考慮截齒損耗的多傳感信息融合煤巖界面感知識(shí)別

王海艦，黃夢(mèng)蝶，高興宇，盧士林，張 強(qiáng)

(1.桂林電子科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，廣西 桂林 541004; 2.山東科技大學(xué) 機(jī)械電子工程學(xué)院，山東 青島 266590)

如何實(shí)現(xiàn)煤巖界面的預(yù)先、精準(zhǔn)識(shí)別是阻礙綜采工作面快速、高效開(kāi)采的瓶頸問(wèn)題。近年來(lái)，隨著我國(guó)煤炭開(kāi)采環(huán)境、工況趨于復(fù)雜，采煤工作面經(jīng)常出現(xiàn)隨機(jī)走向的巖石斷層，傳統(tǒng)的軌跡跟蹤記憶截割方法已無(wú)法滿足煤巖走向突變工況的智能化開(kāi)采。鑒于目前現(xiàn)有的礦山機(jī)械裝備及開(kāi)采技術(shù)水平，對(duì)煤巖界面的精準(zhǔn)識(shí)別及智能化、無(wú)人化開(kāi)采的迫切需求日益突出:① 采煤機(jī)截割硬巖，勢(shì)必造成滾筒負(fù)載和截割能耗增大、截齒磨損損耗加劇，降低采煤機(jī)的截割效率和開(kāi)采進(jìn)度，同時(shí)，截割硬巖過(guò)程中產(chǎn)生的劇烈振動(dòng)和沖擊嚴(yán)重影響采煤機(jī)整機(jī)的穩(wěn)定性[1-3];② 采煤機(jī)截割巖層會(huì)導(dǎo)致原煤中大量夾雜矸石，造成后續(xù)煤、矸分選工作量加劇以及原煤熱值的降低[4];③ 截齒截割硬巖過(guò)程中產(chǎn)生的火花和瞬時(shí)高溫易引發(fā)煤塵或瓦斯爆炸，嚴(yán)重威脅工作人員的生命安全和財(cái)產(chǎn)安全[5-6]。

煤巖界面的有效感知識(shí)別能夠?yàn)椴擅簷C(jī)提供精準(zhǔn)的截割軌跡，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)避開(kāi)巖石截割的同時(shí)，最大程度的保證煤炭的高效、高質(zhì)和高量開(kāi)采。近年來(lái)眾多專家學(xué)者圍繞煤巖界面的感知識(shí)別問(wèn)題，展開(kāi)了大量深入的研究。根據(jù)采煤機(jī)截割煤巖過(guò)程中截割特征信號(hào)的變化，部分專家學(xué)者提出了基于采煤機(jī)截割信號(hào)表征的煤巖識(shí)別模型，如截割力識(shí)別模型、振動(dòng)頻譜識(shí)別模型、截割紅外識(shí)別模型、截割聲發(fā)射識(shí)別模型以及截割電流識(shí)別模型。田立勇等[7]通過(guò)分析采煤機(jī)截割不同煤巖介質(zhì)時(shí)惰輪軸的受力，建立采煤機(jī)截割路線的智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)截割軌跡的實(shí)時(shí)修正;ZHANG等[8]采用加速度傳感器測(cè)試放頂煤時(shí)的振動(dòng)信號(hào)，將振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換成固有模態(tài)函數(shù)實(shí)現(xiàn)特征提取作為輸入，訓(xùn)練整個(gè)深層網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值并搜索全局最優(yōu)解，識(shí)別精度較高;張強(qiáng)等[9]分析得到采煤機(jī)截齒截割煤巖過(guò)程中在齒尖一側(cè)均產(chǎn)生突兀的點(diǎn)狀閃溫區(qū)，且截巖時(shí)高溫區(qū)范圍與閃溫瞬態(tài)峰值明顯大于截煤過(guò)程;楊文萃等[10]推導(dǎo)出聲波在水、煤、巖3種介質(zhì)傳輸時(shí)，在水煤、煤巖2個(gè)界面?zhèn)鞑?、反射的回波公式，?gòu)成路徑傳輸煤巖識(shí)別聲學(xué)模型;姜慶學(xué)等[11]通過(guò)提取和分析采煤機(jī)截割煤巖過(guò)程中截割電機(jī)的有功功率信號(hào)，根據(jù)有功功率的微小變化進(jìn)行煤巖的快速識(shí)別。

采煤機(jī)截割煤、巖過(guò)程中的各特征信號(hào)雖然在一定程度上能夠反映當(dāng)前的截割介質(zhì)，但井下實(shí)際工況復(fù)雜，各種開(kāi)采機(jī)械、運(yùn)輸機(jī)械運(yùn)行噪聲嚴(yán)重，開(kāi)采、運(yùn)輸過(guò)程中自身均伴有明顯的振動(dòng)，采煤機(jī)截割過(guò)程中截齒截割負(fù)載、滾筒負(fù)載轉(zhuǎn)矩受截割工況、煤巖層自身斷裂、破碎等情況影響嚴(yán)重。因此，利用單一截割特征信號(hào)實(shí)現(xiàn)煤巖界面的識(shí)別精度較差，可信度不高，嚴(yán)重時(shí)甚至出現(xiàn)失真現(xiàn)象。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，多傳感信息融合技術(shù)廣泛應(yīng)用到礦山開(kāi)采與煤巖界面感知識(shí)別中。LEI等[12]采用并行擬牛頓算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Dempster-Shafer證據(jù)理論，提出了一種智能多傳感器數(shù)據(jù)融合的識(shí)別方法，通過(guò)分析6種截割工況的振動(dòng)加速度和電流信號(hào)，采用融合算法實(shí)現(xiàn)截割工況的有效識(shí)別;WANG等[13]通過(guò)測(cè)試煤巖截割過(guò)程中的振動(dòng)、電流、聲發(fā)射和紅外信號(hào)，基于最小模糊熵原則，建立多傳感信息融合煤巖識(shí)別模型?；诙鄠鞲行畔⑷诤系拿簬r識(shí)別方法雖然克服了單一信號(hào)的缺陷和弊端，有效提高煤巖識(shí)別結(jié)果的可信度及精度，但該類方法對(duì)截割特征信號(hào)樣本種類、數(shù)量需求大，模型維度高，識(shí)別結(jié)果反饋時(shí)效性差。

