煤岩识别方法及其装置制造方法及图纸

技术编号:37148141 阅读:24 留言:0更新日期:2023-04-06 22:01
本申请提出了一种煤岩识别方法及其装置,涉及煤炭开采技术领域。本申请通过声音传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的音频信号;通过振动传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的振动信号;获取音频信号对应的音频时频谱以及振动信号对应的振动时频谱,其中,音频信号与振动信号处于时间同步状态;根据音频时频谱和振动时频谱,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别。本申请基于对采煤机的音频信号和振动信号进行融合分析,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别,避免了单一监测信号的局限性和滞后性,提高了采煤机所截割的煤岩的预测类别的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
煤岩识别方法及其装置


[0001]本申请涉及煤炭开采
,尤其涉及一种煤岩识别方法及其装置。

技术介绍

[0002]煤岩识别即用一种方法自动识别出煤岩对象为煤或岩石,煤矿设备的工作音频与其机械结构、工作状态密切相关,是分析设备运行状态的一项重要指标。相关技术中,多种煤岩识别方法如雷达探测法、应力截齿法、红外探测法等方法都需要在采煤机滚筒、机械臂等设备上安装各类传感器直接获取工作信息,且多以单方面监测手段为主,具有一定的局限性和滞后性。

技术实现思路

[0003]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0004]为此,本申请的一个目的在于提出一种煤岩识别方法,通过声音传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的音频信号;通过振动传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的振动信号;获取音频信号对应的音频时频谱以及振动信号对应的振动时频谱,其中,音频信号与振动信号处于时间同步状态;根据音频时频谱和振动时频谱,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别。
[0005]本申请的第二个目的在于提出一种煤岩识别装置。
[0006]本申请的第三个目的在于提出一种电子设备。
[0007]本申请的第四个目的在于提出一种非瞬时计算机可读存储介质。
[0008]本申请的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。
[0009]为达上述目的,本申请第一方面实施例提出了一种煤岩识别方法,包括:通过声音传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的音频信号;通过振动传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的振动信号;获取音频信号对应的音频时频谱以及振动信号对应的振动时频谱,其中,音频信号与振动信号处于时间同步状态;根据音频时频谱和振动时频谱,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别。
[0010]本申请基于对采煤机的音频信号和振动信号进行融合分析,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别,避免了单一监测信号的局限性和滞后性,提高了采煤机所截割的煤岩的预测类别的准确性。
[0011]根据本申请的一个实施例,根据音频时频谱和振动时频谱,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别,包括:对音频时频谱和振动时频谱分别进行预处理,以获取预处理后音频时频谱对应的音频向量序列和振动时频谱对应的振动向量序列;基于音频向量序列进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的音频特征向量序列,以及基于振动向量序列进行振动信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的振动特征向量序列;基于音频特征向量序列、振动特征向量序列和预设的融合向量,对音频信号侧和振动信号侧进行跨模态的特征融合,以获取融合后的目标融合向量;基于目标融合向量,确定采煤机所截割的煤
岩的预测类别。
[0012]根据本申请的一个实施例,对音频时频谱和振动时频谱分别进行预处理,以获取预处理后音频时频谱对应的音频向量序列和振动时频谱对应的振动向量序列,包括:将音频时频谱输入第一预处理层进行线性变换,获取线性变换后输出的音频时频谱对应的音频向量序列;将振动时频谱输入第二预处理层进行线性变换,获取线性变换后输出的振动时频谱对应的振动向量序列。
[0013]根据本申请的一个实施例,基于音频向量序列进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的音频特征向量序列,包括:将音频向量序列与第一分类向量进行拼接后与预设位置编码矩阵进行相加,获取相加后获得的音频分类向量序列;将音频分类向量序列输入音频单模态特征提取层进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的音频特征向量序列。
[0014]根据本申请的一个实施例,基于振动向量序列进行振动信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的振动特征向量序列,包括:将振动向量序列与第二分类向量进行拼接后与预设位置编码矩阵进行相加,获取相加后获得的振动分类向量序列;将振动分类向量序列输入振动单模态特征提取层进行振动信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的振动特征向量序列。
