（机械电子工程专业论文）放顶煤过程中煤矸界面自动识别研究.pdf

摘要 摘要 综合机械化放顶煤开采是一种高产、高效的厚煤层开采方式，我国厚煤层储 量占到我国煤炭储量的4 4 左右，因此放顶煤技术的研究和推广对我国煤炭工业 的发展具有特别重要的意义。如何根据煤炭放落程度控制放煤口放煤时间是当今 综合机械化放顶煤开采中遇到的难题。目前顶煤放落程度全部依靠人工目测来判 断控制，由于采煤工作面灰尘大，条件恶劣，会带来现场操作工人的安全问题， 且工人无法准确的控制放落时间，会造成过放或欠放问题，使煤质下降或者造成 回收率下降。因此，煤矸界面识别技术是实现准确控制放落程度的关键技术。本 文在国家自然科学基金放顶煤支架尾梁振动信号分析法检测顶煤放落程度研究 m o 5 1 1 7 4 1 2 6 ) 的资助下，对综采放顶煤煤矸界面的特征提取及自动识别进行了研 究。 煤矸界面识别问题其实质是一个模式识别问题，就是根据现场信息识别所放 的是煤还是矸。因此包括数据采集、特征提取、模式分类三个关键环节，本文围 绕这三个环节，开展了如下研究工作： 对尾梁的振动进行了理论建模及分析，提出在煤和矸石下落随机冲击尾梁过 程中，尾梁的振动行为具有统计规律的观点，为后续的模式特征的提取及识别提 供了理论依据。基于传感器的选用原则，根据现场环境情况以及尾梁振动特点合 理的选择传感器，构建数据采集系统，确定了放顶煤煤矸界面识别实验数据采集 方案。通过分析现场大量的数据，分别对比了传感器的安装在液压支架尾梁的不 同部位的效果，寻求传感器最佳安装位置。并通过改造液压支架，以便传感器安 装在最佳位置。在生产现场拾取振动和声波信号，为进一步离线分析煤矸界面特 征提取提供了全面而丰富的数据。 由于尾梁振动信号具有非平稳性特点，传统的傅里叶变换是分析平稳信号的 强有力的工具，但对于非平稳信号则失去了意义。本文采用局域波分解的方法对 信号进行了分析，并提取了煤矸界面特征。首先采用经验模态分析方法对落煤和 落矸两种情况下的尾梁振动信号进行了分解，得到了信号的各个固有模态分量 ( i m f ) ，然后对各固有模态进一步分析，提出三种用于煤矸界面识别的特征，即基 山东大学博士学位论文 于i m f 分量的能量、峭度、波峰因子特征，并利用马氏距离判别法进行了识别。 同时将经验模态分解与h i l b e r t 变换相结合，提出了另外三种振动特征，分别是基 于h i l b e r t 谱能量、h i l b e r t 边际谱能量、i m f 分量的h i l b e r t 边际谱能量的特征。 采用时间序列分析的方法对放煤和放矸两种状态下的声波信号进行了分析， 提出了基于a r m a 模型的煤矸声波信号识别方法。首先对数据进行预处理，然后 根据信号的自相关函数和偏自相关函数判断模型类型，对放煤和放矸两种工况下 的声波信号a r m a 模型进行了估计，得到了模型阶数，以及各阶自回归参数和滑 动平均参数，提取了残差，利用残差对模型进行了验证。利用a r m a 模型参数进 行双谱估计，提出了基于双谱对角曲线能量极大值数目特征和基于模型残差方差 的特征提取方法。同时根据e w m a 控制图的思想，以模型残差的方差作为特征对 信号进行了识别，识别结果表明，采用此法，对落矸信号识别率较高，其整体识 别率达到了9 0 。 针对提取的振动和声波信号的特征，分别设计了b p 神经网络识别方法，确定 了网络的层数，各层的节点数，以及各神经元的激活函数，并对比了分别采用动 量b p 算法、自适应学习率算法、q u a s i n e w t o n 算法、弹性b p 算法、 l e v e n b e r g m a r q u a r d t 算法五种改进的训练函数时的结果，设计了最优的b p 网络结 构。利用样本数据训练网络，得到了神经网络各层的权值和阈值。然后，计算了 不同的特征情况下的隐层神经元数目。利用设计好的神经网络，分别以i m f 的能 量、峭度和波峰因子作为特征，对尾梁振动信号进行了识别。识别结果表明，以 各i m f 的能量、峭度和波峰因子组成特征向量作为b p 神经网络的输入，均可实 现煤矸界面的自动识别，且以i m f 的能量组成的特征向量对于识别两类振动信号 最为敏感，比采用其它两种方式具有更高的识别率。同时，以残差方差为特征， 利用神经网络对声波信号进行识别。识别结果表明，采用神经网络的方法比采用 马氏距离统计法具有更高的识别率。最后，对振动信号和声波信号进行信息融合， 利用神经网络对两种信号同时识别，识别结果表明采用信息融合的方法比单独采 用一种信号的识别方法具有更高的识别率。 关键词：放顶煤；煤矸界面识别；经验模态分解；时序分析；神经网络 a b s t r a c t a b s t r a c t f u l l ym e c h a n i z e dt o pc o a lc a v i n gi s ah i g h - y i e l d i n ga n de f f i c i e n tw a yo ft h i c k s e a mm i n i n g i no u rc o u n t r y sc o a lr e s e r v e s ，a b o u t4 4 i st h i c ks e a m s s oi t h a sa d a r t i c u l a r l yi m p o r t a n ts i g n i f i c a n c et or e s e a r c ht 1 1 et o pc o a lc a v i n gf o rt h ed e v e l o p m e n t o fc h i n a sc o a li n d u s t r y o n eo ft h ep r o b l e m se n c o u n t e r e di sh o w t oc o n t r o lt h ec a v i n g t i m ea c c o r d i n gt ot h ed e g r e eo fc o a l - d r o p t r a d i t i o n a l l y ，t h ed e g r e eo ft h ed r o pa l lr e l y o na r t i