基于小波包神经网络的岩巷掘进机动载荷识别方法

针对岩巷掘进机工作时负载多变,动载荷实时识别难度大等问题,提出了一种基于小波包特征能量的神经网络动载荷识别新方法。实时采集截割机构的振动信号、截割电动机的电流及液压缸压力信号,应用小波包分解得到相应信号的特征量,并将其作为神经网络的输入样本,训练神经网络并对网络进行测试。结果表明,动载荷实时识别准确率可达0.93,该识别方法能够满足动载荷实时识别系统的要求。