基于振动信号辨识是实现综放开采煤矸识别的有效手段,现有方法在识别准确性和有效性方面有待进一步研究。提出了一种基于经验模态分解(EMD)特征提取与随机森林(RF)的煤矸识别方法。采用加速度传感器及数据采集仪采集了某综放工作面煤和矸石冲击液压支架尾梁产生的振动信号,分别对2种信号进行EMD,得到一系列本征模态函数(IMF);根据EMD结果选取有效IMF,分别提取IMF能量、峭度、矩阵奇异值及对应熵作为特征向量,采用各特征向量独立训练RF模型,根据各RF模型对测试样本的识别结果筛选特征向量,并建立特征数据集;采用特征数据集训练RF模型,采用训练好的RF模型实现煤矸识别。测试结果表明:该方法对200组煤矸测试样本的识别准确率达96.5%,且当RF模型中决策树数量设置为100或150时识别准确率最高,对测试样本进行特征提取与识别的耗时不超过0.2 s,满足综放...

构建综采工作面半实物仿真系统要求建立液压支架模型,所以必须对其进行动力学研究。对机构进行运动学分析,基于闭环矢量法建立了液压支架运动的闭环矢量方程组,推导出了各运动构件质心在坐标系XOY下的表达式,将闭环矢量方程组与各构件质心坐标表达式对时间求二阶微分得系统运动的加速度方程组。对机构进行动力学分析,推导并建立了系统的牛顿-欧拉方程组。加速度方程组与牛顿-欧拉方程组共同构成了系统的动力学模型,基于该动力学模型,在matlab/simulink中对液压支架升架、降架过程加速度及姿态变化进行了仿真分析,将仿真结果与ADAMS中的仿真结果进行了对比,验证了动力学模型的正确性。