[0015]根据本申请的一个实施例,基于目标融合向量,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别,包括:基于目标融合向量,获取音频信号侧对应的第一目标分类向量和振动信号侧对应的第二目标分类向量;将第一目标分类向量和第二目标分类向量输入分类器层,获取采煤机所截割的煤岩的预测类别。
[0016]根据本申请的一个实施例,预测类别包括:煤炭类别;岩石类别;煤炭加岩石类别;非煤炭非岩石类别。
[0017]为达上述目的,本申请第二方面实施例提出了一种煤岩识别装置,包括:第一监测模块,用于通过声音传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的音频信号;第二监测模块,用于通过振动传感器对采煤机进行监测,以获取采煤机的振动信号;获取模块,用于获取音频信号对应的音频时频谱以及振动信号对应的振动时频谱,其中,音频信号与振动信号处于时间同步状态;预测模块,用于根据音频时频谱和振动时频谱,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别。
[0018]根据本申请的一个实施例,预测模块,还用于:对音频时频谱和振动时频谱分别进行预处理,以获取预处理后音频时频谱对应的音频向量序列和振动时频谱对应的振动向量序列;基于音频向量序列进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的音频特征向量序列,以及基于振动向量序列进行振动信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的振动特征向量序列;基于音频特征向量序列、振动特征向量序列和预设的融合向量,对音频信号侧和振动信号侧进行跨模态的特征融合,以获取融合后的目标融合向量;基于目标融合向量,确定采煤机所截割的煤岩的预测类别。
[0019]根据本申请的一个实施例,预测模块,还用于:将音频时频谱输入第一预处理层进行线性变换,获取线性变换后输出的音频时频谱对应的音频向量序列;将振动时频谱输入第二预处理层进行线性变换,获取线性变换后输出的振动时频谱对应的振动向量序列。
[0020]根据本申请的一个实施例,预测模块,还用于:将音频向量序列与第一分类向量进
行拼接后与预设位置编码矩阵进行相加,获取相加后获得的音频分类向量序列;将音频分类向量序列输入音频单模态特征提取层进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的音频特征向量序列。
[0021]根据本申请的一个实施例,预测模块,还用于:将振动向量序列与第二分类向量进行拼接后与预设位置编码矩阵进行相加,获取相加后获得的振动分类向量序列;将振动分类向量序列输入振动单模态特征提取层进行振动信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的振动特征向量序列。
[0022]根据本申请的一个实施例,预测模块,还用于:基于目标融合向量,获取音频信号侧对应的第一目标分类向量和振动信号侧对应的第二目标分类向量;将第一目标分类向量和第二目标分类向量输入分类器层,获取采煤机所截割的煤岩的预测类别。
[0023]根据本申请的一个实施例,预测类别包括:煤炭类别;岩石类别;煤炭加岩石类别;非煤炭非岩石类别。
[0024]为达上述目的,本申请第三方面实施例提出了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤岩识别方法,其特征在于,包括:通过声音传感器对采煤机进行监测,以获取所述采煤机的音频信号;通过振动传感器对所述采煤机进行监测,以获取所述采煤机的振动信号;获取所述音频信号对应的音频时频谱以及所述振动信号对应的振动时频谱,其中,所述音频信号与所述振动信号处于时间同步状态;根据所述音频时频谱和所述振动时频谱,确定所述采煤机所截割的煤岩的预测类别。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述音频时频谱和所述振动时频谱,确定所述采煤机所截割的煤岩的预测类别,包括:对所述音频时频谱和所述振动时频谱分别进行预处理,以获取预处理后所述音频时频谱对应的音频向量序列和所述振动时频谱对应的振动向量序列;基于所述音频向量序列进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的音频特征向量序列,以及基于所述振动向量序列进行振动信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的振动特征向量序列;基于所述音频特征向量序列、所述振动特征向量序列和预设的融合向量,对所述音频信号侧和所述振动信号侧进行跨模态的特征融合,以获取融合后的目标融合向量;基于所述目标融合向量,确定所述采煤机所截割的煤岩的预测类别。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述音频时频谱和所述振动时频谱分别进行预处理,以获取预处理后所述音频时频谱对应的音频向量序列和所述振动时频谱对应的振动向量序列,包括:将所述音频时频谱输入第一预处理层进行线性变换,获取线性变换后输出的所述音频时频谱对应的所述音频向量序列;将所述振动时频谱输入第二预处理层进行线性变换,获取线性变换后输出的所述振动时频谱对应的所述振动向量序列。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述音频向量序列进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的音频特征向量序列,包括:将所述音频向量序列与第一分类向量进行拼接后与预设位置编码矩阵进行相加,获取相加后获得的音频分类向量序列;将所述音频分类向量序列输入音频单模态特征提取层进行音频信号侧的模态特征提取,以获取提取后生成的所...

【专利技术属性】
技术研发人员:王峰曹宁宁高思伟李再峰宋国利
申请(专利权)人:北京煤科天玛自动化科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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