基于渐变信号的HHT-PCA-MRVM煤岩辨识算法

针对井下无人、自动作业的新型采煤战略目标,提出了对于截割电机输入电流信号渐变的分析,通过Hilbert变换—主成分分析—多分类相关向量机(HHT-PCA-MRVM)对煤岩进行识别,从而满足复杂的开采需求.在煤矿开采实验平台上进行了良好的实验验证,实验证明:通过对传感器采集传输的电流渐变信号分析,在煤岩突变时其值波动较为明显,能够很好地为MRVM煤岩识别提供分类界限,煤岩识别率为95%,对于综采自动化有较好的作用.