多信息融合視角下煤巖界面識(shí)別理論與實(shí)驗(yàn)探索一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景煤炭作為我國(guó)的主體能源，在能源結(jié)構(gòu)中占據(jù)著舉足輕重的地位。近年來(lái)，雖然我國(guó)積極推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，大力發(fā)展新能源，但煤炭在能源消費(fèi)中的占比依然較高。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至[具體年份]，煤炭占全國(guó)能源消費(fèi)總量的比重仍達(dá)到[X]%。在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，煤炭在我國(guó)能源體系中的基礎(chǔ)性地位仍難以動(dòng)搖。隨著科技的飛速發(fā)展和社會(huì)的不斷進(jìn)步，煤炭開采行業(yè)正朝著智能化方向邁進(jìn)。煤礦智能化是煤炭工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心技術(shù)支撐，也是保障國(guó)家能源安全穩(wěn)定供應(yīng)的關(guān)鍵舉措。國(guó)家相繼出臺(tái)了一系列政策推動(dòng)煤礦智能化建設(shè)，如2020年國(guó)家發(fā)改委等八部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于加快煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，明確提出到2025年，大型煤礦和災(zāi)害嚴(yán)重煤礦基本實(shí)現(xiàn)智能化；到2035年，各類煤礦基本實(shí)現(xiàn)智能化，構(gòu)建多產(chǎn)業(yè)鏈、多系統(tǒng)集成的煤礦智能化系統(tǒng)，建成智能感知、智能決策、自動(dòng)執(zhí)行的煤礦智能化體系。在政策的引導(dǎo)和支持下，我國(guó)煤礦智能化建設(shè)取得了顯著成效，截至2022年底，全國(guó)已建成智能化煤礦572處、智能化采掘工作面1019處。在煤礦智能化開采過(guò)程中，煤巖界面識(shí)別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能化采煤的關(guān)鍵技術(shù)之一。準(zhǔn)確識(shí)別煤巖界面，對(duì)于提高采煤效率、保障作業(yè)安全、降低生產(chǎn)成本以及實(shí)現(xiàn)煤炭資源的高效清潔利用具有重要意義。傳統(tǒng)的煤巖界面識(shí)別方法主要依靠人工觀察和經(jīng)驗(yàn)判斷，這種方式不僅效率低下，而且易受人為因素和環(huán)境因素的影響，導(dǎo)致誤判和安全事故的發(fā)生。例如，在一些復(fù)雜地質(zhì)條件下，人工難以準(zhǔn)確判斷煤巖界面，采煤機(jī)可能會(huì)誤割巖石，不僅會(huì)降低采煤效率，還會(huì)造成截齒磨損、設(shè)備損壞等問(wèn)題，甚至引發(fā)安全事故。此外，人工識(shí)別煤巖界面也難以滿足智能化采煤對(duì)高精度、實(shí)時(shí)性的要求。隨著傳感器技術(shù)、信息融合技術(shù)、人工智能技術(shù)等的不斷發(fā)展，為煤巖界面識(shí)別技術(shù)的創(chuàng)新提供了新的機(jī)遇?；趥鞲衅餍畔⑷诤系拿簬r界面識(shí)別技術(shù)成為研究熱點(diǎn)，通過(guò)綜合利用多種傳感器獲取的信息，能夠更全面、準(zhǔn)確地反映煤巖界面的特征，從而提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，激光掃描儀可以獲取煤巖界面的三維形狀信息，紅外線傳感器可以感知煤巖的溫度差異，振動(dòng)傳感器可以監(jiān)測(cè)采煤機(jī)截割時(shí)的振動(dòng)信號(hào)等，將這些傳感器信息進(jìn)行融合處理，能夠有效提高煤巖界面識(shí)別的精度。同時(shí)，人工智能技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等在煤巖界面識(shí)別中的應(yīng)用，也為解決復(fù)雜地質(zhì)條件下的煤巖識(shí)別問(wèn)題提供了新的思路和方法。通過(guò)對(duì)大量煤巖樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立智能化的識(shí)別模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)煤巖界面的自動(dòng)、準(zhǔn)確識(shí)別。1.1.2研究意義提升采煤效率：準(zhǔn)確識(shí)別煤巖界面能夠使采煤機(jī)精準(zhǔn)地切割煤層，避免不必要的巖石切割，從而提高采煤效率。據(jù)相關(guān)研究表明，采用先進(jìn)的煤巖界面識(shí)別技術(shù)，可使采煤效率提高[X]%以上。例如，在某煤礦應(yīng)用基于多傳感器信息融合的煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)后，采煤機(jī)的平均截割速度提高了[X]m/min，煤炭產(chǎn)量顯著增加。同時(shí)，減少了因誤割巖石導(dǎo)致的設(shè)備停機(jī)時(shí)間，進(jìn)一步提高了采煤作業(yè)的連續(xù)性和生產(chǎn)效率。保障安全生產(chǎn)：煤礦開采是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，煤巖界面識(shí)別不準(zhǔn)確容易引發(fā)安全事故。通過(guò)準(zhǔn)確識(shí)別煤巖界面，采煤機(jī)可以及時(shí)調(diào)整截割策略，避免截割到堅(jiān)硬的巖石，減少設(shè)備的振動(dòng)和沖擊，降低因截齒磨損、設(shè)備故障等引發(fā)的安全風(fēng)險(xiǎn)。此外，還能有效減少煤塵和瓦斯爆炸的隱患，保障作業(yè)人員的生命安全。例如，在一些瓦斯含量較高的煤礦，采煤機(jī)截割硬巖產(chǎn)生的火花和瞬時(shí)高溫是引發(fā)瓦斯爆炸的重要原因之一，而準(zhǔn)確的煤巖界面識(shí)別可以有效避免這種情況的發(fā)生。降低生產(chǎn)成本：一方面，避免誤割巖石可以減少截齒的磨損和更換頻率，降低設(shè)備維護(hù)成本。據(jù)統(tǒng)計(jì)，采用有效的煤巖界面識(shí)別技術(shù)，可使截齒的使用壽命延長(zhǎng)[X]%，設(shè)備維護(hù)成本降低[X]%左右。另一方面，減少巖石混入煤炭中，可降低后續(xù)煤炭洗選加工的難度和成本，提高煤炭的質(zhì)量和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，某煤礦在應(yīng)用煤巖界面識(shí)別技術(shù)后，煤炭的灰分含量降低了[X]%，發(fā)熱量提高了[X]MJ/kg，在市場(chǎng)上的售價(jià)得到了顯著提升。促進(jìn)煤炭行業(yè)可持續(xù)發(fā)展：煤巖界面識(shí)別技術(shù)的研究與應(yīng)用，有助于推動(dòng)煤炭開采向智能化、無(wú)人化方向發(fā)展，減少對(duì)人工的依賴，緩解煤礦行業(yè)“招工難”的問(wèn)題。同時(shí)，提高煤炭資源的采出率，減少資源浪費(fèi)，符合可持續(xù)發(fā)展的理念。例如，在一些復(fù)雜地質(zhì)條件的礦區(qū)，通過(guò)精準(zhǔn)的煤巖界面識(shí)別，能夠開采出更多以往難以開采的煤炭資源，提高資源利用率，為煤炭行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀煤巖界面識(shí)別技術(shù)作為煤礦智能化開采的關(guān)鍵技術(shù)，一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員研究的熱點(diǎn)。其發(fā)展歷程伴隨著傳感器技術(shù)、信息處理技術(shù)和人工智能技術(shù)的進(jìn)步，取得了豐碩的成果。國(guó)外研究現(xiàn)狀：國(guó)外對(duì)煤巖界面識(shí)別技術(shù)的研究起步較早。在20世紀(jì)60年代初，英國(guó)率先開展自動(dòng)化采煤設(shè)備研發(fā)，并研制出用于探測(cè)頂煤厚度的γ射線探測(cè)儀，開啟了煤巖界面識(shí)別技術(shù)的探索之旅。此后，眾多國(guó)家紛紛加入研究行列，經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，取得了一系列重要成果。在傳感器技術(shù)方面，不斷涌現(xiàn)出新型傳感器用于煤巖界面識(shí)別。例如，德國(guó)在探地雷達(dá)技術(shù)上取得了開創(chuàng)性進(jìn)展，1888年赫茲通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明電磁場(chǎng)存在，為探地雷達(dá)技術(shù)奠定理論基礎(chǔ)；1904年海姆斯邁爾提出用電磁波探測(cè)埋地金屬物體的發(fā)明專利，開啟了探地雷達(dá)技術(shù)；1910年萊姆巴赫和羅伊提出探測(cè)地下相對(duì)高導(dǎo)電區(qū)域的發(fā)明專利，形成了探地雷達(dá)概念。美國(guó)在探地雷達(dá)儀器研發(fā)方面處于領(lǐng)先地位，1968年泰洛微波器公司開發(fā)出最早的探地雷達(dá)設(shè)備，用于公路路基下溶洞勘查和地下采礦試驗(yàn)。此外，紅外線傳感器、振動(dòng)傳感器等也被廣泛應(yīng)用于煤巖界面識(shí)別，通過(guò)感知煤巖的溫度差異、截割時(shí)的振動(dòng)信號(hào)等特征來(lái)識(shí)別煤巖界面。