基于采煤机摇臂销轴多应变数据融合的煤岩识别方法.pdf

第4 5 卷第3 期 2 0 2 0 年3 月 煤炭 学 报 J O U R N A LO F C H I N AC O A LS O C I E T Y V 0 1 ．4 5N o ．3 M a r ．2 0 2 0 移动阅读 田立勇，戴渤鸿，王启铭．基于采煤机摇臂销轴多应变数据融合的煤岩识别方法[ J ] ．煤炭学报，2 0 2 0 ，4 5 3 1 2 0 3 1 2 1 0 ．d o i 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j C C S ．2 0 1 9 ．0 3 6 4 T I A NL i y o n g ，D A IB o h o n g ，W A N GQ i m i n g ．C o a l - r o c ki d e n t i f i c a t i o nm e t h o db a s e do nm u h i - s t r a i nd a t af u s i o no fs h e a r e r r o c k e rp i ns h a f t [ J ] ．J o u r n a lo fC h i n aC o a lS o c i e t y ，2 0 2 0 ，4 5 3 1 2 0 3 1 2 1 0 ．d o i 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j C C S ．2 0 1 9 ．0 3 6 4 基于采煤机摇臂销轴多应变数据融合的 煤岩识别方法 田立勇1 ，戴渤鸿1 ，王启铭2 1 ．辽宁工程技术大学机械工程学院，辽宁阜新1 2 3 0 0 0 ；2 ．长城汽车股份有限公司，河北保定0 7 1 0 0 0 摘要煤岩识别是实现采煤机滚筒高度自动调节的关键技术，可靠的煤岩识别系统在提高生 产效益、减轻设备磨损、保障工人安全等方面具有突出的优点。目前煤岩界面主要依据人工或 者单一传感器监测进行识别，所以识别的结果不准确，具有一定的误差；因此，提出一种基于数 据融合理论的多传感器煤岩识别方法；该方法以煤岩在硬度上的差异为基础，以采煤机摇臂销 轴为研究对象，在摇臂与连接架销轴处布置4 个经过等效强度处理的销轴传感器，采集采煤机 截割不同硬度煤壁与岩壁时销轴的应变数据，对采集到的数据通过加权融合理论进行系数分 配、融合，获得多传感数据融合的组合判据，利用组合判据对煤岩分界面进行识别。实验结果表 明，销轴传感器采集到的应变数据在截割煤和岩时波动较大，且割煤应变数据和割岩应变数据 有重叠部分，很难精准的实现煤岩界面的识别；通过数据融合方法处理后的应变数据波动较小； 利用拟合公式对应变数据标定，得到销轴传感器所受的载荷值截割岩时销轴受力范围为 2 4 ．7 6 6 2 5 ．4 6 7k N ，截割煤时销轴受力范围为2 3 ．4 9 3 2 4 ．3 4 8k N ；与单一传感器测量相比， 差异明显，没有重合部分；因此，可以采用这种方法在实际的生产工作中标定截割煤和岩时销轴 受力的期望值范围，以此期望值范围的差异作为采煤机煤岩界面识别的依据。 关键词煤岩界面识别；摇臂销轴；数据融合；系数分配；多传感器 中图分类号T D 4 2文献标志码A文章编号0 2 5 3 9 9 9 3 2 0 2 0 0 3 1 2 0 3 0 8 C o a l ．r o c ki d e n t i f i c a t i o nm e t h o db a s e do nm u l t i ．s t r a i nd a t af u s i o n o fs h e a r e rr o c k e rp i ns h a f t T I A NL i y o n 9 1 ，D A IB o h o n 9 1 ，W A N GQ i m i n 9 2 1 ．S c h o o lo f M e c h a n i c a lE n g i n e e r i n g ，L i a o n i n gT e c h n i c a lU n i v e r s i t y ，F u x i n1 2 3 0 0 0 ，C h i n a ；2 ．G r e a tW a l lM o t o r sC o ．，L t d ．