考慮到煤巖物體特性的差異，部分專家及學(xué)者提出了一系列基于煤巖物理特性的識(shí)別模型，如雷達(dá)探測(cè)識(shí)別模型、超聲波識(shí)別模型、圖像識(shí)別模型以及太赫茲時(shí)域光譜識(shí)別等。王昕等[14]采用探地雷達(dá)方法進(jìn)行煤巖界面探測(cè)，建立了煤巖界面的分層介質(zhì)模型，結(jié)合雷達(dá)方程分析了雷達(dá)波在該模型中的散射規(guī)律，提出了煤巖界面雷達(dá)回波強(qiáng)度計(jì)算方法;李力等[15]采用改進(jìn)S變換方法對(duì)超聲波檢測(cè)煤巖界面的仿真與實(shí)驗(yàn)反射回波信號(hào)進(jìn)行處理，利用時(shí)間幅值包絡(luò)曲線方法分離混疊回波，為煤巖界面的識(shí)別提供技術(shù)支撐;XUE等[16]采用剪切、灰度變換、對(duì)比度增強(qiáng)、中值濾波等方法對(duì)綜放工作面煤巖崩落的原始圖像進(jìn)行處理，抽取煤巖圖像的灰度直方圖并計(jì)算灰度，實(shí)現(xiàn)對(duì)煤巖特征的有效識(shí)別;WANG等[17]提出了一種基于太赫茲時(shí)域光譜技術(shù)的煤巖界面識(shí)別方法，根據(jù)煤巖中不同組分對(duì)太赫茲波段的不同響應(yīng)，采用洛倫茲模型擬合太赫茲波段煤巖的介電特性，實(shí)現(xiàn)煤巖界面的快速、穩(wěn)定和準(zhǔn)確識(shí)別。利用煤巖的紋理特征、灰度特征以及視覺(jué)圖像等特征雖然可實(shí)現(xiàn)對(duì)煤巖界面的精準(zhǔn)識(shí)別，但現(xiàn)有研究普遍采用實(shí)驗(yàn)?zāi)M，煤巖圖像的獲取條件比較理想，而井下實(shí)際開(kāi)采工作面粉塵濃度大、采光效果差且富含降塵水霧，如此復(fù)雜、惡劣的實(shí)際工況根本無(wú)法獲取具有清晰表面紋理或灰度特征的煤巖圖像;再者，利用探地雷達(dá)、超聲波等技術(shù)進(jìn)行煤巖界面的感知和識(shí)別雖然不受開(kāi)采環(huán)境影響，但遠(yuǎn)距離探測(cè)往往造成識(shí)別效果相對(duì)較差，識(shí)別精度不高。

綜上所述，如何實(shí)現(xiàn)開(kāi)采過(guò)程中煤巖界面的精準(zhǔn)識(shí)別，為采煤機(jī)提供精準(zhǔn)的截割軌跡，仍是目前礦山煤炭開(kāi)采亟需解決的瓶頸問(wèn)題。筆者通過(guò)分析采煤機(jī)截齒處于不同磨損狀態(tài)下截割煤巖時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)以及紅外閃溫信號(hào)的差異性，建立截齒不同磨損程度下的截割特征信號(hào)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，以最小模糊熵為優(yōu)化目標(biāo)，優(yōu)化求解截齒處于不同磨損程度的多特征信號(hào)隸屬度函數(shù)，從而有效提高煤巖界面的融合識(shí)別精度，對(duì)實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自動(dòng)化高效開(kāi)采以及無(wú)人化智能采煤具有重要的研究意義。

1 多信息融合煤巖界面識(shí)別實(shí)驗(yàn)臺(tái)

1.1 煤巖截割特征信號(hào)分析

截割介質(zhì)的變化對(duì)截割特征信號(hào)的變化會(huì)產(chǎn)生顯著影響，采煤機(jī)在截割煤、巖過(guò)程中，截割滾筒與煤、巖產(chǎn)生劇烈碰撞和摩擦，采煤機(jī)的滾筒振動(dòng)、截割電流、截割聲發(fā)射以及截割紅外閃溫信號(hào)均能不同程度的反應(yīng)當(dāng)前的截割介質(zhì)。

1.1.1截割振動(dòng)信號(hào)

采煤機(jī)滾筒截割煤巖過(guò)程中，截齒與煤巖產(chǎn)生劇烈碰撞和摩擦，導(dǎo)致滾筒及搖臂發(fā)生明顯的振動(dòng)，利用三向振動(dòng)傳感器檢測(cè)采煤機(jī)截割不同比例煤巖界面時(shí)的振動(dòng)信號(hào)(圖1)，發(fā)現(xiàn)滾筒在進(jìn)給方向(x)、垂直方向(y)以及軸向(z)3個(gè)方向上的振動(dòng)隨煤巖比例的變化發(fā)生變化，通過(guò)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)滾筒垂直方向(y)振動(dòng)幅度的變化隨截割煤巖比例的變化具有顯著的規(guī)律性，因此，采用采煤機(jī)滾筒截割煤巖過(guò)程中y軸的振動(dòng)信號(hào)作為多信息融合識(shí)別系統(tǒng)的特征信號(hào)。

1.1.2截割電流信號(hào)

采煤機(jī)滾筒的動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)如圖2所示，主要由截割三相異步電動(dòng)機(jī)、滾筒機(jī)構(gòu)以及多個(gè)傳動(dòng)齒輪構(gòu)成。由于煤巖介質(zhì)的物理特性不同，采煤機(jī)滾筒在截割不同比例煤巖過(guò)程中，受到的截割阻力差異很大，而滾筒負(fù)載的變化將直接影響采煤機(jī)截割電機(jī)電流的大小，因此，可以通過(guò)采煤機(jī)截割電機(jī)電流的變化實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)滾筒截割過(guò)程中煤巖截割比例的分析和識(shí)別。

1.1.3截割聲發(fā)射信號(hào)