在信息融合與處理技術(shù)方面，國(guó)外學(xué)者提出了多種先進(jìn)的算法和模型。如利用多傳感器融合技術(shù)，將不同類型傳感器獲取的信息進(jìn)行綜合分析和處理，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，人工智能技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等在煤巖界面識(shí)別中的應(yīng)用也取得了顯著進(jìn)展。通過(guò)對(duì)大量煤巖樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立智能化的識(shí)別模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)煤巖界面的自動(dòng)、準(zhǔn)確識(shí)別。例如，一些研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)煤巖的物理特性數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)煤巖界面的有效識(shí)別；還有研究采用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤巖圖像進(jìn)行處理，取得了較好的識(shí)別效果。在實(shí)際應(yīng)用方面，國(guó)外一些先進(jìn)的采煤國(guó)家已經(jīng)將煤巖界面識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于煤礦開采實(shí)踐中。例如，澳大利亞的一些煤礦采用了基于多傳感器信息融合的煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)的自動(dòng)化截割，提高了采煤效率和煤炭質(zhì)量。德國(guó)的部分煤礦應(yīng)用了先進(jìn)的探地雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行煤巖界面探測(cè)，為采煤機(jī)的截割路徑規(guī)劃提供了準(zhǔn)確的依據(jù)，有效減少了截齒磨損和設(shè)備故障。國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀：我國(guó)對(duì)煤巖界面識(shí)別技術(shù)的研究雖然起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。近年來(lái)，隨著國(guó)家對(duì)煤礦智能化建設(shè)的高度重視，投入了大量的科研資源，國(guó)內(nèi)學(xué)者和企業(yè)在煤巖界面識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域取得了眾多成果。在傳感器技術(shù)研究方面，國(guó)內(nèi)科研團(tuán)隊(duì)積極研發(fā)適用于煤礦復(fù)雜環(huán)境的傳感器。例如，研發(fā)出高精度的振動(dòng)傳感器，能夠更準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)采煤機(jī)截割時(shí)的振動(dòng)信號(hào)，為煤巖界面識(shí)別提供更可靠的數(shù)據(jù)；還開發(fā)了新型的紅外線傳感器，提高了對(duì)煤巖溫度差異的感知精度。同時(shí)，在傳感器的抗干擾能力和穩(wěn)定性方面也取得了重要突破，使其能夠在高濕度、強(qiáng)電磁干擾等惡劣的礦井環(huán)境中穩(wěn)定工作。在信息融合與處理算法方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了多種創(chuàng)新的方法。一些研究將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合識(shí)別模型，充分利用模糊理論對(duì)不確定性信息的處理能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，提高了煤巖界面識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性；還有學(xué)者采用D-S證據(jù)理論融合多種傳感器信息，通過(guò)對(duì)不同證據(jù)的可信度進(jìn)行分析和融合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)煤巖界面的有效識(shí)別。此外，在深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)也開展了大量研究，如利用深度置信網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等對(duì)煤巖數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，取得了良好的識(shí)別效果。在實(shí)際應(yīng)用方面，我國(guó)許多煤礦企業(yè)積極引進(jìn)和應(yīng)用煤巖界面識(shí)別技術(shù)，推動(dòng)煤礦智能化開采進(jìn)程。例如，神東煤炭集團(tuán)在部分礦井應(yīng)用了基于多信息融合的煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了采煤機(jī)的智能調(diào)高控制，有效避免了采煤機(jī)誤割巖石，提高了采煤效率和煤炭質(zhì)量；陽(yáng)泉煤業(yè)集團(tuán)采用了自主研發(fā)的煤巖界面識(shí)別技術(shù)，結(jié)合智能化采煤設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了采煤作業(yè)的自動(dòng)化和智能化，降低了工人勞動(dòng)強(qiáng)度，保障了生產(chǎn)安全。盡管國(guó)內(nèi)外在煤巖界面識(shí)別技術(shù)方面取得了顯著進(jìn)展，但目前該技術(shù)仍存在一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)。例如，在復(fù)雜地質(zhì)條件下，煤巖界面識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性還有待進(jìn)一步提高；多傳感器信息融合的算法和模型還需要進(jìn)一步優(yōu)化，以提高融合效率和識(shí)別精度；傳感器的穩(wěn)定性和抗干擾能力在某些極端礦井環(huán)境下仍需加強(qiáng)等。針對(duì)這些問(wèn)題，未來(lái)的研究將朝著多技術(shù)融合、智能化程度更高、適應(yīng)性更強(qiáng)的方向發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)煤巖界面的精準(zhǔn)識(shí)別，推動(dòng)煤礦智能化開采的全面實(shí)現(xiàn)。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容多信息融合理論研究：深入剖析多信息融合技術(shù)在煤巖界面識(shí)別中的應(yīng)用原理，全面梳理目前主流的信息融合算法，如D-S證據(jù)理論、卡爾曼濾波算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法等。詳細(xì)分析各算法的優(yōu)勢(shì)與局限性，例如D-S證據(jù)理論對(duì)不確定性信息具有較強(qiáng)的處理能力，但在證據(jù)沖突較大時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的融合結(jié)果；卡爾曼濾波算法適用于線性系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)，但對(duì)非線性系統(tǒng)的處理效果欠佳；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力，但訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜，容易出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上，探索適合煤巖界面識(shí)別的多信息融合算法組合，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)研究提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐。實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)與實(shí)施：精心選擇合適的傳感器，如振動(dòng)傳感器、紅外線傳感器、激光掃描儀等，依據(jù)傳感器的工作原理和特性，設(shè)計(jì)科學(xué)合理的安裝位置與方式，確保能夠精準(zhǔn)獲取煤巖界面的多源信息。構(gòu)建模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，盡可能真實(shí)地模擬煤礦井下的復(fù)雜環(huán)境，包括溫度、濕度、光照、電磁干擾等因素，以全面測(cè)試和驗(yàn)證多信息融合煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)的性能。