f i c i a li u d g m e n t p o t e n t i a ls e c u r i t yp r o b l e mp o s e dd u et ot h eh a r s he n v i r o n m e n t s t h ec o a lq u a l i t yw i l ld e c r e a s ed u et ot h eo v e rc a v i n g ，a n dt h er e s o u r c ew i l lw a s t ed u e t o t h eo w i n gc a v i n g t h ek e yt e c h n o l o g yt oa c h i e v ea c c u r a t ec o n t r o lo f t h ed e g r e eo fd r o p i st h ec o a l r o c ki n t e r f a c er e c o g n i t i o n ( c i r ) t e c h n o l o g y s u p p o r t e db y t h en a t i o n a l n a 臼】r a ls c i e n c ef o u n d a t i o no fc h i n a ( g r a n tn o 5 11 7 4 1 2 6 ) ，t h ef e a t u r e s a n dt h e r e c o g n i t i o no f t h ec o a l r o c ki n t e r f a c ea r er e s e a r c h e d i nf a c t ，t h ec i ri sap a t t e mr e c o g n i t i o np r o b l e m ，n a m e l yr e c o g n i z i n gc o a la n d w a s t er o c kv i a t h ei n f o m l a t i o ni nt h ew o r ke n v i r o n m e n t t h ec i r c o n t a i n st h r e ep a r t so f d a t aa c q u i s i t i o n ，f e a t u r ee x t r a c t i o na n dp a t t e r nr e c o g n i t i o n t h er e s e a r c hw o r ki n t h i s p a p e r i sf o c u so nt h ea b o v et h r e ek e yp o i n t s ： ：曩诗： t h em o d e lo ft a i lb e a mi st h e o r e t i c a l l yf o u n d e da n da n a l y z e d ，a n dt h es t a t i s t i c a l l a wo ft a i lb e 锄v i b r a t i o nw a sp r o p o s e dt oi n v e s t i g a t et h ec o a la n dw a s t er o c kd u r i n g t h et o pc o a lc a v i n g t h ec o n c l u s i o nm a k e ss e n s ef o rt h es u b s e q u e n tf e a t u r ee x t r a c t i o n a n dd a r t e mr e c o g n i t i o n b a s e do nt h et r a n s d u c e r s e l e c t i o np r i n c i p l e ，af i e l dd a t a a c q u i s i t i o ns v s t e mo fc i r i sd e s i g n e d a n dt h eb e s ti n s t a l l a t i o np o s i t i o no ft r a n s d u c e r s a r ef o u n d e da c c o r d i n gt ot h ea n a l y s i sr e s u l t so fa b u n d a n to fs p o td a t aa n dc o n t r a s t i n g t h es i t u a t i o n st h a tt h et r a n s d u c e rb ei n s t a l l e di n t h ec h u t ea n dt h et a i lb e a mo ft h e h v d r a u l i cs u p p o r t s u b s e q u e n t l y ，t h eh y d r a u l i cs u p p o r t i sr e c o n s t r u c t e d ，t h u st h e t r a n s ( i u c e rc a nb ei n s t a l l e di nt h eb e s tp o s i t i o n t h e nt h ef i e l ds i g n a lo f v i b r a t i o na n d a c o u s t i c sa r ec o u e c t e d a na b u n d a n tc o m p r e h e n s i v ed a t ai s o b t a i n e df o ro f f i i n e a n a l y s i s t h ev i b r a t i o ns i g n a l so ft h et a i lb e a mp r e s e n t sn o n - s t a t i o n a r yc h a r a c t e r i s t i c s t h e t r a d i t i o n a