基于多源数据融合的采煤机截割载荷识别与预测研究

　　滚筒载荷识别与预测是实现采煤机煤岩识别、自动截割及截割部传动系统故障诊断的关键。本书主要介绍基于多传感器的滚筒载荷感知方法，多传感器数据特征提取与降噪模型构建方法，基于多传感器信息融合的滚筒载荷辨识策略。本书可供从事矿山机械、机电自动化等专业的工程技术人员和科研工作者参考使用。

暂缺《基于多源数据融合的采煤机截割载荷识别与预测研究》作者简介

第1章 绪论
1.1 采煤机截割载荷识别研究背景
1.2 采煤机截割载荷识别研究现状
1.3 采煤机载荷识别存在问题
1.4 研究内容
第2章 基于多传感器的滚筒截割载荷感知方法研究
2.1 采煤机摇臂滚筒载荷传动模型构建
2.2 多传感器滚筒载荷感知方法研究
2.3 多传感器数据采集与传输方案确定
2.4 本章小结
第3章 面向滚筒载荷感知的摇臂应变和齿轮轴敏感位置分析
3.1 采煤机截割部结构与参数分析
3.2 采煤机摇臂刚柔耦合模型建立与仿真
3.3 采煤机摇臂应变特性分析与应变计粘贴位置确定
3.4 齿轮轴受力分析与传感器安装位置确定
3.5 EDEM软件及其基本理论
3.6 滚筒-煤壁耦合截割离散元模型建立与仿真
3.7 基于Adams的采煤机摇臂销轴动力学仿真
3.8 本章小结
第4章 基于多传感器融合的滚筒载荷试验测试研究
4.1 采煤机滚筒载荷测试平台简介
4.2 截齿截割载荷测试与分析
4.3 滚筒实时转速感知测试与分析
4.4 滚筒截割扭矩感知测试与分析
4.5 摇臂连接销轴感知测试与分析
4.6 摇臂变形感知测试与分析
4.7 本章小结
第5章 基于多传感器的滚筒载荷特征识别研究
5.1 基于独立成分和小波分析的信息提取方法概述
5.2 滚筒载荷与各传感器信息特征间关系研究
5.3 本章小结
第6章 基于多传感器数据融合的滚筒载荷智能识别策略研究
6.1 深度信念网络改进
6.2 改进后的深度信念网络训练
6.3 基于多传感器数据融合滚筒载荷预测
6.4 本章小结
第7章 主要结论和创新点
7.1 主要结论
7.2 主要创新点
参考文献