同時(shí)，積極開展現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，在實(shí)際煤礦開采場(chǎng)景中對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行應(yīng)用和優(yōu)化，進(jìn)一步提高系統(tǒng)的可靠性和實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與驗(yàn)證：運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理與分析方法，如統(tǒng)計(jì)學(xué)分析、相關(guān)性分析、主成分分析等，對(duì)實(shí)驗(yàn)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，提取出能夠有效表征煤巖界面特征的關(guān)鍵信息。通過(guò)對(duì)比分析不同傳感器信息融合前后的識(shí)別準(zhǔn)確率、誤判率等關(guān)鍵指標(biāo)，科學(xué)評(píng)估多信息融合技術(shù)在煤巖界面識(shí)別中的實(shí)際效果。此外，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際煤巖界面情況進(jìn)行細(xì)致比對(duì)，驗(yàn)證識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，為系統(tǒng)的改進(jìn)和完善提供有力的數(shù)據(jù)支持。識(shí)別系統(tǒng)的優(yōu)化與改進(jìn)：根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析結(jié)論，有針對(duì)性地對(duì)多信息融合煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。進(jìn)一步優(yōu)化傳感器的選型和布局，提高傳感器的性能和穩(wěn)定性，減少外界干擾對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的影響。同時(shí)，對(duì)信息融合算法進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，提高算法的融合效率和識(shí)別精度，降低算法的復(fù)雜度和計(jì)算量。此外，加強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力和適應(yīng)性，使其能夠在更加復(fù)雜多變的煤礦開采環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，不斷提高煤巖界面識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略研究：全面分析多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨的各種挑戰(zhàn)，如傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸延遲、算法復(fù)雜度高、計(jì)算資源有限等問(wèn)題。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，深入研究相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略，如采用傳感器冗余設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)緩存與預(yù)處理、算法簡(jiǎn)化與優(yōu)化、分布式計(jì)算等技術(shù)，提高系統(tǒng)的可靠性、實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性。同時(shí)，關(guān)注行業(yè)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)和技術(shù)趨勢(shì)，積極探索新的技術(shù)和方法，為解決煤巖界面識(shí)別問(wèn)題提供更多的思路和方案。1.3.2研究方法文獻(xiàn)研究法：系統(tǒng)全面地搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于煤巖界面識(shí)別技術(shù)，特別是多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)論文、研究報(bào)告、專利文獻(xiàn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等。對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行深入細(xì)致的研讀和分析，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)、關(guān)鍵技術(shù)以及存在的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，為本文的研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和豐富的研究思路，避免研究的盲目性和重復(fù)性。實(shí)驗(yàn)研究法：通過(guò)構(gòu)建模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和開展現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，對(duì)多信息融合煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行全面深入的測(cè)試和驗(yàn)證。在模擬實(shí)驗(yàn)中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，精確測(cè)量和記錄各種實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，深入研究不同因素對(duì)煤巖界面識(shí)別效果的影響規(guī)律。在現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)中，將識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用于實(shí)際煤礦開采場(chǎng)景，真實(shí)地檢驗(yàn)系統(tǒng)的性能和可靠性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的問(wèn)題，為系統(tǒng)的優(yōu)化和改進(jìn)提供真實(shí)可靠的數(shù)據(jù)支持。理論分析法：運(yùn)用多信息融合理論、信號(hào)處理理論、模式識(shí)別理論等相關(guān)學(xué)科的知識(shí)，對(duì)煤巖界面識(shí)別過(guò)程中的信息獲取、處理、融合和識(shí)別等環(huán)節(jié)進(jìn)行深入的理論分析和建模。通過(guò)理論推導(dǎo)和仿真模擬，深入研究不同算法和模型的性能和特點(diǎn)，為實(shí)驗(yàn)研究提供科學(xué)的理論指導(dǎo)，提高研究的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。對(duì)比分析法：將多信息融合煤巖界面識(shí)別方法與傳統(tǒng)的煤巖界面識(shí)別方法進(jìn)行全面系統(tǒng)的對(duì)比分析，從識(shí)別準(zhǔn)確率、誤判率、實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性、適應(yīng)性等多個(gè)角度進(jìn)行評(píng)估和比較。通過(guò)對(duì)比分析，清晰地揭示多信息融合方法的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)識(shí)別方法提供明確的方向和依據(jù)，同時(shí)也為該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用提供有力的參考。二、煤巖界面多信息融合識(shí)別理論基礎(chǔ)2.1信息融合技術(shù)概述信息融合技術(shù)，最初被稱為數(shù)據(jù)融合，是一種綜合處理多源信息的關(guān)鍵技術(shù)。其核心在于協(xié)同利用多種來(lái)源的信息，以獲取對(duì)同一事物或目標(biāo)更客觀、更本質(zhì)的認(rèn)識(shí)。該技術(shù)的基本原理是充分利用不同時(shí)間與空間的多傳感器信息資源，運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)，按照特定準(zhǔn)則對(duì)按時(shí)序獲得的多傳感器觀測(cè)信息進(jìn)行自動(dòng)分析、綜合、支配和使用，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)被測(cè)對(duì)象的一致性解釋與描述，完成所需的決策和估計(jì)任務(wù)，使系統(tǒng)性能超越其各組成部分單獨(dú)工作時(shí)的性能。信息融合技術(shù)的發(fā)展歷程豐富且具有重要意義。20世紀(jì)70年代，美國(guó)國(guó)防部資助開發(fā)聲納信號(hào)處理系統(tǒng)，這標(biāo)志著信息融合技術(shù)的起源，當(dāng)時(shí)它主要應(yīng)用于軍事領(lǐng)域的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤。進(jìn)入80年代，為滿足軍事作戰(zhàn)的復(fù)雜需求，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，1988年美國(guó)將CI系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)列為國(guó)防部重點(diǎn)開發(fā)的二十項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)之一，信息融合技術(shù)在軍事應(yīng)用中愈發(fā)受到重視，如在海灣戰(zhàn)爭(zhēng)中，其展現(xiàn)出巨大潛力，為軍事決策提供了有力支持。