基于主成分分析和BP神经网络的煤岩界面识别

Industry and Mine Automation(2013)

引用 23|浏览2
暂无评分
摘要
针对现有煤岩识别方法由于提取的时域参数过多,存在识别速度慢、实时性差等问题,提出了一种基于主成分分析和BP神经网络的煤岩界面识别方法。该方法首先提取采煤机滚筒扭矩的时域信号,然后利用主成分分析方法对该时域信号进行压缩,最后将得到的最终信号输入到BP神经网络进行煤岩识别。仿真结果表明,该煤岩识别方法不仅满足了识别率,还提高了识别速度,为提高滚筒调高响应速度奠定了基础。
更多
查看译文
关键词
drum torque,time domain signal,principal component analysis,coal-rock interface identification,shear,BP neural network,PCA
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要