，B a o d i n g0 7 1 0 0 0 ，C h i n a A b s t r a c t C o a la n dr o c ki d e n t i f i c a t i o ni st h ek e yt e c h n o l o g yt or e a l i z ea na u t o m a t i ca d j u s t m e n to fs h e a r e rd r u mh e i g h t ． R e l i a b l ec o a la n dr o c ki d e n t i f i c a t i o ns y s t e mh a so u t s t a n d i n ga d v a n t a g e si ni m p r o v i n gp r o d u c t i o ne f f i c i e n c y ，r e d u c i n ge q u i p m e n tw e a r ，a n de n s u r i n gm i n e r s ’s a f e t y ．A tp r e s e n t ，t h ec o a l - r o c ki n t e r f a c ei sm a i n l yi d e n t i f i e db ym i n e r so rs i n - g l e s e n s o rm o n i t o r i n g ，S Ot h er e c o g n i t i o nr e s u l t sa r ei n a c c u r a t ea n dh a v es o m ee r r o r s ．T h e r e f o r e ，am u l t i s e n s o rc o a l r o c kr e c o g n i t i o nm e t h o db a s e do nd a t af u s i o nt h e o r yi sp r o p o s e d ．T h i sm e t h o di sb a s e do nt h ed i f f e r e n c eo fh a r d n e s so f c o a la n dr o c k ，a n dU S e St h ep i ns h a f to fs h e a r e rr o c k e ra r mf o rd a t ac o l l e c t i o n ．F o u rp i ns h a f ts e n s o r sw i t he q u i v a l e n t s t r e n g t ht r e a t m e n ta r ea r r a n g e db e t w e e nt h er o c k e ra r ma n dt h ec o n n e c t o r ，a n dt h es t r a i nd a t ao ft h ep i ns h a f tw h e nt h e 收稿日期2 0 1 9 0 3 2 4修回日期2 0 1 9 0 5 2 1责任编辑郭晓炜 基金项目国家自然科学基金资助项目 5 1 8 7 4 1 5 7 作者简介田立勇 1 9 7 9 一 ，男，辽宁凌源人，副教授，博士。E m a i l t i a n l i y o n 9 2 0 0 3 1 6 3 ．c o m 通讯作者戴渤鸿 1 9 9 4 一 ，男，辽宁辽阳人，硕士研究生。E m a i l q i n g y a l o u 4 0 3 1 6 3 ．c o r n 万方数据 1 2 0 4 煤炭学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 s h e a r e rc u t sd i f f e r e n th a r d n e s sc o a lw a l la n dr o c kw a l la r ec o l l e c t e d ．a n dt h ec o l l e c t e dd a t aa r ed i s t r i b u t e da n dm e r g e d b yw e i g h t e df u s i o nt h e o r y ．T h ec o m b i n a t i o nc r i t e r i o no fm u l t i s e n s o rd a t af u s i o ni so b t a i n e d ，a n dt h ec o a l - r o c ki n t e r f a c e i si d e n t i f i e db yt h ec o m b i n a t i o nc r i t e r i o n ．