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基于逆虚拟激励法的掘进机截割机构载荷识别研究：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景

在现代化的煤矿开采以及各类地下工程建设领域，掘进机发挥着举足轻重的作用，是实现高效、安全作业的核心装备。作为一种集切割、装载、运输等多种功能于一体的综合机械化设备，掘进机能够直接对岩石或煤层进行破碎和掘进，极大地提高了作业效率，降低了人工劳动强度，同时也显著提升了施工过程中的安全性，减少了人员暴露于危险环境的时间。在煤矿开采中，掘进机的高效作业有助于快速开拓巷道，保障煤炭资源的持续稳定开采，对提高煤矿生产能力起着关键作用；在隧道工程建设里，掘进机能够适应不同地质条件，实现长距离、高精度的隧道挖掘，为交通基础设施建设提供了有力支持。

截割机构作为掘进机的关键执行部件，直接承担着破碎煤岩的艰巨任务，其工作状态的优劣直接关乎掘进机整体的性能表现以及使用寿命。在实际工作过程中，截割机构会受到来自复杂多变的工作环境以及煤岩特性差异等多方面因素的综合影响，导致其承受的载荷呈现出高度的复杂性和随机性。不同硬度的煤岩、地质构造的变化（如断层、褶皱等）以及截割方式的改变（横向摆动截割、纵向进给截割等），都会使截割机构所承受的载荷在大小、方向和频率等方面发生显著波动。这些复杂的载荷工况不仅会对截割机构自身的零部件造成严重的磨损、疲劳甚至断裂等损坏，还会通过机械传动系统传递至掘进机的其他部件，引发整机的振动和噪声，进而影响到设备的稳定性、可靠性以及工作效率。若截割机构长期在过载或不合理的载荷条件下运行，还会大幅缩短设备的使用寿命，增加设备的维修成本和停机时间，给生产带来巨大的经济损失。因此，准确识别截割机构所承受的载荷，深入了解其载荷特性和变化规律，对于掘进机的优化设计、性能提升、故障诊断以及寿命预测都具有至关重要的意义。

传统的载荷识别方法在面对掘进机截割机构这种复杂的工作状况时，往往存在一定的局限性。例如基于传感器直接测量的方法，虽然能够获取较为直观的数据，但传感器的安装位置和数量受到实际工况的限制，难以全面、准确地反映截割机构的整体载荷情况，且传感器本身的精度、稳定性以及抗干扰能力也会对测量结果产生影响；基于理论模型计算的方法，由于煤岩的力学性质复杂多变，难以建立精确的数学模型来准确描述截割过程中的载荷变化，导致计算结果与实际情况存在较大偏差。随着计算机技术和信号处理技术的飞速发展，逆虚拟激励法作为一种新兴的载荷识别方法逐渐受到关注。逆虚拟激励法基于随机振动理论，通过对结构响应信号的分析处理，能够有效地识别出作用在结构上的随机载荷，具有计算效率高、精度较高以及对测量噪声不敏感等优点。将逆虚拟激励法应用于掘进机截割机构的载荷识别研究，有望突破传统方法的局限，为准确获取截割机构的载荷信息提供新的有效途径，从而为掘进机的设计优化、运行监测和故障诊断等提供更为可靠的依据，推动掘进机技术的进一步发展和完善。

1.2研究目的与意义

1.2.1研究目的

本研究旨在运用逆虚拟激励法对掘进机截割机构的载荷进行精准识别，深入剖析其载荷特性与变化规律，具体目标如下：

建立高效的载荷识别模型：基于逆虚拟激励法的基本原理，充分考虑掘进机截割机构的结构特点和工作特性，构建适用于掘进机截割机构载荷识别的数学模型。通过对截割机构在不同工况下的响应信号进行采集和分析，利用逆虚拟激励法的算法优势，实现从响应信号到载荷信号的准确反演，提高载荷识别的精度和可靠性。

全面分析载荷特性：借助建立的载荷识别模型，对掘进机截割机构在实际工作中所承受的各种载荷进行系统分析。研究不同地质条件（如煤岩硬度、节理裂隙发育程度等）、不同截割参数（如截割速度、进给速度、截割头转速等）以及不同工作姿态（如水平截割、垂直截割、倾斜截割等）下截割机构载荷的大小、方向、频率分布等特性，明确各因素对载荷的影响规律。

验证与优化模型：通过实验室模拟试验和现场实际测试，对基于逆虚拟激励法建立的载荷识别模型进行验证和评估。对比模型识别结果与实际测量数据，分析模型的准确性和不足之处，针对存在的问题对模型进行优化和改进，进一步提高模型的性能和适用性。

1.2.2研究意义

理论意义：将逆虚拟激励法引入掘进机截割机构载荷识别领域，丰富了掘进机载荷研究的方法体系，为解决复杂机械系统的载荷识别问题提供了新的思路和方法。通过对截割机构载荷的深入研究，有助于揭示掘进机截割过程中的力学本质和内在规律，完善掘进机的动力学理论，为后续的优化设计、性能分析和故障诊断等提供坚实的理论基础。

工程实践意义：准确的载荷识别结果能够为掘进机的设计优化提供关键依据，帮助设计人员合理选择材料、优化结构参数，提高截割机构的强度、刚度和可靠性，降低设备的重量和成本，提升掘进机的整体性能。在设备运行过程中，实时的载荷监测和识别可