lf o u r i e rt r a n s f o r mi sap o w e r f u lt o o lt oa n a l y z es t a t i o n a r ys i g n a l sw h i l ei t h a s n o ts i g n i f i c a n c ef o rn o n s t a t i o n a r ys i g n a l s t h ef e a t u r e so ft h ec o a l r o c ki n t e r f a c e a u r e e x t r a c t e db a s e do ne m p i r i c a lm o d e ld e c o m p o s i t i o n f i r s t l y , t h ev i b r a t i o ns i g n a l s a r e i i i 一 山东大学博士学位论文 d e c o m p o di n t oi n t r i n s i cm o d ef u n c t i o nc o m p o n e n t s ( i m f ) t h e nt h ef u r t h e ra n a l y s i s i sc a r r i e do u t t h ef e a t u r e sa r e p r o p o s e db a s e do nt h ee n e r g yc h a r a c t e r i s t i c so ft h ei m f c o m p o n e n t s ，t h ek u r t o s i sc h a r a c t e r i s t i c so ft h ei m fc o m p o n e n t ，a n dt h ec r e s tf a c t o r c h a r a c t e r i s t i c so fi m fc o m p o n e n t t h eo t h e rt h r e e f e a t u r e sa f eo b t a i n e di n t h e t 托q u e n c yd o m a i nv i a t h eh i l b e r tt r a n s f o r m t h e y a r eh i l b e r t s p e c t r a le n e r g v c h a r a c t e r i s t i c s ，h i l b e r tm a r g i n a ls p e c t r u me n e r g yc h a r a c t e r i s t i c sa n dh i l b e r tm a r g i n a l s p e c t r u me n e r g yc h a r a c t e r i s t i c so ft h ei m f t i m es e r i e sa n a l y s i sm e t h o d sa r ee m p l o y e dt op r o c e s st h ea c o u s t i cs i g n a l s an o v e l r e c o g n i t i o nm e t h o db a s e do na r m am o d e lp a r a m e t e r si sp r o p o s e d f i r s t l v t h ed a t ai s p r e - p r o c e s s e d ，a n dt h e nt h et i m es e r i e sm o d e li sd e t e r m i n e da c c o r d i n gt ot h es h a p e so f t h ea u t o c o r r e l a t i o nf u n c t i o na n dt h ep a r t i a la u t o c o r r e l a t i o nf u n c t i o no f t h es i g n a l t h e a r m am o d e li se s t i m a t e du s i n gt h et w ot y p e so fs i g n a l s t h eo r d e ro ft h em o d e l a u t o r e g r e s s i v ea n dt h es m o o t h i n gp a r a m e t e r sh a sb e e no b t a i n e d t h e r e s i d u a l sa r e o b t a l n e da n dt h em o d e li sv e r i f i e db yt h er e s i d u a l s t h eb i s p e c t r u mi s e s t i m a t e du s i n t h ep 撇e t e r s t h em a x i m u mv a l u e n u m b e ro ft h eb i s p e c t r u md i a g n o a le n e r g yc u r v ei s d l f f e r e n tb e t w e e nt h ec o a l - d r o pa n dt h ew a s t er o c k d r o p s oi t c a nb ea st h ef 翰= u r e a n o t h e rf e a t u r eb a s e do nt h ev a r i a n c eo ft h er e s i d u a l si se x t r a c t e da c c o r d i n g t ot h ei d e a o fs y s t e mr e c o g n i t i o n t h es i g n a l sa r er e c o g n i z e du s i n ge w m a c h a r t