T h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h es t r a i nd a t ac o l l e c t e db yp i ns h a f ts e n s o tf l u c t u a t eg r e a t l yi nc o a la n dr o c kc u t t i n g ，a n dt h e r ei so v e r l a pb e t w e e nc o a lc u t t i n gs t r a i nd a t aa n dr o c kc u t t i n g s t r a i nd a t a ，S Oi ti sd i f f i c u l tt oa c c u r a t e l yi d e n t i f yc o a la n dr o c ki n t e r f a c e ．T h ef l u c t u a t i o no fs t r a i nd a t ap r o c e s s e db y d a t af u s i o nm e t h o di ss m a l l ．T h el o a dv a l u eo ft h ep i ns h a f ts e n s o ri so b t a i n e db yc a l i b r a t i n gt h es t r a i nd a t aw i t ht h ef i t t i n gf o r m u l a t h es t r e s sr a n g eo ft h ep i ns h a f ti s2 4 ．7 6 6 2 5 ．4 6 7k Ni nc u t t i n gr o c ka n d2 3 ．4 9 3 2 4 ．3 4 8k Ni nc o a l c u t t i n g ．C o m p a r e dw i t ht h es i n g l es e n s o rm e a s u r e m e n t ，t h ed i f f e r e n c e i so b v i o u s ，a n dt h e r ei sn oo v e r l a pp a r t ．T h e r e - f o r e ，t h i sm e t h o dc a nb eu s e dt oc a l i b r a t et h ee x p e c t e dv a l u er a n g eo fc u t t i n gc o a la n dr o c kp i ns h a f tf o r c ei np r a c t i c a l p r o d u c t i o n ，a n dt h ed i f f e r e n c eo fe x p e c t e dv a l u er a n g ec a nb eu s e da st h eb a s i sf o rt h ec o a la n dr o c ki n t e r f a c ei d e n t i f i c a t i o no fs h e a r e r ． K e yw o r d s c o a lr o c ki n t e r f a c ei d e n t i f i c a t i o n ；r o c k e rp i ns h a f t ；d a t af u s i o n ；c o e f f i c i e n td i s t r i b u t i o n ；m u l t i s e n s o r 采煤工作中煤岩界面识别是自动化安全生产过 程的重要一步，是采煤机调节截割高度的依据。如 今，采煤机滚筒的高度调节还主要靠人工肉眼观察控 制，凭借切割噪声判断是割煤还是割岩，很难达到理 想的截割效果，从而导致安全隐患的产生和经济效益 的下降J 。所以，煤岩界面识别技术是实现综采工 作面智能化、无人化开采的关键技术之一旧j 。采煤 机通过煤岩界面的自动识别，自动调节采煤高度，既 实现了高效率的割煤工作，也延长了采煤机的使用寿 命，提高了工人安全。因此，研究精准的煤岩界面识 别技术对实现煤矿自动化安全生产、经济生产具有重 大意义‘3 。。 