采煤機(jī)在截割煤巖過(guò)程中，煤、巖受截齒的擠壓和沖擊而導(dǎo)致受力變形，在煤巖自身體內(nèi)原有或新產(chǎn)生的裂紋處形成應(yīng)力集中并快速擴(kuò)展，其內(nèi)部貯存的能量以彈性應(yīng)力波的形式釋放并向外傳播，因此，根據(jù)聲發(fā)射信號(hào)的強(qiáng)弱、幅度的大小可以分析采煤機(jī)截割過(guò)程中的煤巖比例情況。但煤、巖介質(zhì)均屬于非彈性體，聲發(fā)射信號(hào)在其傳播過(guò)程中會(huì)發(fā)生波動(dòng)能量損失，因此，當(dāng)聲發(fā)射傳感器位置固定不變時(shí)，采煤機(jī)滾筒處于不同位置截割煤巖時(shí)，其聲發(fā)射信號(hào)振幅的衰減程度會(huì)隨著距離的增大而增大，需要考慮采煤機(jī)與測(cè)試傳感器之間的距離對(duì)聲發(fā)射信號(hào)強(qiáng)度的影響。

采煤機(jī)在截割煤巖過(guò)程中，其位置和姿態(tài)均會(huì)發(fā)生改變，如圖3所示。

圖3 采煤機(jī)不同位姿狀態(tài)下聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè)Fig.3 AE signal detection of a shearer in different positions

由圖3可知，采煤機(jī)在不同位姿截割狀態(tài)下，其截割聲發(fā)射信號(hào)產(chǎn)生位置與聲發(fā)射檢測(cè)傳感器的距離分別表示為

(1)

式中，L0，L′0為采煤機(jī)處于不同截割位置時(shí)聲發(fā)射源與聲發(fā)射傳感器的直線距離，m;H為聲發(fā)射傳感器的安裝高度，m，通常為固定值;h0，h1為采煤機(jī)前滾筒中心距地面的高度，m;x0，x1為采煤機(jī)處于不同位置時(shí)滾筒前端聲發(fā)射源距聲發(fā)射傳感器安裝平面的鉛錘距離,m;s0，s1為聲發(fā)射傳感器與采煤機(jī)當(dāng)前開(kāi)采截面的鉛錘距離，m。

綜合應(yīng)力波傳播衰減理論、品質(zhì)因子Q理論，可以得出聲發(fā)射信號(hào)在煤巖體傳播過(guò)程中的振幅變化函數(shù)為

(2)

式中，A(L)為聲發(fā)射信號(hào)自發(fā)生位置傳播L距離后的振幅，mV;A0為聲發(fā)射信號(hào)產(chǎn)生時(shí)的初始振幅,mV;α為聲發(fā)射的衰減系數(shù);f為聲發(fā)射信號(hào)的頻率，Hz;v為聲發(fā)射信號(hào)在介質(zhì)中的傳播速度，m/s;Q為煤巖介質(zhì)的品質(zhì)因子。

結(jié)合式(1)，(2)可得到單位距離ΔL的振幅衰減程度為

(3)

根據(jù)式(3)可以得到采煤機(jī)不同位姿狀態(tài)下截割煤巖過(guò)程中的真實(shí)聲發(fā)射信息，作為煤巖界面識(shí)別的特征信號(hào)。

圖4 截齒不同截割工況的紅外圖像及溫度特征Fig.4 Infrared image and temperature characteristics under different cutting conditions of picks

1.1.4截割紅外閃溫信號(hào)

采煤機(jī)在開(kāi)采過(guò)程中，截齒與煤、巖產(chǎn)生劇烈碰撞和摩擦，造成截齒齒面溫度場(chǎng)的瞬時(shí)顯著變化，而截齒的瞬時(shí)閃溫值受采煤機(jī)位姿狀態(tài)影響很小，可忽略不計(jì)。利用高速的紅外熱像儀采集截齒截割不同比例煤巖過(guò)程中的瞬時(shí)閃溫特征，如圖4所示，其中，Tmax為閃溫峰值。由圖4可以看出，截割工況不同時(shí)，截齒齒尖瞬時(shí)閃溫區(qū)的溫度場(chǎng)差異很大，瞬時(shí)閃溫峰值也各不相同，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)室測(cè)試結(jié)果可知，截割過(guò)程中，巖層比例越大，其瞬時(shí)閃溫峰值越高，利用這一特征，可以實(shí)現(xiàn)煤巖界面的感知識(shí)別。

1.2 煤巖界面識(shí)別實(shí)驗(yàn)臺(tái)搭建

采煤機(jī)煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)的搭建要綜合考慮采煤機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)，并以截割理論、相似理論、相似系數(shù)為基礎(chǔ)。本文主要研究根據(jù)不同煤巖比例截割過(guò)程中多信號(hào)的表征差異來(lái)實(shí)現(xiàn)煤巖界面的有效識(shí)別，因此搭建的采煤機(jī)煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)主要實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的行走、截割等相似功能，而無(wú)需根據(jù)相似理論和相似系數(shù)對(duì)采煤機(jī)煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)對(duì)各機(jī)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。根據(jù)滾筒式采煤機(jī)的主要機(jī)械結(jié)構(gòu)特征以及各特征信號(hào)的采集需求，建立采煤機(jī)煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)的機(jī)械系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與控制系統(tǒng)以及上位機(jī)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)如圖5所示。

圖5 采煤機(jī)煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)Fig.5 Coal-rock cutting experimental station of a shearer

采煤機(jī)煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)的截割電機(jī)為380 V三相異步電動(dòng)機(jī)，額定功率為0.55 kW，額定轉(zhuǎn)速為1 500 r/min，蝸輪蝸桿減速器主要用于降低采煤機(jī)滾筒的轉(zhuǎn)速，增大滾筒的負(fù)載轉(zhuǎn)矩，其減速比為38∶1。滾筒上共安裝4支神東天隆公司生產(chǎn)的U85型截齒，滾筒截割直徑為320 mm，截割深度為60 mm，滾筒轉(zhuǎn)速為60.53 r/min。實(shí)驗(yàn)臺(tái)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括聲發(fā)射信號(hào)采集系統(tǒng)、紅外熱像采集系統(tǒng)以及振動(dòng)與電流測(cè)試系統(tǒng)三大模塊，用于測(cè)試采煤機(jī)滾筒截割不同比例煤巖時(shí)的聲發(fā)射信號(hào)、紅外閃溫信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)及電流信號(hào)。