t h er e s u l t ss h o w t h a tt h eo v e r a l lr e c o g n i t i o nr a t ei s9 0 t h eb pn e u r a ln e t w o r ki sd e s i g n e da c c o r d i n g t ot h ef e a t u r e so ft h ev i b r a t i o ns i g n a l a n da c o u s t i c s i g n a la i mt o a u t o m a t i c a l l yr e c o g n i z et h ec o a l r o c ki n t e r f a c e f i v e 1 m p r o v e dt r a i n i n gf u n c t i o na r ec o m p a r e d ，i n c l u d i n gt h em o m e n t u mb pa l g o r i t t h e a d a p t l v ej e a r n i n gr a t ea l g o r i t h m ，t h eq u a s i - n e w t o na l g o r i t h m ，t h ef l e x i b l eb p a i g o r i t l 1 1 a 1 1 dt h el e v e n b e r g 。m a r q u a r d ta l g o r i t h m t h e nt h e o p t i m a ln e t w o r ki sd e s i g n e d t h e w e i g h t sa n dt h r e s h o l d so ft h en e u r a ln e t w o r kl a y e r sa r ed e t e n l l i n e db y t r a i n i n gt h e n e t w o r ku s l n gt h es a m p l ed a t a t h en u m b e ro fh i d d e n l a y e rn e u r o n si sc a l c u l a t e di n c a s eo fd l f f e r e n tf e a t u r e s t h i r d l y ，t h ev i b r a t i o n s i g n a l sa r er e c o g n i z e db a s e do nt h r e e d l f i e r e n tf e a t u r e s ，i n c l u d i n gt h e e n e r g y ，t h ek u r t o s i sa n dt h ec r e s tf a c t o ro ft h ei m f t h e r e s u l t sm d i c a t et h a tt h et h r e ev e c t o r sa l lc a n b ea st h ef e a t u r e st or e c o g n i z et h ec o a l - r o c k i n t e r i h c e y h er e c o g n i t i o nr a t eb a s e do nt h ei m f e n e r g yi sh i g h e rt h a nt h eo t h e rt w o m e t h o d s m e a n w h i l e ，t h ea c o u s t i cs i g n a l sa r er e c o g n i z e db yt h er e s i d u a lv a r i a n c ew i t h a b s t r a c t t h en e u r a ln e t w o r k t h er e c o g n i t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h en e u r a ln e t w o r km e t h o dh a s h i g h e rr e c o g n i t i o nr a t et h a nt h es t a t i s t i c a lm e t h o d f i n a l l y , t h ei n f o r m a t i o nf u s i o no f t h e v i b r a t i o n s i g n a l a n da c o u s t i cs i g n a li se x e c u t e dw i t ht h e n e u r a ln e t w o r k t h e r e c o g n i t i o n r e s u l t sp r e s e n tt h a tt h ei n f o r m a t i o nf u s i o nm e t h o dh a sh i g h e rr e c o g n i t i o nr a t e t h a nt h es e p a r a t er e c o g n i t i o nm e t h o d k e y w o r d s ：t o pc o a lc a v i n g ；c o a l - r o c kr e c o g n i t i o n ；e m p i r i c a l m o d e ld e c o m p o s i t i o n ； t i m es e r i e sa n a l y s i s v v i c o n t e n t s c o n t e n t s a b s t r a c t h i c h a p t e r 】【i n t r o d u c t i o n 1 1 1r e s e a r c hb a c k g r o u n da n ds i g n i f i c a n c e 1 1 2r e s e