目前，已有多种方法对此展开研究，包括人工叫 射线法、自然 y 射线法、声学探测法、图像监测法、雷 达探测法、振动检测法和记忆截割法等H 。5o 。但是这 些方法对煤岩分布、截割工作环境等都有极高的要 求∞。J ，在实际的生产过程中，难以精准的识别出煤 岩分界面。 针对煤岩识别技术的现状，可以利用煤岩介质在 硬度上的差异性进行界面识别。当截割硬度较大的 介质时，截割阻力较大，部件受力也较大；反之，截割 硬度较小的介质时，截割阻力相对较小，部件受力也 较小。与其他方法相比，根据受力情况判别截割的是 煤或者岩更直观，更方便。但此种方法也存在局限 性如文献[ 1 ] 结论的相关阐述采用单一传感器监 测对硬度差别大的煤岩界面进行识别具有很好的识 别效果，对煤岩硬度差别不大的煤岩界面识别存在一 定误差。因此，为了解决这一问题，笔者提出一种多 应变数据融合的方法实现煤岩界面的识别，通过对销 轴传感器进行等效强度处理，实现对摇臂销轴应变的 实时测试，以实时应变值为原始数据进行数据融合， 将融合后的数据与原始数据进行对比分析。 1 摇臂销轴力学模型 以本文进行实验的M G 5 0 0 ／11 3 0 W D 型采煤机为 例，摇臂销轴是连接摇臂与连接架的重要部分。图1 为摇臂销轴与连接架的安装位置示意图。 连接架销轴安装位置 图1摇臂销轴与连接架的安装位置示意 F i g ．1 S c h e m a t i cd i a g r a mo fi n s t a l l a t i o np o s i t i o no fr o c k e r p i ns h a f ta n dc o n n e c t i n gf l a m e 在截割工作中，滚筒的负载经过壳体作用在摇臂 销轴上。因此，为研究截割煤岩时销轴的载荷，将摇 臂壳体视为刚性体，以滚筒负载和截割部自重作为所 受载荷。所以，销轴对摇臂壳体8 个铰耳有支反力作 用，由于约束副过多不便于分析计算，故将一个销轴 上的2 个铰耳作为一个受力系统进行处理。图2 为 摇臂受力图。其中，滚筒承受三向载荷为F 。，F 。F 。， 截煤区上下销轴受力分别为一。，F t 。；F x ，，F 心， 凡；采空区上下销轴受力分别F 加如，F 拉；F 舛，n ， 乃；各个受力点尺寸分别为Z 。～Z 。；摇臂与水平方向 夹角为仅；以采煤侧上销轴为坐标轴0 点，列出摇臂 受力平衡方程和力矩平衡方程如下 ，F 。 F 。1 t 2 F ，3 F 拼 F ， F ，I F 佗 F 订 F 一 G 1 l 、- F F n Fr 2 F 。 F 冉 万方数据 第3 期田立勇等基于采煤机摇臂销轴多应变数据融合的煤岩识别方法 1 2 0 5 [ M o ] 。 F 记f 4 F d Z 5 c o sa F 商2 5 C O S 仪一F 似1 4 一F 侣1 3 一G 1 62 0 [ M o ] ， F x l 3 F 砣1 4 ，’“f 4 一t 1 1 1 2 C O Sa 0 [ M o ] 只 f I f 2 s i na F y 1 l f 2 C O Sa G 1 2 C O S0 c F ，3 1 5 C O S0 c F 科1 5 C O Sd 0 2 式中，G 为摇臂与滚筒重力；n ，i ，X 为滚筒的三向扭 矩。 图2 摇臂受力 F i g ．2 F o r c ed i a g r a mo fr o c k e ra ／T i l 2 多数据加权融合算法理论模型 2 ．1 加权融合算法原理 加权融合算法是将多个不同位置传感器所测得 的同一参数的数据通过分配加权系数的方法融合成 一个数据旧J 。运用这种方法处理数据，能够减少设备 自身以及环境因素引起的振动对测量数据的影响；即 使工作过程中某一个传感器出现故障，对最后结果的 影响也不会太大，这是弥补单一传感器测量数据稳定 性低、误差大的一种方法。这种方法只需要根据传感 器的测量方差和实时测量值，就可估计出融合数据的 值一J 。图3 为加权融合模型结构图。 2 ．2 加权融合算法数学模型 设有n 个同类型的传感器同时对某一目标参数 进行检测，第i 个传感器测量的值为W i X e i ，其 中，x 为目标参数的真值；W i 为测量值；e i 为均方 差，同时，E [ e i ] 0 ，D [ e i ] e ；，各传感器的测量误 图3 加权融合模型结构 F i g ．3W e i g h t e df u s i o nm o d e ls t r u c t u r e 差彼此独立，即协方差C O V e i ，e i 0 ， i ≠， ，其 中，E [ e i ] 为传感器均方差的均值；D [ e i ] 为传感器 均方差的方差值；e ；为测量方差。