1.3 煤巖試件的制備

為了便于表達(dá)不同比例的煤巖界面，定義采煤機(jī)滾筒截割煤的弧長(zhǎng)占滾筒與煤巖總接觸弧長(zhǎng)的比例的比值為“截煤比”。如圖6所示，L1和L2分別為采煤機(jī)滾筒截割煤、巖的弧線長(zhǎng)度，則采煤機(jī)滾筒截割煤的弧長(zhǎng)占煤巖總接觸弧長(zhǎng)的比例為L(zhǎng)1∶(L1+L2)，即為“截煤比”。

圖6 煤巖截割比例Fig.6 Coal-rock cutting proportion

想要實(shí)現(xiàn)煤巖界面的精準(zhǔn)識(shí)別，就要獲取不同“截煤比”煤巖試件截割過(guò)程中的多信號(hào)特征，從全煤到全巖試件，可以把煤巖的比例進(jìn)行不斷的細(xì)致劃分，煤巖比例劃分的越細(xì)致，則獲得的不同截煤比的多傳感特征信息越完善，構(gòu)建的煤巖識(shí)別模型精度越高。但過(guò)度的精細(xì)分割容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理和分析工作量過(guò)大，數(shù)據(jù)訓(xùn)練的難度、信息融合的維度以及模型的計(jì)算量大大增加，甚至容易由于數(shù)據(jù)量過(guò)大或維度過(guò)高導(dǎo)致識(shí)別模型無(wú)法正常工作。綜合考慮上述2點(diǎn)，筆者共構(gòu)建7種不同截煤比的煤巖試件，其截煤比分別為0∶1(全巖),1∶5,1∶3,1∶2,2∶3,4∶5和1∶1(全煤)，每種截煤比的煤巖試件澆筑5塊，澆筑成型后待截割實(shí)驗(yàn)的7種截煤比煤巖試件如圖7所示。

圖7 不同截煤比煤巖試件Fig.7 Coal-rock specimens with different coal cutting proportions

為了準(zhǔn)確分析煤巖試件的性質(zhì)，需要對(duì)澆筑煤巖試件的煤、巖物理力學(xué)性質(zhì)進(jìn)行測(cè)定?？紤]到性質(zhì)測(cè)定實(shí)驗(yàn)對(duì)試件的尺寸要求，采用標(biāo)準(zhǔn)試件模具分別澆筑實(shí)驗(yàn)所需數(shù)量的煤、巖標(biāo)準(zhǔn)試件，標(biāo)準(zhǔn)試件為直徑50 mm、高度100 mm的圓柱體，煤、巖試件各制備12個(gè)。煤樣中，煤、水泥、粘合劑的配比為4.0∶1 .0∶0.1，巖樣中，沙子、水泥、粘合劑的配比為3.5∶1.0∶0.2。采用單軸實(shí)驗(yàn)對(duì)煤、巖標(biāo)準(zhǔn)試件的單軸抗壓強(qiáng)度、彈性模量、泊松比、高徑比以及密度進(jìn)行測(cè)定，如圖8所示。最終得到模擬煤、巖層的材料性質(zhì)測(cè)定結(jié)果分別見(jiàn)表1。

圖8 煤巖試件性質(zhì)測(cè)定實(shí)驗(yàn)Fig.8 Property determination experiment of coal and rock specimens

表1 模擬煤、巖層材料性質(zhì)測(cè)定結(jié)果Table 1 Determination results of material properties for simulated coal or rock seam

2 考慮截齒損耗的隸屬度函數(shù)優(yōu)化

2.1 截齒損耗對(duì)截割特征信號(hào)影響分析

采煤機(jī)截割煤巖過(guò)程中，滾筒上各截齒與煤、巖發(fā)生連續(xù)碰撞和摩擦，隨著開(kāi)采時(shí)長(zhǎng)的增加，截齒的磨損程度也不斷加劇，根據(jù)截齒截割過(guò)程中的磨損特征，可將其分為新齒、輕微磨損、一般磨損、嚴(yán)重磨損和磨損失效5個(gè)階段，如圖9所示。而由于磨損失效狀態(tài)下的截齒已完全不適用于采煤機(jī)截割，因此，本文主要研究新齒、輕微磨損、一般磨損和嚴(yán)重磨損4個(gè)磨損狀態(tài)下截齒的截割信號(hào)特征。新齒，即安裝后未進(jìn)行煤巖截割的截齒;輕微磨損的截齒受煤巖的碰撞沖擊，其齒尖由尖銳狀過(guò)渡到略微圓滑狀態(tài);一般磨損的截齒較輕微磨損截齒其齒尖的凸起度明顯下降，但仍然保持較好的截割性能;而嚴(yán)重磨損的截齒其齒尖已近乎磨損殆盡，截齒截割性能明顯下降，各磨損狀態(tài)截齒如圖10所示。

圖9 不同磨損程度截齒對(duì)應(yīng)的磨損量及截割效率Fig.9 Wear loss and cutting efficiency of picks with different wear degree

圖10 不同磨損程度截齒Fig.10 Peaks with different wear degree

隨著截齒磨損程度的加劇，采煤機(jī)滾筒的截割效率加速退化，與此同時(shí)，截齒磨損程度的變化會(huì)對(duì)截割過(guò)程中的各特征信號(hào)產(chǎn)生顯著的影響。通過(guò)構(gòu)建的煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)開(kāi)展實(shí)驗(yàn)測(cè)試，采用新齒、輕微磨損、一般磨損、嚴(yán)重磨損4種磨損程度的截齒分別截割截煤比為1∶2的煤巖試件得到截割過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)及紅外信號(hào)特征樣本值分別見(jiàn)表2。

表2 不同磨損程度截齒截割過(guò)程中多特征信號(hào)數(shù)據(jù)Table 2 Multi characteristic signal data in cutting process with different wear degree of picks