此后，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息融合技術(shù)在90年代得到更廣泛的研究與應(yīng)用，從軍事領(lǐng)域迅速擴(kuò)展到民用領(lǐng)域，涵蓋機(jī)器人和智能儀器系統(tǒng)、智能制造系統(tǒng)、航天應(yīng)用、圖像分析與理解、慣性導(dǎo)航、模式識(shí)別等眾多領(lǐng)域。在當(dāng)前，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，信息融合技術(shù)正朝著智能化、自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化方向邁進(jìn)，更加注重跨領(lǐng)域、跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)融合，以實(shí)現(xiàn)更全面、深入的決策支持。在軍事領(lǐng)域，信息融合技術(shù)發(fā)揮著不可或缺的作用。在戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知方面，通過(guò)融合雷達(dá)、衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)等多種傳感器獲取的信息，能夠全面、實(shí)時(shí)地掌握戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，為指揮決策提供準(zhǔn)確依據(jù)。例如，在伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)和阿富汗戰(zhàn)爭(zhēng)中，美國(guó)軍方的信息融合系統(tǒng)將各類偵察設(shè)備收集到的情報(bào)進(jìn)行整合分析，使指揮官能夠清晰了解敵方兵力部署、行動(dòng)意圖等關(guān)鍵信息，從而制定出更有效的作戰(zhàn)策略。在智能武器系統(tǒng)中，信息融合技術(shù)使武器能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別和跟蹤目標(biāo)，提高打擊的準(zhǔn)確性和效果。在民用領(lǐng)域，信息融合技術(shù)同樣應(yīng)用廣泛且成果顯著。在智能交通系統(tǒng)中，通過(guò)融合車輛傳感器、道路傳感器、衛(wèi)星定位等多源信息，實(shí)現(xiàn)車輛的精確定位與導(dǎo)航，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通流量，優(yōu)化交通信號(hào)控制，有效提高了交通效率和安全性。比如，一些城市的智能交通系統(tǒng)利用信息融合技術(shù)，根據(jù)實(shí)時(shí)路況動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)長(zhǎng)，緩解了交通擁堵狀況。在醫(yī)療領(lǐng)域，信息融合技術(shù)用于疾病診斷、治療方案制定等。通過(guò)融合醫(yī)學(xué)影像、生化檢測(cè)、基因檢測(cè)等多方面的信息，醫(yī)生能夠更準(zhǔn)確地診斷疾病，制定個(gè)性化的治療方案，提高治療效果。例如，在癌癥診斷中，將CT、MRI等影像信息與腫瘤標(biāo)志物檢測(cè)結(jié)果相結(jié)合，有助于更早期、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)癌癥，并為后續(xù)治療提供有力指導(dǎo)。在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，信息融合技術(shù)助力機(jī)器人實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的精準(zhǔn)感知和決策控制，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)融合視覺(jué)傳感器、力傳感器、位置傳感器等信息，機(jī)器人能夠更好地完成復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)，如在汽車制造中，機(jī)器人可根據(jù)融合信息精確地進(jìn)行零部件裝配。2.2煤巖界面識(shí)別常用信息類型在煤巖界面識(shí)別技術(shù)的研究與應(yīng)用中，充分利用煤巖在物理、力學(xué)和視覺(jué)等方面存在的特性差異，通過(guò)多種類型的信息來(lái)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別。這些信息類型各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，為煤巖界面識(shí)別提供了多元化的途徑和方法。2.2.1物理信息煤巖在物理特性上存在顯著差異，這為基于物理信息的煤巖界面識(shí)別技術(shù)提供了基礎(chǔ)。γ射線探測(cè)技術(shù)是利用煤和巖石對(duì)γ射線吸收程度的不同來(lái)識(shí)別煤巖界面。γ射線與物質(zhì)相互作用時(shí)，會(huì)發(fā)生光電效應(yīng)、康普頓散射和電子對(duì)效應(yīng)等，不同物質(zhì)對(duì)γ射線的吸收系數(shù)不同。煤的主要成分是碳、氫、氧等輕元素，對(duì)γ射線的吸收相對(duì)較弱；而巖石中含有較多的硅、鋁、鈣等重元素，對(duì)γ射線的吸收能力較強(qiáng)。當(dāng)γ射線穿過(guò)煤巖時(shí)，通過(guò)檢測(cè)γ射線強(qiáng)度的變化，就可以判斷煤巖界面的位置。例如，在某煤礦的應(yīng)用中，采用γ射線探測(cè)儀對(duì)煤層進(jìn)行探測(cè)，根據(jù)γ射線強(qiáng)度的突變準(zhǔn)確地確定了煤巖界面，為采煤機(jī)的截割提供了可靠的依據(jù)。雷達(dá)探測(cè)技術(shù)則是基于煤巖的介電常數(shù)差異來(lái)工作的。煤和巖石的介電常數(shù)不同，當(dāng)雷達(dá)波發(fā)射到煤巖介質(zhì)中時(shí)，會(huì)在煤巖界面處發(fā)生反射和折射。通過(guò)接收和分析反射波的特征，如反射波的強(qiáng)度、相位、頻率等信息，就可以推斷出煤巖界面的位置和形態(tài)。在實(shí)際應(yīng)用中，探地雷達(dá)是常用的設(shè)備，它能夠快速、連續(xù)地對(duì)煤巖界面進(jìn)行探測(cè)，獲取高分辨率的地下圖像，為煤巖界面識(shí)別提供直觀的信息。例如，在某礦區(qū)的地質(zhì)勘探中，利用探地雷達(dá)對(duì)煤層進(jìn)行探測(cè)，清晰地顯示出了煤巖界面的起伏情況，為采煤方案的制定提供了重要參考。紅外探測(cè)技術(shù)利用的是煤巖的熱輻射特性差異。煤和巖石的熱導(dǎo)率、比熱容等熱物理性質(zhì)不同，在相同的外界條件下，其表面溫度會(huì)存在差異，從而導(dǎo)致熱輻射強(qiáng)度不同。通過(guò)紅外傳感器檢測(cè)煤巖表面的紅外輻射強(qiáng)度，就可以識(shí)別煤巖界面。例如，在一些煤礦中，安裝了紅外熱像儀，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采煤機(jī)截割區(qū)域的煤巖表面溫度分布，當(dāng)檢測(cè)到溫度突變時(shí)，即可判斷為煤巖界面，及時(shí)調(diào)整采煤機(jī)的截割參數(shù)，避免誤割巖石。2.2.2力學(xué)信息煤巖的力學(xué)特性差異也是煤巖界面識(shí)別的重要依據(jù)。有功功率監(jiān)測(cè)是基于采煤機(jī)截割煤巖時(shí)電機(jī)有功功率的變化來(lái)實(shí)現(xiàn)識(shí)別的。當(dāng)采煤機(jī)截割煤層時(shí)，由于煤的硬度相對(duì)較低，截割阻力較小，電機(jī)所需的有功功率也相對(duì)較?。欢?dāng)截割到巖石時(shí)，巖石的硬度大，截割阻力急劇增加，電機(jī)的有功功率會(huì)顯著上升。通過(guò)監(jiān)測(cè)電機(jī)的有功功率變化，設(shè)定合理的閾值，就可以判斷采煤機(jī)是否截割到巖石，從而識(shí)別煤巖界面。例如，在某采煤工作面，通過(guò)對(duì)采煤機(jī)電機(jī)有功功率的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，當(dāng)功率超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)，及時(shí)調(diào)整采煤機(jī)的截割速度和截割深度，有效避免了截齒的過(guò)度磨損和設(shè)備的損壞。震動(dòng)檢測(cè)是利用煤巖被截割時(shí)產(chǎn)生的震動(dòng)信號(hào)特征差異來(lái)識(shí)別煤巖界面。煤和巖石的力學(xué)性質(zhì)不同，在截割過(guò)程中產(chǎn)生的震動(dòng)信號(hào)在頻率、幅值、能量等方面都存在明顯差異。例如，巖石被截割時(shí)產(chǎn)生的震動(dòng)信號(hào)頻率較高、幅值較大，能量也相對(duì)集中在高頻段；而煤被截割時(shí)產(chǎn)生的震動(dòng)信號(hào)頻率相對(duì)較低、幅值較小，能量分布較為分散。通過(guò)安裝在采煤機(jī)上的振動(dòng)傳感器采集震動(dòng)信號(hào)，利用信號(hào)處理技術(shù)對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和特征提取，建立煤巖識(shí)別模型，就可以根據(jù)震動(dòng)信號(hào)的特征來(lái)判斷煤巖界面。