a r c hs t a t u so f c i r 2 1 2 1o v e r s e a sr e s e a r c hs t a t u so f c i r 3 1 2 2d o m e s t i cr e s e a r c hs t a t u so fc i r 7 1 2 3t h ee x i s t i n gp r o b l e m so fc i r 9 1 3t h eb a s i so f d i s s e r t a t i o n 9 1 4t h em a i nc o n t e n ta n dr e s e a r c ha p p r o a c h e s 1 0 c h a p t e r2v i b r a t i o na n a l y s i so f t a i lb e a ma n de x p e r i m e n t a ls y s t e m 13 2 1i n t r o d u c t i o n 1 3 ：! 2v i b r a t i o na n a l y s i so f t a i lb e a m 1 3 2 2 1f r e ev i b r a t i o no f t a i lb e a m 13 2 2 2f o r c e dv i b r a t i o no ft a i lb e a m 15 2 3s i g n a lc o l l e c t i o n 1 6 2 3 1t r a n s d u c e rs e l e c t i o np r i n c i p l e 1 6 2 3 2v i b r a t i o nt r a n s d u c e r 17 2 3 3a c o u s t i ct r a n s d u c e r l8 2 4e x p e r i m e n t a ls y s t e mo v e r v i e wa n dt r a n s d u c e ri n s t a l l a t i o n 1 9 2 5p r i n c i p l eo fc i r 2 4 2 6f u l l m e c h a n i z e dc a v i n gm i n i n gf a c e 2 4 2 7s u m m a r y 2 6 c h a p t e r3e x t r a c t i o na n dr e c o g n i t i o no fv i b r a t i o ns i g n a lc h a r a c t e r i s t i c sb a s e do n l o c a lw a v ed e c o m p o s i t i o n 2 7 3 1i n t r o d u c t i o n 2 7 3 2h i l b e r tt r a n s f o m 2 8 3 2 1c o n t i n u o u sh i l b e r tt r a n s f o r m 2 8 v l 3 2 2d i s c r e t eh i l b e r t t r a n s f o r m 3 0 3 3i n s t a n t a n e o u sf r e q u e n c ya n d i n t r i n s i cm o d ef u n c t i o n s 31 3 4l o c a lw a v ed e c o m p o s i t i o nf u n c t i o n 3 3 3 4 1m e a nv a l u e a r i t h m e t i c 3 4 3 4 2c o m p o n e n te x t r a c t i o n 3 7 3 5c i rb a s e do nl o c a lw a v ed e c o m p o s i t i o n 。3 8 3 5 1l o c a lw a v ed e c o m p o s i t i o no f v i b r a t i o n s i g n a lo f t m lb e a m 3 9 3 5 2e x t r a c t i o nm e t h o do fv i b r a t i o ns i g n a lc h a r a c t e r i s t i c sb a s e d o nl o c a lw a v e d e c o m p o s i t i o n 4 0 3 5 3h i l b e r ts p e c t r u ma n dm a r g i n a ls p e c t r u mo f v i b r a t i o ns i g n a l 4 5 3 5 一d i s t a n c ed i s c r i m i n a t i o nm e t h o do f v i b r a t i o ns i g n a l 5 0 3 6s u m m a r y 5 4 c h a p t e r4t i m es e r i e sm o d e l i n ga n da n a l y s i so fa c o u s t i cs i g n a l 5 7 4 1 i n t r o d u c t i o n 5 7 4 2p r i n c i p l eo f t i m es e r i e s 5 7 4 3t y p eo f t i m es e r i e s 5 9 4 3 1a u t o r e g r e s s i o nm o d e l 5 9 4 3 2m o v i n ga v e r a g e m o d e l 6 0 4 3 3a u t o 。