由表2不同磨損程度截齒截割過(guò)程中各特征信號(hào)的數(shù)據(jù)可以看出，新齒狀態(tài)與嚴(yán)重磨損狀態(tài)下的振動(dòng)加速度方根幅值和電流有效值分別相差0.040 4g(g為重力加速度)和85 mA，新齒狀態(tài)與嚴(yán)重磨損狀態(tài)下的聲發(fā)射小波重構(gòu)能量與紅外閃溫值分別相差5.58和1.40 ℃，通過(guò)開(kāi)展30次重復(fù)試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)隨著截齒磨損程度的加劇，振動(dòng)加速度方根幅值及電流有效值明顯增大，而聲發(fā)射小波重構(gòu)能量和紅外閃溫值隨著截齒磨損程度的加劇不斷降低。因此，如果僅根據(jù)某一種截齒磨損狀態(tài)下的多截割特征信號(hào)樣本構(gòu)建煤巖界面的融合識(shí)別模型，不具備普適性，煤巖界面識(shí)別結(jié)果容易造成很大的誤差，導(dǎo)致識(shí)別精度不高。

2.2 不同磨損程度截齒截割特征信號(hào)分析

為了分析不同磨損程度截齒截割煤巖過(guò)程中各特征信號(hào)的變化規(guī)律，利用構(gòu)建的煤巖截割實(shí)驗(yàn)臺(tái)，分別采用新齒、輕微磨損、一般磨損、嚴(yán)重磨損4種磨損程度的截齒截割7種不同截煤比的煤巖試件，測(cè)試、采集截割過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)及紅外閃溫信號(hào)如圖11所示。

圖11 不同磨損程度截齒截割7種截煤比煤巖試件特征信號(hào)Fig.11 Characteristic signals of peaks with different wear degree while cutting coal-rock specimens with seven coal cutting proportions

由圖11可以看出，截齒在截割不同截煤比煤巖試件時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)及紅外閃溫信號(hào)均隨著截煤比的減小而顯著增大，且各個(gè)截割信號(hào)相鄰2個(gè)截煤比的特征值存在一定交集，即2者并不是相互獨(dú)立的，具有一定程度的模糊性。此外，對(duì)比同一信號(hào)在不同磨損程度截齒截割過(guò)程中的特征值可以看出，隨著截齒磨損程度的變化，各截割信號(hào)的特征值發(fā)生顯著的變化，其中，振動(dòng)加速度方根幅值和電流有效值隨著截齒磨損程度的加劇而顯著增大，這是由于在進(jìn)給速度、滾筒轉(zhuǎn)速以及截割深度恒定的工況下，由于截齒磨損的加劇，截齒截割、破碎煤巖的能力下降，截割過(guò)程中阻力明顯增大，產(chǎn)生的振動(dòng)與沖擊顯著增強(qiáng);而聲發(fā)射小波重構(gòu)能量和紅外閃溫值隨著截齒磨損程度的加劇不斷降低，這是由于隨著截齒磨損的加劇，截齒表面逐漸鈍化，截齒與煤巖接觸的表面受力逐漸趨于均勻，截齒截割過(guò)程中的瞬時(shí)閃溫區(qū)逐漸增大，閃溫峰值逐漸減小。因此，想要實(shí)現(xiàn)不同截齒磨損狀態(tài)下煤巖界面的精準(zhǔn)識(shí)別，需要充分考慮截齒磨損對(duì)多截割特征信號(hào)的影響，需根據(jù)截齒實(shí)際的磨損程度，實(shí)時(shí)分析各截割特征信號(hào)反映的真實(shí)煤巖比例特征。

2.3 基于最小模糊熵的隸屬度函數(shù)優(yōu)化

定義煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)的樣本模糊集為X={x1,x2,…,xn}，其對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)為μj(x)，當(dāng)μj(x)取值為0或1時(shí)，其對(duì)應(yīng)的第j個(gè)集合Aj為分明集，模糊熵值為0;當(dāng)隸屬度μj(x)?(0,1)時(shí)，其模糊熵的表達(dá)式為

(4)

式中，n為模糊系統(tǒng)中所有特征樣本的總數(shù);xi為模糊集X中的第i個(gè)特征樣本;μj(xi)為第i個(gè)特征樣本對(duì)第j個(gè)子集Aj的隸屬程度。

煤巖識(shí)別系統(tǒng)不同截割比例狀態(tài)的模糊集為{全煤,截煤比4∶5,截煤比2∶3,截煤比1∶2,截煤比1∶3,截煤比1∶5,全巖}，分別用集合{A1,A2,A3,A4,A5,A6,A7}表示。對(duì)應(yīng)的各模糊子集的隸屬度函數(shù)為μ1，μ2，μ3，μ4，μ5，μ6和μ7。

針對(duì)隸屬度函數(shù)的最優(yōu)確定還沒(méi)有一套成熟有效的方法，絕大多數(shù)隸屬度函數(shù)的確定方法主要依托經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)，常見(jiàn)的隸屬度函數(shù)有三角形、梯(半梯)形、高斯型以及S型等。其中三角形是最簡(jiǎn)單的隸屬函數(shù)，它是用直線形成的，梯形隸屬函數(shù)實(shí)際上是由三角形截頂所得。這2種直線形隸屬函數(shù)都具有簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)，在基于模糊推理的信息融合方法中得到廣泛使用，因此，本文采用兩端為梯形，其余為三角形的隸屬度函數(shù)構(gòu)造方法建立系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)模型，其隸屬度函數(shù)圖如圖12所示，圖中k1～k7為對(duì)應(yīng)的μj(x)隸屬度函數(shù)的閾值。

圖12 煤巖截割比例隸屬度函數(shù)Fig.12 Membership function of coal-rock cutting proportion

由于系統(tǒng)的模糊度越大，其模糊熵值越大，因此實(shí)現(xiàn)模糊系統(tǒng)中模糊熵的最小化能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)模糊隸屬度值的最大化。由圖12可知，實(shí)現(xiàn)隸屬度函數(shù)優(yōu)化求解的本質(zhì)就是實(shí)現(xiàn)對(duì)隸屬度函數(shù)各閾值ki的優(yōu)化求解。結(jié)合式(4)，根據(jù)最小模糊熵原則構(gòu)建模糊系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)優(yōu)化模型[18-19]:

