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作者：王瑶;杨善国;吴明珂;孟彬;杨政;刘后广;
单位：中国矿业大学机电工程学院;江苏省矿山智能采掘装备协同创新中心;智能采矿装备技术全国重点实验室;
摘要：针对放顶煤煤矸智能识别研究，为提供完整且有效的煤矸振动信号采集方案，提出了一种基于煤矸振动特性的放顶煤液压支架尾梁传感器优化布置策略。首先，对尾梁模型进行模态分析，提取振型矩阵，利用有效独立法初选测点；其次，获取尾梁试验台相应初选测点的落煤和落矸振动信号，进行特征提取；然后，对所提取特征进行t分布式随机邻域嵌入（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE）降维可视化，筛选出5个对落煤和落矸信号区分敏感的特征，并以此作为目标特征；最后，经核密度估计法估算目标特征的概率密度函数，利用K-L(Kullback-Leibler)散度评估各测点组合信号与完整信号的近似性和煤矸特征的差异性，构建煤矸振动信号评价指标，结合Fisher信息矩阵准则，形成综合评价指标，确定尾梁的传感器布置最优方案。结果表明，该方法在满足模态可观测性的基础上不仅减少了传感器数量，还使得所测振动信号具有更好的煤矸差异性和信息完整性。
关键词：放顶煤;;振动信号;;传感器优化布置;;液压支架尾梁;;有效独立法;;K-L散度
基金资助：国家自然科学基金项目（52274162）~~