例如，有研究采用小波變換對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，提取不同頻段的能量特征作為識(shí)別煤巖的依據(jù)，取得了較好的識(shí)別效果。截割力檢測(cè)則是直接測(cè)量采煤機(jī)截割煤巖時(shí)的截割力大小來(lái)判斷煤巖界面。當(dāng)截割煤層時(shí)，截割力較?。唤馗顜r石時(shí)，截割力會(huì)大幅增加。通過(guò)在采煤機(jī)的截割部安裝力傳感器，實(shí)時(shí)測(cè)量截割力，根據(jù)截割力的變化情況來(lái)識(shí)別煤巖界面。在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高識(shí)別的準(zhǔn)確性，通常會(huì)結(jié)合其他信息，如振動(dòng)信號(hào)、電機(jī)功率等進(jìn)行綜合判斷。例如，某煤礦在采煤機(jī)上同時(shí)安裝了力傳感器和振動(dòng)傳感器，將截割力和振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，有效提高了煤巖界面識(shí)別的準(zhǔn)確率。2.2.3視覺(jué)信息基于圖像識(shí)別技術(shù)的煤巖界面識(shí)別方法，主要利用煤巖的顏色、紋理等視覺(jué)特征。煤和巖石在顏色上通常存在明顯差異，煤一般呈現(xiàn)黑色或深灰色，而巖石的顏色則較為多樣，如灰色、白色、黃色等。在紋理方面，煤的紋理相對(duì)較為均勻、細(xì)膩，而巖石的紋理則更為復(fù)雜、粗糙。通過(guò)在采煤機(jī)上安裝工業(yè)攝像機(jī)，拍攝采煤工作面的圖像，利用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析。首先對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)、灰度化等操作，以提高圖像的質(zhì)量和清晰度；然后提取圖像的顏色特征和紋理特征，如顏色直方圖、灰度共生矩陣等；最后利用模式識(shí)別算法，如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對(duì)提取的特征進(jìn)行分類識(shí)別，判斷煤巖界面。例如，有研究利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤巖圖像進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，通過(guò)大量的煤巖樣本圖像學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)提取煤巖的特征并進(jìn)行準(zhǔn)確分類，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了較高水平。然而，在煤礦井下復(fù)雜的環(huán)境中，存在光照不均、粉塵污染、水霧等干擾因素，會(huì)影響圖像的質(zhì)量和識(shí)別效果。為了解決這些問(wèn)題，研究人員采用了多種方法，如采用自適應(yīng)光照補(bǔ)償算法來(lái)改善光照不均的問(wèn)題，利用圖像增強(qiáng)技術(shù)提高圖像的對(duì)比度，以及采用圖像去霧算法去除水霧的影響等。同時(shí)，結(jié)合多源信息融合，將視覺(jué)信息與其他物理信息、力學(xué)信息相結(jié)合，能夠進(jìn)一步提高煤巖界面識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。2.3多信息融合算法在煤巖界面識(shí)別中，多信息融合算法起著至關(guān)重要的作用。通過(guò)融合多種傳感器獲取的信息，能夠更全面、準(zhǔn)確地識(shí)別煤巖界面，提高采煤效率和安全性。多信息融合算法主要包括傳統(tǒng)融合算法和智能融合算法，下面將分別對(duì)這兩類算法進(jìn)行介紹。2.3.1傳統(tǒng)融合算法加權(quán)平均法：加權(quán)平均法是一種簡(jiǎn)單直觀的多傳感器信息融合算法。其基本原理是對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)，根據(jù)各傳感器的可靠性、精度等因素賦予不同的權(quán)重，然后進(jìn)行加權(quán)求和，得到融合后的結(jié)果。在煤巖界面識(shí)別中，若有多個(gè)傳感器測(cè)量煤巖的某一物理參數(shù)，如γ射線強(qiáng)度，可根據(jù)各γ射線傳感器的精度和穩(wěn)定性分配權(quán)重。假設(shè)共有n個(gè)傳感器，第i個(gè)傳感器的測(cè)量值為x_i，其對(duì)應(yīng)的權(quán)重為w_i，且\sum_{i=1}^{n}w_i=1，則融合后的結(jié)果X為：X=\sum_{i=1}^{n}w_ix_i。該算法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的系統(tǒng)較為適用；缺點(diǎn)是權(quán)重的確定往往依賴經(jīng)驗(yàn)，缺乏自適應(yīng)性，當(dāng)傳感器的可靠性發(fā)生變化時(shí)，難以保證融合結(jié)果的準(zhǔn)確性?？柭鼮V波：卡爾曼濾波是一種基于線性系統(tǒng)狀態(tài)空間模型的最優(yōu)估計(jì)方法，廣泛應(yīng)用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)和預(yù)測(cè)。在煤巖界面識(shí)別中，可將采煤機(jī)的截割過(guò)程看作一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，煤巖界面的位置和狀態(tài)是系統(tǒng)的狀態(tài)變量。通過(guò)建立系統(tǒng)的狀態(tài)方程和觀測(cè)方程，利用卡爾曼濾波算法對(duì)傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可實(shí)時(shí)估計(jì)煤巖界面的狀態(tài)。假設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)方程為X_{k}=A_{k}X_{k-1}+B_{k}U_{k}+W_{k}，觀測(cè)方程為Z_{k}=H_{k}X_{k}+V_{k}，其中X_{k}是k時(shí)刻的狀態(tài)向量，A_{k}是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，B_{k}是控制輸入矩陣，U_{k}是控制向量，W_{k}是過(guò)程噪聲，Z_{k}是k時(shí)刻的觀測(cè)向量，H_{k}是觀測(cè)矩陣，V_{k}是觀測(cè)噪聲?？柭鼮V波算法通過(guò)預(yù)測(cè)和更新兩個(gè)步驟，不斷迭代計(jì)算，得到狀態(tài)變量的最優(yōu)估計(jì)值。其優(yōu)點(diǎn)是能夠有效處理噪聲干擾，對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)精度較高；缺點(diǎn)是要求系統(tǒng)是線性的，且噪聲服從高斯分布，在實(shí)際應(yīng)用中，煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)往往具有一定的非線性特性，這限制了卡爾曼濾波的應(yīng)用效果。貝葉斯估計(jì)：貝葉斯估計(jì)是基于貝葉斯定理的一種統(tǒng)計(jì)推斷方法，在多傳感器信息融合中，用于根據(jù)多個(gè)傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)推斷目標(biāo)的狀態(tài)或?qū)傩?。在煤巖界面識(shí)別中，將煤巖界面的狀態(tài)看作是一個(gè)隨機(jī)變量，通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)和傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用貝葉斯公式計(jì)算后驗(yàn)概率，從而得到對(duì)煤巖界面狀態(tài)的估計(jì)。設(shè)A表示煤巖界面的狀態(tài)（如煤或巖），B_1,B_2,\cdots,B_n表示n個(gè)傳感器的觀測(cè)值，根據(jù)貝葉斯公式，后驗(yàn)概率P(A|B_1,B_2,\cdots,B_n)為：P(A|B_1,B_2,\cdots,B_n)=\frac{P(B_1,B_2,\cdots,B_n|A)P(A)}{P(B_1,B_2,\cdots,B_n)}，其中P(A)是先驗(yàn)概率，P(B_1,B_2,\cdots,B_n|A)是似然函數(shù)，P(B_1,B_2,\cdots,B_n)是證據(jù)因子。貝葉斯估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用先驗(yàn)信息和觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)不確定性問(wèn)題具有較好的處理能力；缺點(diǎn)是需要準(zhǔn)確獲取先驗(yàn)概率和似然函數(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中，這些參數(shù)的確定往往較為困難，且計(jì)算量較大。2.3.2智能融合算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和非線性映射能力。在煤巖界面識(shí)別中，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有多層感知器（MLP）、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。以多層感知器為例，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過(guò)權(quán)重連接。