[1-μj(xi)]ln[1-μj(xi)]}

(5)

根據(jù)圖12定義的隸屬度函數(shù)，當(dāng)下標(biāo)j為最小值1或最大值7時(shí)，其隸屬度曲線為梯形，μ(x)的表達(dá)式為

當(dāng)下標(biāo)j=2，3，4，5，6時(shí)，隸屬度函數(shù)為三角形，μ(x)的表達(dá)式為

PSO算法是1種基于迭代模式的求解優(yōu)化算法，每個(gè)粒子代表極值優(yōu)化的1個(gè)潛在最優(yōu)解，其粒子特征采用位置、速度和適應(yīng)度值3個(gè)指標(biāo)來(lái)表示[20]。假設(shè)共有N個(gè)粒子，其位置信息均為d維，則每個(gè)粒子的當(dāng)前位置xi、歷史最優(yōu)位置pi、速度vi可分別表示為

xi=(xi1,xi2,…,xid)

(6)

pi=(pi1,pi2,…,pid)

(7)

vi=(vi1,vi2,…,vid)

(8)

(9)

(10)

式(9)中，PSO算法容易陷入局部最優(yōu)值，粒子易于趨向同一化，不能直接應(yīng)用于求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，因此，本文引入慣性權(quán)重系數(shù)[21-22]來(lái)克服這一問(wèn)題，即

(11)

其中，w為非負(fù)數(shù)，稱為慣性權(quán)重系數(shù)或慣性因子，用來(lái)平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力，w較大時(shí)，全局搜索能力較強(qiáng);w較小時(shí)，局部搜索能力就強(qiáng)。為了實(shí)現(xiàn)搜索速度和搜索精度的平衡，通常在優(yōu)化前期獲得較高的局部搜索能力以獲取合適的種子，而在后期為提高收斂精度需要保證系統(tǒng)具有較高的局部搜索能力。因此，慣性權(quán)重系數(shù)w的取值不宜為固定常數(shù)，本文采用線性遞減慣性權(quán)重方法獲取算法的慣性權(quán)重系數(shù)w:

(12)

式中，wmax為最大慣性權(quán)重;wmin為最小慣性權(quán)重;t為當(dāng)前的迭代次數(shù);Tmax為算法的迭代總次數(shù)。

PSO-最小模糊熵多傳感特征隸屬函數(shù)優(yōu)化求解過(guò)程是以不同截煤比煤巖試件截割過(guò)程中的多信號(hào)特征樣本為基礎(chǔ)，以最小模糊熵為優(yōu)化準(zhǔn)則，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法對(duì)隸屬度函數(shù)多目標(biāo)閾值進(jìn)行優(yōu)化求解，最終得到模糊度最小的隸屬度函數(shù)。各截割特征信號(hào)模糊熵值的迭代優(yōu)化曲線分別如圖13(a)～(d)所示,可以看出，不同磨損程度截齒的各截割特征信號(hào)樣本迭代優(yōu)化過(guò)程中，在80次迭代步數(shù)內(nèi)均達(dá)到收斂，收斂速度較快。根據(jù)優(yōu)化后得到的隸屬度函數(shù)閾值求解結(jié)果構(gòu)建截齒不同磨損程度時(shí)多特征信號(hào)的隸屬度函數(shù)圖，如圖13(e)～(h)所示,可以看出，各截割特征信號(hào)的隸屬度函數(shù)圖隨著截齒磨損狀態(tài)的改變發(fā)生顯著變化，截齒輕微磨損、一般磨損以及嚴(yán)重磨損狀態(tài)下的閾值優(yōu)化結(jié)果較新齒發(fā)生明顯的偏移，表明截齒在不同磨損狀態(tài)下，分別獨(dú)立對(duì)應(yīng)適宜獲取高精度識(shí)別結(jié)果的隸屬度函數(shù)，采用單一新齒狀態(tài)下的隸屬度函數(shù)無(wú)法保證截齒處于不同磨損狀態(tài)下截割時(shí)，對(duì)煤巖界面的準(zhǔn)確感知識(shí)別。圖13(e)～(h)得到的隸屬度函數(shù)優(yōu)化結(jié)果為之后準(zhǔn)確計(jì)算截齒不同磨損狀態(tài)下截割特征信號(hào)的隸屬度，實(shí)現(xiàn)多特征信號(hào)D-S融合決策奠定基礎(chǔ)。

3 基于D-S的煤巖界面融合識(shí)別

3.1 基本概率分配函數(shù)

定義m1,m2,m3和m4分別為振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)和紅外閃溫信號(hào)的基本概率分配函數(shù)，結(jié)合圖13優(yōu)化求解得到的各特征信號(hào)不同截齒磨損程度的隸屬度函數(shù)，構(gòu)造各證據(jù)體賦予其各模糊子集的基本概率賦值mi(Aj)以及證據(jù)體的不確定性描述mi(Θ)的求解公式分別為

(13)

(14)

其中，μi(Aj)為證據(jù)體Ei對(duì)截煤比識(shí)別框架中命題Aj的隸屬程度;δi為第i個(gè)證據(jù)體對(duì)具有最大隸屬度及次大隸屬度的兩個(gè)命題的差值，該值從最大隸屬度的突出程度角度反映系統(tǒng)識(shí)別的可靠性;γi為除最大值命題外，第i個(gè)證據(jù)體對(duì)其余命題隸屬度的方差，反應(yīng)決策結(jié)論的可靠性;φi為第i個(gè)證據(jù)體的權(quán)值，用來(lái)提高煤巖界面識(shí)別的正確性。由于融合模型中證據(jù)體包含多個(gè)截割特征信息，不同信號(hào)識(shí)別過(guò)程中的靈敏度和可靠性存在很大差異，因此，不同的證據(jù)體權(quán)值分配對(duì)融合決策識(shí)別結(jié)果的精確程度具有重要影響。δi與γi的數(shù)學(xué)表達(dá)式分別為

(15)

(16)

