【摘 要】
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为解决综采工作面无人开采和采煤机滚筒自动调高的实际工程问题,提出了基于小波包奇异值（WPSV）和BP神经网络（BPNN）的煤岩界面识别新方法。利用WPSV构建特征向量,再与BPNN结合进行
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为解决综采工作面无人开采和采煤机滚筒自动调高的实际工程问题,提出了基于小波包奇异值（WPSV）和BP神经网络（BPNN）的煤岩界面识别新方法。利用WPSV构建特征向量,再与BPNN结合进行煤岩界面自动识别。首先使用传感器采集采煤机滚筒截割煤岩的扭矩信号,对扭矩信号进行小波包变换（WPT）,获取信号的小波包分解系数,得到小波包分解系数重构信号矩阵;然后并对该矩阵进行奇异值分解（SVD）,获取主要WPSV,构建奇异值特征向量;最后将该特征向量输入BPNN中进行煤岩界面自动识别,并与传统方法进行了对比,结果表明
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