申请/专利权人：北京信息科技大学

申请日：2024-02-18

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN118035787A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F18/2131;G06F18/25;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/772;G06V10/141;G16C20/20;G16C20/30;G16C20/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明涉及一种综放工作面垮落煤岩混合度实时精准识别方法及系统，包括：获取顶煤垮落过程中第一振动信号和第一图像信号；利用同一综放开采现场的煤矸标定不同比例的煤矸混合物，进行井上模拟试验获取第二振动信号和第二图像信号；根据第一振动信号的特征和第一图像信号的特征构建第一图像与振动信号特征库，根据第二振动信号的特征和第二图像信号的特征构建第二图像与振动信号特征库；将第二图像与振动信号特征库内的数据作为训练样本，输入卷积神经网络训练得到煤矸混合度识别模型；将第一图像与振动信号特征库内的数据作为测试样本，输入煤矸混合度识别模型，得到综放开采现场顶煤垮落过程中不同阶段的煤矸混合度量化值。本发明兼顾特征提取的实时性与有效性。

主权项：1.一种综放工作面垮落煤岩混合度实时精准识别方法，其特征在于，包括：针对综放开采现场的恶劣环境，同时获取顶煤垮落过程中的第一振动信号和第一图像信号；第一振动信号为顶煤垮落过程中煤矸混合物冲击液压支架后尾梁的振动信号，第一图像信号为煤矸混合物落在后部刮板输送机上的图像信号；利用同一综放开采现场的顶煤和矸石标定不同比例的煤矸混合物，进行井上模拟试验，获取第二振动信号和第二图像信号；第二振动信号为由不同比例煤矸混合物冲击模拟试验模型的振动信号，第二图像信号为采集的不同比例煤矸混合物的图像信号；分别提取第一振动信号和第二振动信号的特征，以及第一图像信号和第二图像信号的特征，并根据第一振动信号的特征和第一图像信号的特征构建第一图像与振动信号特征库，根据第二振动信号的特征和第二图像信号的特征构建第二图像与振动信号特征库；将第二图像与振动信号特征库内的数据作为训练样本，输入卷积神经网络，训练得到煤矸混合度识别模型；将第一图像与振动信号特征库内的数据作为测试样本，输入煤矸混合度识别模型，得到综放开采现场顶煤垮落过程中不同阶段的煤矸混合度量化值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京信息科技大学 一种综放工作面垮落煤岩混合度实时精准识别方法及系统

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