摘要
本发明公开了一种掘进机截割部振动监测方法,包括以下步骤:S1、采集截割部振动信号和截割头转速信号;S2、将步骤S1采集的截割部振动信号和截割头转速信号通过拟合公式进行多项式拟合去噪处理;S3、基于人工神经网络的智能判断方法,通过步骤S2得到的去噪后的截割部振动信号和掘进机的工作参数建立神经网络的训练样本集,通过训练建立起对应的控制方案模型,以在方案模型库中提出最优控制策略;S4、将最优控制策略传输给控制端,由操作者进行选择控制。本发明方法能够解决掘进机在掘进过程过,由于煤岩成分变化及掘进机自身工作参数变化所引起的截割部振动过强所导致的截割部寿命减少的问题。
技术关键词
掘进机截割部
振动监测方法
速度信号采集装置
振动信号采集装置
智能判断方法
多项式
人工神经网络
训练样本集
振动特征
非线性映射关系
时钟
芯片
数据采集盒
掘进机工作
煤层夹矸
陀螺仪传感器
参数
神经网络算法