圖13 最小模糊熵迭代優(yōu)化曲線及優(yōu)化后隸屬度函數(shù)Fig.13 Iterative optimization curves based on minimum fuzzy entropy and optimized membership functions

3.2 D-S證據(jù)理論信息融合規(guī)則

則稱m(θi)為事件θi定義在2Θ上的基本概率分配函數(shù)，m(θi)為證據(jù)支持命題θi發(fā)生的程度，而不支持任何θi的真子集。當(dāng)m(θi)>0時(shí)，則稱θi為證據(jù)的焦元。所有焦元的集合稱為核[24]。

(17)

通過(guò)式(17)可以看出，D-S證據(jù)理論信息融合技術(shù)就是將2個(gè)或2個(gè)以上單一信任函數(shù)的概率分配函數(shù)，通過(guò)計(jì)算得到新的基本概率分配作為最后的決策依據(jù)。由此可以推導(dǎo)出多信任函數(shù)的證據(jù)組合規(guī)則為

m={[(m1⊕m2)⊕m3]⊕…}⊕mn

(18)

式中，m1,m2,…,mn分別為同一識(shí)別框架2Θ上信任函數(shù)Bel1,Bel2,…,Beln的基本概率分配函數(shù);⊕為正交求和。

3.3 D-S證據(jù)理論融合決策準(zhǔn)則

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)采煤機(jī)截割過(guò)程中煤巖界面的精確識(shí)別，避免采用單一信號(hào)進(jìn)行識(shí)別時(shí)信度比較低等缺陷和不足，采用多規(guī)則“與”判定的決策方法對(duì)煤巖界面進(jìn)行識(shí)別，其各識(shí)別決策準(zhǔn)則為

準(zhǔn)則2:Bel(Am)-Bel(Aj)>ε，Bel(Am)-mi(θ)>ε(ε>0且ε∈R);

準(zhǔn)則3:mi(θ)<λ(λ>0且λ∈R)。

準(zhǔn)則1用來(lái)表明識(shí)別命題結(jié)果具有最大的信度;準(zhǔn)則2說(shuō)明識(shí)別結(jié)果的信度與其他任意命題的信度差值要大于閾值ε;準(zhǔn)則3證據(jù)的不確定性必須小于限值λ，ε與λ的取值需根據(jù)實(shí)際情況來(lái)確定。多規(guī)則“與”判定決策方法要求識(shí)別結(jié)果必須同時(shí)滿足上述3個(gè)準(zhǔn)則，缺一不可，如若以上3個(gè)規(guī)則不能同時(shí)滿足，則判定與決策終止，無(wú)法確定煤巖界面識(shí)別結(jié)論。

3.4 基于識(shí)別結(jié)果可信度的截煤比識(shí)別優(yōu)化

由于本文隸屬度函數(shù)是根據(jù)定義的7種截煤比構(gòu)建，因此，識(shí)別結(jié)果只能是7種截煤比之中的一種，但實(shí)際煤巖截割比例經(jīng)常存在處于2種截煤比之間的情況，因此，想要得到準(zhǔn)確的煤巖界面識(shí)別結(jié)果，還要根據(jù)識(shí)別結(jié)果的信度值對(duì)不同截煤比進(jìn)行優(yōu)化，從而得到更為精確的識(shí)別結(jié)果。

通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析可知，識(shí)別結(jié)果對(duì)不同截煤比的信度值在一定程度上反映了實(shí)際煤巖比例對(duì)定義的截煤比的趨近程度。圖14反映了部分識(shí)別采樣點(diǎn)具有最大信度、次大信度以及第三大信度的截煤比識(shí)別結(jié)果，可以看出，實(shí)際煤巖軌跡在各采樣點(diǎn)均分布在具有最大信度和次大信度的截煤比識(shí)別結(jié)果之間，且相對(duì)接近于具有最大信度的截煤比識(shí)別結(jié)果，對(duì)于次大信度截煤比識(shí)別結(jié)果具有一定程度的趨向性，且最大信度和次大信度的差值越大，識(shí)別結(jié)果對(duì)具有次大信度值的截煤比的趨向性越小，真實(shí)的截煤比越逼近具有最大信度值的截煤比識(shí)別結(jié)果。反之，識(shí)別結(jié)果對(duì)具有次大信度值的截煤比趨向性越大。因此，識(shí)別結(jié)果信度值的大小很大程度地反映了與真實(shí)煤巖比例的逼近程度。

圖14 截煤比識(shí)別結(jié)果信度分布及趨向性分析Fig.14 Reliability distribution and trend analysis of coal cutting proportion’s identification result

若定義第i組樣本融合結(jié)果中擁有最大信度目標(biāo)的信度值為mi(Aj)，擁有次大信度目標(biāo)的信度值為mi(Ak)，Aj，Ak為2個(gè)相鄰識(shí)別目標(biāo)的截煤比值，用Li表示當(dāng)前樣本采樣點(diǎn)的截煤比修正值，則有

(19)

通過(guò)式(19)，可以將煤巖界面識(shí)別結(jié)果由固定的7種截煤比進(jìn)一步精確化，使其更加逼近真實(shí)的煤巖軌跡。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與精度分析

4.1 實(shí)驗(yàn)分析

考慮到實(shí)際煤巖界面的不確定性和隨機(jī)性，實(shí)驗(yàn)室澆筑4塊具有相同隨機(jī)煤巖走向分布界面的截割試件，試件中煤、巖的成分、配比與本文澆筑的標(biāo)準(zhǔn)試件一致。分別采用新齒、輕微磨損、一般磨損和嚴(yán)重磨損4種狀態(tài)下的截齒截割澆筑的隨機(jī)走向煤巖試件，如圖15所示。截割過(guò)程中分別測(cè)試振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)以及紅外閃溫信號(hào)，每個(gè)試件截割過(guò)程中采集30組特征樣本，利用圖13優(yōu)化后的截齒不同磨損程度的隸屬度函數(shù)，計(jì)算各個(gè)樣本對(duì)不同截煤比的隸屬程度，基于構(gòu)建的D-S證據(jù)理論融合規(guī)則，對(duì)不同磨損程度的多特征信號(hào)進(jìn)行融合，并根據(jù)式(19)對(duì)各采樣點(diǎn)的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化修正，得到不同磨損程度截齒截割時(shí)的識(shí)別結(jié)果分別如圖16所示。