融合过程就是通 过计算出的加权系数乘以各个传感器的测量值形，， 耽，职，⋯，E ，进而仅利用传感器的测量数据，便 能够降低数据的波动，提高测量精度，下面确定最 优加权系数。 首先，建立加权融合值x 的方程 n x ∑a i 形 3 式中，d i 为第i 个传感器数据分配的加权系数。 为保证融合值是无偏的，须满足 E X X E E X l E E ∑a i 职] _ E [ ∑d 。 x e i ] _ l2 I￡2 l E [ ∑a i x ] E [ ∑仅i e i ] x ∑仅i X 4 l lI2Jf2J 即当∑a i 1 时，x 为X 的无偏估计。 其次，建立加权融合理论的传感器数据方差方程 E [ x 一宝 2 ] E [ X 一∑仅i x e 。 ] 2 ‘2 l E [ ∑a 。e i 2 ] ∑a ；e ； m i n 5 I2 lt2 l 为计算出使E [ x 一童 2 ] 最小时的加权系数 理小 1 ，2 ，⋯，凡 ，利用求解拉格朗日条件极值的方 法，构造多元函数方程 八a 。，％％⋯，d 。，A ∑仅2 i e ；一A ∑a i 一1 6 式中，A 为拉格朗日乘子。 建立求解方程组 盟 2 d 1 8 12 一A 0 万方数据 煤炭学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 o _ L 2 d ，e ，2 一A 0 ； 望2 ％％一A o 羔一私 。 所以，求解得到加权系数和均方差表达式 旷者1 7 e ；∑了 式中，e J 为第J 个传感器的均方差。 E [ x 一是 ] - l ／∑{ 8 j I t i 假设，z 个传感器精度相同，在理想情况下，每个 传感器的方差一样。即e ． e ⋯ e ，， e 。由式 8 可知， E [ x 一是 2 ] - r 1 上1 2i e 9 了十了十⋯十了 式中，e 为各个传感器均方差相等时的均方差值。 所以，融合后的方差变为原来的1 ／n ，即精度提高 了几倍。如果传感器的精度不同，那么式 8 可写成 刚x 固 卜丽1 去m ， 1ol I 几。。。 、 ⋯⋯ e 。角～Z m l n J I 1 ／e ， 1 0 式中，‰。为测量方差最小的传感器的均方差。 式 7 表明加权系数的值只由测量方差决定， 传感器测量方差的准确与否直接关系到融合后的数 据是否准确。式 1 0 表明多个传感器进行加权融 合后的方差小于每个传感器的方差。因此，经过加权 融合方法处理的数据比单个传感器所测数据波动小、 精度高、稳定，避免了由单一传感器测量所引起的结 论不准确。 2 ．3 多传感器测量中的方差估计 设，z 个传感器测量均值为 工 ∑畎 11 nf 三1 其中，戈为．Y 的无偏估计。第／个传感器的测量方差 勺2 E 亏 D ％一x E [ 形一x ] J l ，2 ，⋯，n 1 2 实际上，由传感器测量的数据真实值无法得到。 这里用数据真值的无偏估计戈代替。有 E 形，一戈 0 ， l ，2 ，⋯，，z 1 3 e 孑 D 哆一戈 D ％一去荟眠 2 掣亏 { ∑审 1 4 式中，e7 ；为第J 个传感器的测量值与n 个传感器测量 均值差的方差。对e 譬求和，有 ∑e ≯掣∑亏 1 5 由式 1 2 ， 1 3 可得第，个传感器的方差为 亏 老∽一斋％酣2 ] 1 6 用n 个传感器对目标参数进行Ⅳ次测量，第j 个 传感器的第i 次测量值记为形。方差记为e 由式 1 3 ， 1 4 可得e ’；的估计为 ；孑 专主i l ％一i 2 专耋 ％一差％ 1 7 根据式 1 6 可得第．j 个传感器的方差估计为 b 上n2p 一石h 酗] 1 8 综上，根据式 1 8 估计出每个传感器的实时方 差，然后由式 7 确定传感器的加权系数，最后由 式 3 计算此刻的加权融合值。 3 实验验证 本文的煤岩识别实验是在中煤集团张家1 3 煤矿 采掘机械装备研发实验中心的大型煤矿机械综合实 验平台上进行的，采煤机工作面实验平台如图4 所 示。模拟工作面实验平台提供测试所需的不同硬度 系数的岩壁和煤壁。 图4 采煤机工作面实验平台 F i g ．4W o r k i n gf a c ee x p e l l i m e n t a lp l a t f i r mo fs h e a r e l ‘ 采煤机在试验截割的过程中，截割煤岩壁的长宽 高分别为7 0 ，5 和4n l ，截割深度为6 0m m ；液压支架 追机推移；牵引速度1m ／m i n ；滚筒转速2 8 ．