將煤巖的物理信息、力學(xué)信息、視覺(jué)信息等作為輸入層的輸入，經(jīng)過(guò)隱藏層的非線性變換和特征提取，最后在輸出層得到煤巖界面的識(shí)別結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，不斷調(diào)整權(quán)重，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)復(fù)雜的非線性關(guān)系具有很強(qiáng)的建模能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)煤巖的特征，識(shí)別準(zhǔn)確率較高；缺點(diǎn)是訓(xùn)練過(guò)程需要大量的樣本數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，模型的可解釋性較差。模糊推理：模糊推理是基于模糊邏輯的一種不確定性推理方法，能夠處理模糊和不精確的信息。在煤巖界面識(shí)別中，首先將煤巖的各種特征參數(shù)（如振動(dòng)信號(hào)的頻率、幅值，煤巖的硬度等）進(jìn)行模糊化處理，將其轉(zhuǎn)化為模糊語(yǔ)言變量，如“高”“中”“低”等。然后根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)建立模糊規(guī)則庫(kù)，例如“如果振動(dòng)頻率高且幅值大，則可能截割到巖石”。最后通過(guò)模糊推理算法，根據(jù)輸入的模糊信息和模糊規(guī)則庫(kù)，得出煤巖界面的識(shí)別結(jié)果。模糊推理的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用專家經(jīng)驗(yàn)，對(duì)不確定性信息的處理能力較強(qiáng)，不需要精確的數(shù)學(xué)模型；缺點(diǎn)是模糊規(guī)則的建立依賴專家知識(shí)，主觀性較強(qiáng)，且推理過(guò)程的計(jì)算效率相對(duì)較低。D-S證據(jù)理論：D-S證據(jù)理論是一種用于處理不確定性和不精確性信息的理論，它通過(guò)引入信任函數(shù)和似然函數(shù)，對(duì)命題的不確定性進(jìn)行度量。在煤巖界面識(shí)別中，將不同傳感器獲取的信息看作是不同的證據(jù)，每個(gè)證據(jù)對(duì)煤巖界面的判斷（煤或巖）都有一定的支持度。首先根據(jù)傳感器的特性和測(cè)量數(shù)據(jù)，確定每個(gè)證據(jù)對(duì)不同命題（煤或巖）的基本概率分配函數(shù)（BPA）。然后利用Dempster合成規(guī)則，將多個(gè)證據(jù)的BPA進(jìn)行融合，得到綜合的信任函數(shù)和似然函數(shù)，從而判斷煤巖界面的狀態(tài)。假設(shè)m_1和m_2是兩個(gè)證據(jù)的BPA，合成后的BPAm為：m(A)=\frac{1}{1-K}\sum_{B\capC=A}m_1(B)m_2(C)，其中K=\sum_{B\capC=\varnothing}m_1(B)m_2(C)是沖突因子。D-S證據(jù)理論的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)不確定性信息的表示和處理能力強(qiáng)，能夠有效融合多個(gè)證據(jù)的信息；缺點(diǎn)是當(dāng)證據(jù)之間沖突較大時(shí)，合成結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)不合理的情況。三、煤巖界面多信息融合識(shí)別實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)3.1實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c準(zhǔn)備本次實(shí)驗(yàn)旨在通過(guò)多信息融合的方法，驗(yàn)證煤巖界面識(shí)別技術(shù)的有效性和準(zhǔn)確性，探索提高煤巖界面識(shí)別精度的途徑，為實(shí)際煤礦開采中的煤巖界面識(shí)別提供可靠的技術(shù)支持和數(shù)據(jù)依據(jù)。具體而言，期望通過(guò)實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：一是評(píng)估不同傳感器信息在煤巖界面識(shí)別中的作用和效果，確定各信息的敏感性和可靠性；二是驗(yàn)證多信息融合算法在煤巖界面識(shí)別中的優(yōu)越性，對(duì)比單一信息識(shí)別方法，分析融合算法對(duì)識(shí)別精度和穩(wěn)定性的提升程度；三是研究在復(fù)雜環(huán)境條件下，多信息融合識(shí)別系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性，為實(shí)際應(yīng)用提供參考。為確保實(shí)驗(yàn)的順利進(jìn)行，在實(shí)驗(yàn)前進(jìn)行了充分的準(zhǔn)備工作。首先是實(shí)驗(yàn)材料的準(zhǔn)備，選取了具有代表性的煤樣和巖樣。煤樣包括不同種類的煙煤、無(wú)煙煤等，巖樣涵蓋了常見(jiàn)的砂巖、泥巖、頁(yè)巖等。這些樣品采集自多個(gè)煤礦礦區(qū)，以保證其地質(zhì)特征的多樣性和代表性。在采集過(guò)程中，詳細(xì)記錄了樣品的產(chǎn)地、地質(zhì)條件等信息，以便后續(xù)分析。例如，從[具體礦區(qū)1]采集的煙煤樣品，其地質(zhì)條件為[詳細(xì)地質(zhì)描述1]；從[具體礦區(qū)2]采集的砂巖樣品，其地質(zhì)條件為[詳細(xì)地質(zhì)描述2]。對(duì)采集到的樣品進(jìn)行了嚴(yán)格的預(yù)處理，包括清洗、干燥、切割等操作，使其滿足實(shí)驗(yàn)設(shè)備的要求。實(shí)驗(yàn)設(shè)備的準(zhǔn)備也是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。選用了高精度的振動(dòng)傳感器，其型號(hào)為[具體型號(hào)1]，該傳感器能夠精確測(cè)量采煤機(jī)截割時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)，頻率響應(yīng)范圍為[具體頻率范圍1]，靈敏度為[具體靈敏度1]，可有效捕捉煤巖截割時(shí)振動(dòng)信號(hào)的細(xì)微變化。紅外線傳感器型號(hào)為[具體型號(hào)2]，其工作波長(zhǎng)范圍為[具體波長(zhǎng)范圍2]，可準(zhǔn)確感知煤巖表面的溫度差異，精度達(dá)到[具體精度2]。激光掃描儀型號(hào)為[具體型號(hào)3]，具備高分辨率和快速掃描能力，掃描精度可達(dá)[具體精度3]，能夠獲取煤巖界面的三維形狀信息。還配備了數(shù)據(jù)采集卡、信號(hào)放大器、計(jì)算機(jī)等設(shè)備，用于數(shù)據(jù)的采集、處理和存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)采集卡型號(hào)為[具體型號(hào)4]，采樣頻率高達(dá)[具體采樣頻率4]，可確?？焖?、準(zhǔn)確地采集傳感器數(shù)據(jù)；信號(hào)放大器能夠?qū)鞲衅鬏敵龅奈⑷跣盘?hào)進(jìn)行放大，提高信號(hào)的質(zhì)量和可靠性；計(jì)算機(jī)配置為[具體配置信息]，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，可運(yùn)行各種數(shù)據(jù)處理和分析軟件。在設(shè)備安裝和調(diào)試過(guò)程中，嚴(yán)格按照設(shè)備說(shuō)明書進(jìn)行操作，確保設(shè)備的正常運(yùn)行和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集。對(duì)傳感器的安裝位置進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，使其能夠最大限度地獲取煤巖界面的信息。例如，將振動(dòng)傳感器安裝在采煤機(jī)截割部的關(guān)鍵部位，以獲取最直接、最準(zhǔn)確的振動(dòng)信號(hào)；將紅外線傳感器安裝在靠近煤巖界面的位置，保證能夠及時(shí)感知煤巖的溫度變化；將激光掃描儀安裝在合適的角度，確保能夠完整地掃描煤巖界面的形狀。在安裝完成后，對(duì)設(shè)備進(jìn)行了多次調(diào)試和校準(zhǔn)，通過(guò)模擬實(shí)際工況，對(duì)傳感器的靈敏度、精度等參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，保證設(shè)備在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中能夠穩(wěn)定、可靠地工作。3.2傳感器選型與布置3.2.1傳感器選型依據(jù)煤巖特性及識(shí)別需求，選擇了以下幾種關(guān)鍵傳感器。振動(dòng)傳感器選用型號(hào)為[具體型號(hào)1]的壓電式振動(dòng)傳感器，該傳感器具有高靈敏度、寬頻率響應(yīng)范圍等優(yōu)勢(shì)，其靈敏度可達(dá)[具體靈敏度數(shù)值]，頻率響應(yīng)范圍為[具體頻率范圍數(shù)值]。煤巖在被截割時(shí)，由于硬度和結(jié)構(gòu)的不同，會(huì)產(chǎn)生具有顯著差異的振動(dòng)信號(hào)。例如，煤質(zhì)地相對(duì)較軟，截割時(shí)振動(dòng)信號(hào)的頻率相對(duì)較低，幅值也較??；而巖石硬度大，截割時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)頻率較高，幅值較大。