圖15 隨機(jī)煤巖試件截割實(shí)驗(yàn)Fig.15 Cutting experiment of random coal-rock specimen

圖16 不同截齒磨損狀態(tài)下截割特征信號(hào)Fig.16 Feature signals under different peak wear degrees

采用定量分析方法分析不同磨損程度截齒截割時(shí)的識(shí)別結(jié)果精度，如圖17所示，煤巖試件的總面積表示為Sz，煤巖界面軌跡識(shí)別結(jié)果的煤層殘余量為Sc,巖層侵蝕量表示為Sq，則煤巖界面的識(shí)別精度表示為(Sz-Sc-Sq)/Sz×100%。

圖17 煤層殘余量與巖層侵蝕量定量分析Fig.17 Quantitative analysis of coal residual and rock erosion

圖18 截齒不同磨損狀態(tài)識(shí)別精度對(duì)比分析Fig.18 Recognition accuracy comparison for different wear degree of picks

圖18為考慮截齒損耗與未考慮截齒損耗的煤巖識(shí)別結(jié)果精度對(duì)比，可以看出，在新齒狀態(tài)下，2種工況的識(shí)別精度基本處于持平狀態(tài)，而隨著截齒磨損程度的加劇，基于單一優(yōu)化隸屬度函數(shù)的煤巖界面識(shí)別結(jié)果精度明顯降低，而考慮截齒損耗的煤巖界面識(shí)別方法，根據(jù)截齒的磨損狀態(tài)，自適應(yīng)的選擇對(duì)應(yīng)的優(yōu)化隸屬度函數(shù)，從而能夠持續(xù)得到高精度的識(shí)別結(jié)果。

4.2 工業(yè)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果與精度分析

為了驗(yàn)證構(gòu)建的考慮截齒損耗的多信息融合煤巖界面感知識(shí)別模型的識(shí)別精度，開(kāi)展現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)性實(shí)驗(yàn)，根據(jù)相似原則澆筑工業(yè)實(shí)驗(yàn)煤壁。煤壁全長(zhǎng)70 m，寬4 m，高3 m，其中主要部分以煤炭為主，硬度為F3，局部煤壁添加沙子、水泥以及特殊骨料等，硬度為F5，表示煤層中局部分布的巖層，整個(gè)煤壁物理結(jié)構(gòu)特性與所選定煤礦非常接近。澆筑的巖層共分為2部分，一部分為水平走向分布巖層，一部分為隨機(jī)走向分布巖層，水平走向分布巖層為等高1.5 m的線性平直巖層，用于截割過(guò)程中提取不同截煤比的特征樣本信號(hào)，建立煤巖截割特征樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，獲取各特征信號(hào)的優(yōu)化隸屬度函數(shù);隨機(jī)走向分布巖層用于驗(yàn)證識(shí)別模型的精確性和可靠性，其隨機(jī)走向分布的巖層在煤壁中的分布如圖19所示，巖層全長(zhǎng)9 m，厚度為1.2 m，最大高度為2.7 m。

圖19 隨機(jī)走向巖層分布Fig.19 Distribution of random rock stratum

實(shí)驗(yàn)采用的采煤機(jī)型號(hào)為MGN500/1130-WD，雙滾筒采煤機(jī)，滾筒直徑為1 800 mm，截割深度為 800 mm，適用于采高為1 800～3 860 mm的硬或中硬煤層。分別采用新齒、輕微磨損、一般磨損和嚴(yán)重磨損4種狀態(tài)下的截齒截割澆筑的煤壁，截割過(guò)程如圖20所示。測(cè)試過(guò)程中采煤機(jī)牽引速度為15 m/min，采煤機(jī)滾筒中心高度為 1 800 mm，截割深度為600 mm。結(jié)合實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)的對(duì)比分析方法，分別得到考慮截齒損耗及基于單一優(yōu)化隸屬度函數(shù)的煤巖界面識(shí)別精度，見(jiàn)表3。由表3可知，截齒損耗對(duì)煤巖截割特征信號(hào)的影響顯著，截齒不同磨損程度狀態(tài)下，如果采用單一的隸屬度函數(shù)進(jìn)行計(jì)算、融合與識(shí)別，識(shí)別精度差異性顯著，而根據(jù)截齒的實(shí)際磨損程度，匹配對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)，能夠保證持續(xù)、高精度的煤巖界面識(shí)別結(jié)果，為采煤機(jī)截割提供精準(zhǔn)的煤巖界面軌跡。

圖20 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)Fig.20 Field test experiment

表3 煤巖界面識(shí)別精度結(jié)果對(duì)比Table 3 Comparative of coal rock interface identification precision results%

5 結(jié) 論

(1)不同磨損程度的截齒截割煤巖試件時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)以及紅外閃溫信號(hào)的特征樣本值差異性顯著，且各信號(hào)相鄰截煤比的特征樣本值均存在一定程度的模糊特性。

(2)基于最小模糊熵構(gòu)建的截齒不同磨損程度的隸屬度函數(shù)模型其閾值發(fā)生顯著變化，表明截齒不同磨損狀態(tài)下隸屬度函數(shù)的優(yōu)化結(jié)果并非固定不變，而是呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化。

(3)實(shí)際煤巖軌跡在各采樣點(diǎn)均分布在具有最大信度和次大信度的截煤比識(shí)別結(jié)果之間，且相對(duì)接近于具有最大信度的截煤比識(shí)別結(jié)果，對(duì)于次大信度截煤比識(shí)別結(jié)果具有一定程度的趨向性。

(4)隨著截齒磨損程度的加劇，基于單一隸屬度函數(shù)的煤巖界面識(shí)別精度明顯下降，最大下降幅度達(dá)到43.04%;而利用考慮截齒損耗的匹配隸屬度函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)煤巖界面的持續(xù)、高精度識(shí)別，識(shí)別誤差浮動(dòng)在1.54%范圍內(nèi)，為采煤機(jī)自動(dòng)化開(kāi)采提供精準(zhǔn)的截割軌跡。