5r ／m i n 。 为解决对煤岩硬度差别不大的煤岩层进行界面识别 的问题，实验测试选取煤岩混合介质的煤岩壁，其中 煤层部分的普氏硬度系数为厂’4 ，岩层部分的普氏硬 万方数据 第3 期田立勇等基于采煤机摇臂销轴多应变数据融合的煤岩识别方法 度系数为厂 6 ，两种介质连接在一起。根据上位机显 示器的数据图像曲线，观察采煤机在煤岩界面识别和 跟踪响应速度上的准确性，并对采煤机的截割状态进 行分析。 销轴部件受力由与销轴等效强度的销轴传感器 测得。实验中，传感器经连接线缆将检测数据发送到 无线采集模块，再经无线通讯方式将数据传输至显示 屏幕，将销轴的受力情况存储与显示。数据采集、传 输结构图如图5 所示。 函一} 凰 囊橥檗列委橥羹引．- j 誉弗鬻v ◆◆◆◆ 销轴销轴销轴销轴 图5 数据采集、传输结构 F i g ．5 D a t aa c q u i s i t i o n ，t r a n s m i s s i o ns t r u c t u r ed i a g r a m 销轴传感器布置在连接架与摇臂铰接的位置，数 量为4 个，应变数据由销轴传感器的内置应变片进行 7 7 0 7 5 0 毛7 3 0 餐7 l o 6 9 0 6 7 0 时间／s c 煤壁侧上销轴 3 号 测量，传感器通过轴向引出线与应变采集模块连接起 来。图6 为销轴传感器安装图。 图6 销轴传感器安装 F i g ．6 F i e l di n s t a l l a t i o nd i a g r a mo fp i ns h a f ts e n s o l ‘ 4 实验结果分析 通过实验，可以得到4 个销轴传感器所采集的 应变变化曲线。对销轴传感器进行编号，采空侧上 销轴为l 号，下销轴为2 号；煤壁侧上销轴为3 号， 下销轴为4 号。这里，以戈方向的受力情况进行分 析。传感器设备类型选取的是S G 4 0 3 ／S G 4 0 4 ，其电 桥灵敏度为0 ．6 2 43 5V ／仙￡。由于样本点数过多， 所以选取图像中的有效部分进行分析，如图7 所 示。纵坐标为应变值，1 0 一，横坐标为时间，S 。测试 应变量极值见表1 。 时间／s b 采空侧下销轴 2 号 图74 个销轴传感器应变曲线 F i g ．7 S t r a i nc u r v e so ft h ef o u rp i ns e n s o r 时间／s d 煤壁侧下销轴 4 号 如 0∞ 、J 口可 ∞ 轴风销 ∞问上 时恻 空 加 采 a ∞如∞ 万方数据 1 2 0 8 煤炭学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 根据标定实验测试，计算出拟合标定公式 F 7 9 ．0 5 24 k ．一0 ．0 9 97 1 9 式中，F 为销轴z 方向载荷，k N ；后J 筹，其中，戈 l UP ． 为实验得到的应变数值；K 为供电的电压1 ．5V 。通 过拟合公式的标定计算，可得到摇臂与连接架销轴的 受力值，截割煤岩标定数据表，见表2 。 表1截割煤岩应变量极值 T a b l elC u tc o a lr o c kv a r i a b l ee x t r e m ev a l u e 1 0 6 表2 截割煤岩标定数据 T a b l e2C u tc o a la n dr o c kc a l i b r a t i o nk N 从表l ，2 中可以看出，随着介质硬度的增大，销 轴传感器测量的应变和标定受力值也随之增大，其 中，煤壁侧销轴的受力值明显大于采空侧销轴的受力 值。4 0 ～7 0S 截割煤时，煤壁侧销轴应变曲线幅值区 间为7 1 2 1 0 ～～7 7 3 1 0 ～，曲线幅值波动较大；采空 侧销轴应变幅值区问为6 7 9 X 1 0 1 ’～7 2 3 1 0 ～，曲线波 动相对较小；7 0 ～8 0S 采煤机对煤岩交界面进行截 割，曲线应变值突变，波动明显；8 0 ～1 2 0S 时截割岩 壁，与截割煤壁相比，应变值明显增大，但与截煤应变 值有重合部分；所以，在实际生产工作的过程中很难 根据应变与受力变化情况精准的判别出截割的是煤 或岩。导致产生这种现象的原因有2 个；①受传感 器自身精度、采煤机自身振动以及井下环境等其它因 素影响导致应变波动较大；②实验过程中截割的煤 壁和岩壁硬度差别不大，两者的力学特性相近，差异 性不明显，导致在截割煤和岩的过程中测量的数据有 重叠的部分。 