[具體型號(hào)1]振動(dòng)傳感器能夠精準(zhǔn)捕捉到這些細(xì)微的振動(dòng)差異，為后續(xù)的煤巖界面識(shí)別提供關(guān)鍵的振動(dòng)信息。紅外線傳感器則選用[具體型號(hào)2]非接觸式紅外線傳感器，其工作波長(zhǎng)范圍為[具體波長(zhǎng)范圍數(shù)值]，可快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)煤巖表面的溫度變化。煤巖的熱物理性質(zhì)存在差異，在相同的截割條件下，煤和巖石表面的溫度會(huì)有所不同。例如，巖石的熱導(dǎo)率相對(duì)較低，截割時(shí)產(chǎn)生的熱量不易散發(fā)，表面溫度會(huì)升高得較快；而煤的熱導(dǎo)率相對(duì)較高，熱量散發(fā)相對(duì)較快，表面溫度升高幅度較小。[具體型號(hào)2]紅外線傳感器能夠敏銳地感知這種溫度差異，從而為煤巖界面識(shí)別提供有效的溫度信息。激光掃描儀選用[具體型號(hào)3]三維激光掃描儀，其掃描精度可達(dá)[具體精度數(shù)值]，掃描范圍為[具體范圍數(shù)值]。該傳感器能夠快速獲取煤巖界面的三維形狀信息，通過(guò)對(duì)掃描數(shù)據(jù)的處理和分析，可以得到煤巖界面的輪廓、起伏等特征。在煤礦開采中，煤巖界面的形狀復(fù)雜多變，[具體型號(hào)3]激光掃描儀能夠全面、準(zhǔn)確地對(duì)其進(jìn)行掃描，為煤巖界面的識(shí)別和分析提供直觀、詳細(xì)的三維數(shù)據(jù)，有助于更準(zhǔn)確地判斷煤巖界面的位置和形態(tài)。3.2.2傳感器布置在采煤機(jī)上，振動(dòng)傳感器安裝在截割部的刀盤附近，這里是截割煤巖的直接作用區(qū)域，能夠最直接、準(zhǔn)確地獲取截割時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)。為了確保傳感器的穩(wěn)定性和可靠性，采用了專用的安裝支架，并進(jìn)行了減震處理，以減少采煤機(jī)自身振動(dòng)對(duì)傳感器測(cè)量的干擾。紅外線傳感器安裝在靠近煤巖界面的位置，且保證其測(cè)量方向垂直于煤巖表面，這樣可以最大程度地減少測(cè)量誤差，提高溫度測(cè)量的準(zhǔn)確性。同時(shí)，為了防止紅外線傳感器受到煤塵、水霧等環(huán)境因素的影響，在其外部安裝了防護(hù)罩，防護(hù)罩采用透光性好、耐磨損的材料制成，既能保護(hù)傳感器，又不影響其對(duì)煤巖表面溫度的檢測(cè)。激光掃描儀安裝在采煤機(jī)的機(jī)身頂部，調(diào)整其角度，使其能夠覆蓋整個(gè)采煤工作面的煤巖界面。通過(guò)精確的安裝和調(diào)試，確保激光掃描儀能夠完整、準(zhǔn)確地掃描煤巖界面的三維形狀信息。在實(shí)際安裝過(guò)程中，利用高精度的測(cè)量?jī)x器對(duì)激光掃描儀的安裝角度和位置進(jìn)行校準(zhǔn)，保證其掃描數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。在模擬實(shí)驗(yàn)裝置中，傳感器的布置也遵循類似的原則。振動(dòng)傳感器安裝在模擬截割刀具的刀柄處，能夠直接測(cè)量截割過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)；紅外線傳感器安裝在模擬煤巖樣本的表面附近，確保能夠及時(shí)檢測(cè)到煤巖表面的溫度變化；激光掃描儀則安裝在實(shí)驗(yàn)裝置的上方，調(diào)整其位置和角度，使其能夠?qū)δM煤巖樣本的表面進(jìn)行全面掃描。通過(guò)合理的傳感器布置，能夠確保在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中獲取到全面、準(zhǔn)確的煤巖界面信息，為多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)的研究提供可靠的數(shù)據(jù)支持。3.3實(shí)驗(yàn)方案制定為全面、深入地研究多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)，精心設(shè)計(jì)了不同地質(zhì)條件下的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，涵蓋了水平煤層、傾斜煤層以及復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域，力求模擬實(shí)際煤礦開采中可能遇到的各種情況，以充分驗(yàn)證該技術(shù)的有效性和適應(yīng)性。在水平煤層實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，構(gòu)建了模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，平臺(tái)尺寸為長(zhǎng)[X]米、寬[X]米、高[X]米，采用真實(shí)的煤巖樣本進(jìn)行鋪設(shè)。煤樣選用[具體煤種]，其硬度系數(shù)為[具體硬度數(shù)值]，具有代表性的煤質(zhì)特性；巖樣選用[具體巖種]，硬度系數(shù)為[具體硬度數(shù)值]。在平臺(tái)上，模擬采煤機(jī)按照設(shè)定的截割路徑進(jìn)行工作，截割速度設(shè)定為[X]米/分鐘，截割深度為[X]厘米。實(shí)驗(yàn)流程如下：首先，開啟各傳感器，確保其正常工作并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；然后，采煤機(jī)開始截割作業(yè)，傳感器實(shí)時(shí)獲取煤巖界面的物理、力學(xué)和視覺(jué)等多源信息；在截割過(guò)程中，每隔[X]分鐘記錄一次傳感器數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)傳感器的振動(dòng)信號(hào)、紅外線傳感器的溫度數(shù)據(jù)、激光掃描儀的三維掃描數(shù)據(jù)等；截割完成后，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析，利用多信息融合算法對(duì)煤巖界面進(jìn)行識(shí)別，并與實(shí)際煤巖界面進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。在傾斜煤層實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)為具有[X]度傾斜角度，以模擬實(shí)際傾斜煤層的開采條件。煤巖樣本的選擇與水平煤層實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景類似，但在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，考慮到傾斜煤層的特點(diǎn)，采煤機(jī)的截割參數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)調(diào)整。截割速度根據(jù)煤層傾斜角度和實(shí)際開采經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整為[X]米/分鐘，截割深度控制在[X]厘米，以確保采煤機(jī)能夠穩(wěn)定、高效地工作。實(shí)驗(yàn)流程與水平煤層實(shí)驗(yàn)基本一致，但在數(shù)據(jù)采集和分析過(guò)程中，更加關(guān)注傾斜角度對(duì)傳感器數(shù)據(jù)和煤巖界面識(shí)別結(jié)果的影響。例如，分析振動(dòng)傳感器在傾斜狀態(tài)下采集到的振動(dòng)信號(hào)與水平狀態(tài)下的差異，研究紅外線傳感器在不同傾斜角度下對(duì)煤巖溫度檢測(cè)的準(zhǔn)確性，以及激光掃描儀在傾斜煤層中獲取三維形狀信息的完整性和準(zhǔn)確性。針對(duì)復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域，模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)置了斷層、褶皺等典型地質(zhì)構(gòu)造。在斷層區(qū)域，模擬斷層落差為[X]米，斷層走向與采煤方向夾角為[X]度；在褶皺區(qū)域，模擬褶皺幅度為[X]米，褶皺波長(zhǎng)為[X]米。煤巖樣本的特性在不同構(gòu)造區(qū)域有所變化，以反映實(shí)際地質(zhì)情況的復(fù)雜性。采煤機(jī)在該實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中的截割路徑根據(jù)地質(zhì)構(gòu)造的特點(diǎn)進(jìn)行規(guī)劃，截割速度和深度根據(jù)實(shí)際情況靈活調(diào)整，以適應(yīng)復(fù)雜的地質(zhì)條件。實(shí)驗(yàn)流程中，除了常規(guī)的數(shù)據(jù)采集和分析外，重點(diǎn)研究地質(zhì)構(gòu)造對(duì)多信息融合煤巖界面識(shí)別的影響機(jī)制。例如，分析斷層處煤巖界面的突變對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的影響，研究褶皺區(qū)域煤巖界面的復(fù)雜形態(tài)如何影響多信息融合算法的識(shí)別效果，以及探索如何通過(guò)多信息融合技術(shù)更好地適應(yīng)復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域的煤巖界面識(shí)別需求。在每個(gè)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，均進(jìn)行多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。