煤岩界面的动态感知与识别技术是一门集信号检测、数据处理和多源信息融合于一体的煤矿开采领域专业技术.《煤岩界面动态感知技术及识别方法》系统、深入地介绍煤岩界面感知、识别的基本原理、系统组成与感知识别方法，详细阐述综采工作面煤岩界面轨迹的预先感知与精准识别关键技术.《煤岩界面动态感知技术及识别方法》分为7章，包括绪论、采煤机煤岩截割特征信号分析、煤岩截割特征信号提取与识别、基于D-S证据理论的煤岩界面动态识别、非接触式主动热激励煤岩红外感知、基于主动激励红外图像的煤岩界面识别技术和结论与技术创新。

目录 前言 第1 章绪论- 1.1 煤岩识别研究现状 2 1.2 采煤机调高控制研究进展 14 1.3 特征信号提取与识别理论 18 1.3.1 信号时域分析 18 1. 3.2 信号的频域分析 19 1.3.3 信号小波包分析 20 1.4 多信息融合识别理论 22 1.5 主动红外感知理论 26 参考文献 28 第2 章采煤机媒岩截割特征信号分析 34 2.1 采煤机截割三向振动信号 34 2.1.1 振动信号基础 2. 1.2 采煤机滚筒振动 36 2.2 采煤机滚筒截割负载扭矩信号 37 2.3 煤岩破碎声发射特征信号 41 2.4煤岩截割红外图像与闪温特征 44 2.5 采煤机截割电流信号 45 参考文献 47 第3 章煤岩截割特征信号提取与识别 49 3.1 多截割特征信号的测试与提取方法 49 3.1.1 采煤机机械结构分析与实验台构建 49 3. 1.2 实验台控制系统 51 3.1.3 数据测试、采集与分析系统 52 3. 1.4 煤岩试件制各及性质测定 58 3.2 煤岩截割电信号时域分析 61 3.3 煤岩截割红外特征与闪温分析 69 3 .4煤岩截割声发射信号特征提取 78 3.5 煤岩���割振动信号分析与特征提取 87 3.6 多截割信号特征数据库构建 95 参考文献 102 第4 章基于D-S 证据理论的煤岩界面动态识别 104 4.1 多截割特征信号隶属度函数优化模型 105 4.1.1 基于*小模糊婉的隶属度函数 105 4. 1.2 因0-*小模糊煽多传感特征隶属度函数优化求解 108 4.2 模糊D-S 证据理论信息融合决策模型 112 4.2.1 基本概率分配函数 112 4.2.2 D-S 证据理论信息融合规则 113 4.2.3 D-S 证据理论融合决策准则 115 4.3 模糊D-S 证据理论信息融合决策模型校验 116 4.4 识别特征信号权值优化及修正 117 4.4.1 基于模糊隶属度的权值优化 117 4.4.2 局部证据体商神突权值修正 119 4.5 随机煤岩界面截割特征提取与融合识别 128 4.5.1 随机煤岩界面截割特征信号提取 128 4.5.2 单一特征信号与多信息融合识别结果对比分析 130 4.6 基于识别目标信度值优化的煤岩界面识别 134 4.7 现场工业性实验验证 137 4.7.1 含岩模拟煤壁挠筑 137 4.7.2 整机实验系统及实验测试 138 4.7.3 融合识别结果分析 140 4.8 截齿损耗对煤岩界面识别精度影响分析 142 4.8.1 截齿损耗对截割特征信号影响分析 142 4.8.2 不同磨损程度截齿截割特征信号分析 144 4.8.3 基于*小模糊婉的隶属度函数优化 146 4.8.4 实验测试与分析 146 参考文献 150 第5 章非接触式主动热激励媒岩虹外感知 152 5.1 无损检测技术 152 5.1.1 无损检测技术概论 152 5.1.2 主动热激励红外检测技术 154 5.2 主动热激励煤岩红外热成像提取 155 5.2.1 主动热激励煤岩红外热成像装置 155 5.2.2 主动热激励红外热成像提取 156 5.3 不同时空特性煤岩热激励温升表征 157 5.3.1 时间效应分析 158 5.3.2 空间效应分析 160 5.4 煤岩表面红外温度衰减规律分析 162 5.4.1 煤岩红外温降的红外图像 162 5.4.2 煤岩红外温度衰减规律分析 164 5.5 煤岩红外图像分割及去噪处理 166 5.5.1 图像分割算法分类 166 5.5.2 煤岩红外图像分割 168 参考文献 171 第6 章基于主动激励红外圈像的煤岩界面识到技术 172 6.1 主动激励红外煤岩识别实验系统 173 6.1.1 煤岩识别影响因素及边界条件分析 173 6.1.2 实验台设计与构建 173 6.1.3 煤岩试件挠筑 174 6.2 多影响因素参数藕合优化分析 175 6.2.1 主动激励红外图像采集正交实验设计 176 6.2.2 红外图像测试正交实验 183 6.2.3 煤岩红外图像界面提取 185 6.2.4 正交实验识别精度结果分析 188 6.2.5 基于*优组合的参数优化 196 6.3 基于主动激励红外图像的煤岩界面识别与精度分析 210 6.3.1 实验测试与图像分割 210 6.3.2 精度分析 212 6.4 局部*优参数影响分析及解决方案 213 6.4.1 煤岩界面识别精度影响因素及边界条件 213 6.4.2 多参数稿合优化模型 214 6.4.3 基于多影响因素*优组舍的参数优化 218 6.4.4 实验对比分析 221 参考文献 222 第7 章结论与技术创新 224 7.1 结论 224 7.2 技术创新 226