台的搭建；根据液压支架放煤次序，对第1台液压支架执行手动放煤操作，同时利用高频振动传感器实时采集顶煤放落过程中不同含矸率下的煤矸石冲击尾梁的振动信号原始数据；步骤二：利用改进的蚁狮优化算法优化变分模态分解算法的关键参数K和α，并利用优化的变分模态分解算法对采集到的振动信号原始数据进行重构降噪处理，截取信号样本的有效特征；步骤三：利用格拉姆角场图像编码方法和以采样点为250的间隔对去噪后的振动信号进行图像样本转换，构建煤矸振动信号的图像样本数据集；步骤四：以MobileNetV2网络模型为煤矸识别基础模型，融入坐标注意力机制和Inception结构突出图像位置信息并拓展网络宽度，形成改进后的MobileNetV2网络模型；利用生成的图像样本作为训练集对改进后的MobileNetV2网络模型进行训练，获得训练好的MobileNetV2网络模型；步骤五：根据液压支架放煤次序，依次对其余液压支架执行手动放煤操作，从第2台液压支架放煤开始，将采集到的振动信号依次经过步骤二、步骤三处理后，输入到训练好的MobileNetV2网络模型，输出各个放煤过程中的煤矸混合度识别结果，实现煤矸的快速准确识别。

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