基于分形盒维数和小波包能量矩的垮落煤岩性状识别-煤炭学报.pdfVIP

　 第42卷第3期 煤　 　 炭　 　 学　 　 报 Vol.42　 No.3　 　 2017年 3月 JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETY Mar.　 2017　 - 李一鸣,符世琛,焦亚博,等.基于分形盒维数和小波包能量矩的垮落煤岩性状识别[J].煤炭学报,2017,42(3):803 808.doi:10. 13225/ j.cnki.jccs.2016.0729 Li Yiming,Fu Shichen,Jiao Yabo,et al.Collapsing coal-rock identification based on fractal box dimension andwavelet packet energy mo- - ment[J].Journal of China Coal Society,2017,42(3):803 808.doi:10.13225/ j.cnki.jccs.2016.0729 基于分形盒维数和小波包能量矩的垮落煤岩性状识别 李一鸣,符世琛,焦亚博,吴　 淼 (中国矿业大学(北京) 机电与信息工程学院,北京　 100083) 摘　 要:针对综放工作面垮落煤岩性状识别的技术问题,采集了综放开采现场垮落煤岩冲击液压支 架后尾梁的振动信号,提出了一种基于分形盒维数和小波包能量矩的识别方法。 该方法结合分形 盒维数对非线性信号整体定量描述的特点和小波包能量矩对非线性信号在各频带精细描述的特 点,先对振动信号进行分形特征分析,求出其盒维数,然后对振动信号进行小波包变换,并计算各频 带的能量矩。 以分形盒维数和小波包能量矩构造特征向量,并作为BP 神经网络的输入来识别顶 煤垮落和顶板岩石垮落两种工况。 试验结果表明:分形盒维数和小波包能量矩构造的特征向量可 用于识别垮落煤岩,识别率达到95%。 关键词:综放开采;煤岩性状识别;分形盒维数;小波包能量矩;BP神经网络 - - - 中图分类号:TD823．49;TP183　 　 文献标志码:A　 　 文章编号:0253 9993(2017)03 0803 06 Collapsing coal-rock identification based on fractal box dimension and wavelet packet energy moment LI Yi-ming,FU Shi-chen,JIAO Ya-bo,WU Miao (School of Mechanical Electronic Information Engineering,China University of Mining and Technology (Beijing),Beijing　 100083,China) Abstract:In order torecognizethecollapsing coal-rockin afully mechanizedcavingface,thevibration signalscaused by the impact of collapsing coal-rock andhydraulic support tail beamwere collected at the scene.Arecognition meth- od based on fractal box