r e g r e s s i v em o v i n g - a v e r a g e m o d e l 6 0 4 3 4a u t o r e g r e s s i v ei n t e g r a t e dm o v i n g a v e r a g em o d e l 6 2 4 4s e r i e sm o d e l i n go f c o a l - r o c ka c o u s t i cs i g n a l 6 2 4 4 1d a t a p r e p r o c e s s i n g 6 4 4 4 2d i s t i n g u i s hs y s t e m m o d e l 6 6 4 4 3d i s t i n g u i s ht h em o d e lt y p e 6 7 4 4 一o r d e ro f t h em o d e l 6 8 4 4 5m o d e l v a l i d a t i o n 7 0 4 5b i s p e c t r u ma n a l y s i sa n di t sc h a r a c t e r i s t i c sb a s e do n a r m a m o d e l 7 3 4 6c o a l 。r o c ki n t e r f a c e c h a r a c t e r i s t i c sb a s e do nv a r i a n c eo ft h ea r m am o d e l c o n t e n t s r e s i d u a l 7 6 4 7s u m m a r y 7 7 c h a p t e r 5a p p l i c a t i o no fb pn e u r a ln e t w o r ki nc i r 7 9 5 1i n t r o d u c t i o n 7 9 5 2n e u r o nm o d e la n dl e a r n i n gm e t h o d s 7 9 5 2 1a r t i f i c i a ln e u r a lm o d e l 7 9 5 2 2l e a r n i n gm e t h o da n da l g o r i t h m 8 1 5 3t h eb pn e u r a ln e t w o r kr e c o g n i t i o no f v i b r a t i o ns i g n a l 8 1 5 3 1d e s i g no f b pn e u r a ln e t w o r k 8 2 5 3 2r e c o g n i t i o no f v i b r a t i o ns i g n a l 8 6 5 4t h eb pn e u r a ln e t w o r kr e c o g n i t i o no fa c o u s t i cs i g n a l 8 7 5 5r e c o g n i t i o nm e t h o db a s e do ni n f o r m a t i o nf u s i o n 8 8 5 6s u m m a r y 9 0 c o n c l u s i o n 9 1 r e f e r e n c e 9 5 a c k n o w l e d g e m e n t 10 3 p u b l i s h e dp a p e r sa n dp a r t i c i p a t e dp r o j e c t sd u r i n gt h ep h dp r o g r a m m e 1 0 5 山东大学博士学位论文 第1 章绪论 1 1 研究背景与意义 第1 章绪论 煤炭是一种不可再生资源，在我国能源中处于主导地位，关乎国民工业和农 业的发展，在整个国民经济中具有举足轻重的地位。煤炭开采技术的发展是提高 煤炭开采率的重要措施，是提高煤炭产量的重要手段。同时，煤炭开采自动化有 利于改善工人劳动条件，降低人身伤亡事故，提高劳动生产效率。 综采放项煤开采是厚煤层开采的一种煤炭回采方法，能够实现高产、高效、 低耗，得到了普遍推广。放顶煤采煤法就是在厚煤层中，沿煤层底部布置一个采 高2 m 3 m 的长壁工作面，用综合机械化采煤工艺进行回采，其示意图如图1 1 所示。 大体过程为利用矿山压力、液压支架反复支撑、尾梁上下摆动和预松动爆破等综 合方式预裂顶煤，使支架上方的顶煤破碎成散体后，由液压支架后方( 或上方) 放出并予以回收。这种开采方法是2 0 世纪7 0 至8 0 年代出现，并在我国首先成功推 广使用的一种新的采煤方法，适于厚煤层一次全高开采，具有许多显著优点。厚 煤层在我国储量丰富，占煤炭总储量的4 4 8 。每年近3 0 亿吨煤炭产量中的相当一 部煤炭是采用放顶煤的方法开采出来，因此放项煤技术的研究和推广对我国煤炭 工业的发展具有特别重要的意义【lj 。 3 1 一矸石层2 一煤层3 液压支架 图1 1 放项煤示意图 如何根据煤炭放落程度确定放煤口放煤时间是综采放顶煤开采过程中遇到的 一 鋈 jl叩澎 【) o o o o o 一 一o o o o 0 q o o o o o o 一 一o o o o o q o 0 o o o o o o o o o o 一 一o o o o 0 o o o o o o o o q o o o o 一 一o o o o o o o 0 o 山东大学博士学位论文 难题，目前顶煤放落全部是靠人工目测来判断控制。由于采煤工作面灰尘大，条 件恶劣，带来现场操作工人安全问题，且人工很难准确判断顶煤放落程度，不可 避免地导致放煤过程的过放状况和欠放状况。过放状况会将顶板矸石大量放出而 造成煤质下降、运输洗选成本增加；欠放状况会丢失煤炭，而造成回收率降低。 再者，随着采煤工作面产量增加，需要提高液压支架移架速度，提高移架速度的 有效方法是采用自动程序控制电液放顶煤支架代替人工手动控制的放顶煤支架。 人工目测判断顶煤放落程度、手动控制放煤口启闭的方法已不再适用电液放顶煤 支架操作需要。因此煤矸界面的自动识别成为控制放煤时间的关键技术，是实现 自动控制放煤口启闭和完善放顶煤开采自动化的基础，是提高煤炭开采率、提高 煤炭质量、降低成本的重要手段。 如果要实现顶煤自动放落，煤矸界面识别方法必须准确率高，速度快，具有 较强的可靠性，并且适应不同地质条件下的工作面。因此，煤矸界面识别问题成 为目前国内外普遍关注的问题，是煤炭生产过程中遇到的一项基础性课题。 1 2 国内外煤矸界面识别研