图8 为4 个传感器测量的应变数据通过加权融 合方法处理后所绘出的图像，表3 为截割煤岩融合后 应变量极值表。 依据式 7 和 1 8 计算出融合过程动态权重。 由于点数过多，以5S 时间为采样间隔，选取4 0 1 2 0S 中1 7 个点的权重系数进行绘图，动态加权系数 如图9 所示。 8 0 0 。7 8 0 罢7 6 0 Q - 髫7 4 0 7 2 0 7 0 0 4 05 06 07 08 09 01 0 01I O1 2 0 时间／s 图8 销轴传感器加权融合图像 F i g ．8W e i g h t e df u s i o ni m a g eo fp i l ls h a f ts e n s o r 表3 截割煤岩融合后应变量极值 T a b l e3E x t r e m ev a l u e so fs t r a i nv a r i a b l e sa f t e rc u t ．O f f c o a l ．r o c kf u s i o n10 6 图9 动态加权系数 F i g ．9D y n a m i cw e i g h t i n gc o e f f i c i e n t 由图9 可知，融合过程中，1 号销轴的权重明显 大于其它3 个销轴所占的权重，说明1 号数据波动较 小，比较平稳；4 号销轴权重系数所占比重相对较小， 说明了其波动较大。 利用拟合公式 1 9 ，计算出融合后对应的应变 极值载荷，见表4 。 表4 融合后标定载荷数据 T a b l e4L o a dc a l i b r a t i o nd a t aa f t e l - f u s i o nk N 由表2 ，4 可知，经过融合处理后，截割岩时销 轴的受力为2 4 ．7 6 6 ～2 5 ．4 6 7k N ；截割煤时销轴的 万方数据 第3 期 田立勇等基于采煤机摇臂销轴多应变数据融合的煤岩识别方法 受力为2 3 ．4 9 3 2 4 ．3 4 8k N ；截割岩的受力值明显 大于截割煤的受力值，且割岩时的销轴受力范围与 割煤时销轴的受力范围没有重合部分。相比于融 合之前，截割煤和岩时销轴的受力差异更加明显， 可以依据截割工作时销轴的受力值判断出此时截 割的是煤或岩。 因此，在不同煤矿地质条件截割工作中，利用文 中融合方法，根据统计规律重新标定割煤的期望值范 围；当在期望值范围以内，可以认为截割的是煤；一旦 超出期望值范围则认为截割的是岩；此时，采煤机自 动调节滚筒的高度，避免与过多的岩石碰触，实现采 煤机的自适应行走。 5 结论 1 加权融合算法中的权重系数是由测量数据 的方差决定的，而数据方差是由传感器数据进行的实 时估计，这实现了权重的实时动态分配，保证了融合 数据的实时性精度。 2 利用采煤机上改装的销轴传感器，通过无线 通讯方式对形成的传感器系统进行信号采集和传输， 使实验操作更加灵活和方便，也为销轴进行故障诊 断、寿命分析等研究提供了可行性方案和实验依据。 3 基于加权融合理论的煤岩识别方法相比于 使用单一传感器方法进行煤岩识别适应性更广，对于 煤岩硬度差别不大的煤岩层也具有很好的追踪识别 能力，保证了采煤机在工作面的顺利推进。 参考文献 R e f e r e n c e s 田立勇，毛君，王启铭．基于采煤机摇臂惰轮轴受力分析的综合 煤岩识别方法[ J ] ．煤炭学报，2 0 1 6 ，4 1 3 7 8 2 7 8 7 ． T I A NL i y o n g ，M A OJ u n ，W A N GQ i m i n g ．B a s e do nt h ef o r c ea n a l y s i s o fs h e a r e rr o c k e ri d l e rs h a f tc o a lr o c kr e c o g n i t i o n [ J ] ．J o u r n a lo fC h i ． n aC o a lS o c i e t y ，2 0 1 6 ，4 1 3 7 8 2 7 8 7 ． 孙继平，余杰．基于小波的煤岩图像特征抽取与识别[ J ] ．煤炭 学报，2 0 1 3 ，3 8 1 0 1 9 0 0 1 9 0 4 ． S U NJ i p i n g ，S H EJ i e ．W a v e l e t b a s e dc o a l - 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