摘要
本发明提供了一种基于声发射信号的煤矸识别方法,该方法包括:通过安装在放煤口液压支架尾梁范围内的声发射传感器,获取目标物下落撞击钢板产生的原始声发射信号,对原始声发射信号进行预处理得到第一声发射信号;提取第一声发射信号的第一特征,第一特征包括振铃计数、事件计数、信号能量、信号幅度、持续时间和上升时间中的一到多种,其中,振铃计数为超过预设的门槛电压的次数,事件计数为独立波形事件的数量,信号能量为固定时间内的能量值,信号幅度为最大振幅,持续时间从开始到结束的时间长度,上升时间为从开始到达到最大幅值的时间;基于第一特征训练识别模型,识别模型用于辨别目标物的类别,类别为煤、矸石和煤矸混合物中的一种。
技术关键词
梅尔频率倒谱系数
训练识别模型
信号
短时傅里叶变换
离散余弦变换
计算机执行指令
液压支架
计算机程序指令
识别方法
振铃
支持向量机模型
声发射传感器
可读存储介质
尾梁
神经网络模型
带通滤波器
处理器
功率
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