每次實(shí)驗(yàn)后，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)記錄和深入分析，對(duì)比不同實(shí)驗(yàn)條件下多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)的性能表現(xiàn)，總結(jié)規(guī)律，為進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)識(shí)別技術(shù)提供依據(jù)。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析4.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)精心布置的傳感器，對(duì)煤巖界面信息進(jìn)行了全面、細(xì)致的數(shù)據(jù)采集。振動(dòng)傳感器、紅外線傳感器和激光掃描儀等協(xié)同工作，實(shí)時(shí)捕捉采煤機(jī)截割煤巖時(shí)的各類信息。在水平煤層實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景中，振動(dòng)傳感器每隔0.1秒采集一次振動(dòng)信號(hào)，共采集了[X]組數(shù)據(jù)；紅外線傳感器以每秒1次的頻率測(cè)量煤巖表面溫度，獲取了[X]個(gè)溫度數(shù)據(jù)；激光掃描儀每2秒對(duì)煤巖界面進(jìn)行一次掃描，得到了[X]幅三維掃描圖像。在傾斜煤層和復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域的實(shí)驗(yàn)中，也按照類似的頻率和方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以確保數(shù)據(jù)的完整性和代表性。然而，由于煤礦井下環(huán)境復(fù)雜，傳感器采集到的數(shù)據(jù)不可避免地受到噪聲干擾。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，采用了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。針對(duì)振動(dòng)信號(hào)，利用小波變換進(jìn)行去噪處理。小波變換能夠?qū)⑿盘?hào)分解為不同頻率的子信號(hào)，通過(guò)閾值處理去除噪聲所在的高頻子信號(hào)，從而保留信號(hào)的有效成分。具體操作時(shí)，選擇合適的小波基函數(shù)，如db4小波，設(shè)置閾值為[具體閾值數(shù)值]，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行小波分解和重構(gòu)，有效降低了噪聲的影響，使振動(dòng)信號(hào)更加清晰、準(zhǔn)確。對(duì)于紅外線傳感器采集的溫度數(shù)據(jù)，采用中值濾波算法進(jìn)行去噪。中值濾波是一種非線性濾波方法，它將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的值替換為其鄰域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的中值，能夠有效去除孤立的噪聲點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，設(shè)置中值濾波的窗口大小為[具體窗口大小數(shù)值]，對(duì)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行逐點(diǎn)濾波，使溫度數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定、可靠。對(duì)于激光掃描儀獲取的三維掃描數(shù)據(jù)，進(jìn)行了點(diǎn)云去噪和數(shù)據(jù)平滑處理。利用統(tǒng)計(jì)濾波算法去除離群點(diǎn)，根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，設(shè)定合適的閾值，將偏離均值過(guò)大的點(diǎn)視為噪聲點(diǎn)并去除；采用移動(dòng)最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，通過(guò)擬合局部曲面，使點(diǎn)云數(shù)據(jù)更加平滑，提高了三維模型的質(zhì)量。在對(duì)各傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理后，還進(jìn)行了數(shù)據(jù)歸一化操作。數(shù)據(jù)歸一化是將不同范圍和尺度的數(shù)據(jù)映射到相同的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除數(shù)據(jù)量綱和尺度的影響，提高數(shù)據(jù)處理和分析的準(zhǔn)確性。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)，采用最大-最小歸一化方法，公式為x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為數(shù)據(jù)的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的數(shù)據(jù)。對(duì)于溫度數(shù)據(jù)和激光掃描儀的三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)，也采用類似的歸一化方法進(jìn)行處理。通過(guò)數(shù)據(jù)歸一化，使得不同類型的傳感器數(shù)據(jù)具有可比性，為后續(xù)的多信息融合和分析奠定了良好的基礎(chǔ)。4.2多信息融合處理結(jié)果經(jīng)過(guò)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多信息融合處理，得到了一系列關(guān)于煤巖界面識(shí)別的關(guān)鍵結(jié)果。在水平煤層實(shí)驗(yàn)中，運(yùn)用D-S證據(jù)理論對(duì)振動(dòng)傳感器、紅外線傳感器和激光掃描儀的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。在某一特定截割位置，振動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)分析，判斷為煤巖界面的基本概率分配值為0.6（煤）和0.4（巖）；紅外線傳感器數(shù)據(jù)判斷為煤巖界面的基本概率分配值為0.7（煤）和0.3（巖）；激光掃描儀數(shù)據(jù)判斷為煤巖界面的基本概率分配值為0.65（煤）和0.35（巖）。通過(guò)Dempster合成規(guī)則進(jìn)行融合計(jì)算，最終得到該位置為煤的概率為0.85，為巖的概率為0.15，從而準(zhǔn)確判斷該位置為煤層。經(jīng)過(guò)對(duì)整個(gè)水平煤層實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的融合處理和分析，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%，誤判率僅為[X]%。在傾斜煤層實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法對(duì)多源信息進(jìn)行融合。將振動(dòng)信號(hào)的頻率、幅值等特征，紅外線傳感器測(cè)得的溫度數(shù)據(jù)，以及激光掃描儀獲取的煤巖界面三維形狀特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。經(jīng)過(guò)大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)煤巖界面的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%。例如，在傾斜角度為[X]度的煤層實(shí)驗(yàn)中，對(duì)于一處煤巖界面復(fù)雜變化的區(qū)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)對(duì)多源信息的融合分析，準(zhǔn)確識(shí)別出了煤巖界面的位置和變化趨勢(shì)，為采煤機(jī)的截割提供了準(zhǔn)確的指導(dǎo)。在復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域?qū)嶒?yàn)中，綜合運(yùn)用模糊推理和卡爾曼濾波算法進(jìn)行多信息融合。對(duì)于斷層區(qū)域，通過(guò)模糊推理，將振動(dòng)信號(hào)的變化程度、紅外線傳感器檢測(cè)到的溫度異常以及激光掃描儀掃描到的界面突變等信息進(jìn)行模糊化處理和推理判斷。同時(shí)，利用卡爾曼濾波算法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新和優(yōu)化，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在該區(qū)域的實(shí)驗(yàn)中，多信息融合方法成功識(shí)別出了[X]處煤巖界面，其中準(zhǔn)確識(shí)別[X]處，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%。對(duì)于褶皺區(qū)域，通過(guò)對(duì)多源信息的融合分析，能夠較好地跟蹤煤巖界面的復(fù)雜起伏變化，為采煤機(jī)在復(fù)雜地質(zhì)條件下的安全、高效開采提供了有力支持。通過(guò)對(duì)不同實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下多信息融合處理結(jié)果的分析，可以清晰地看到，多信息融合技術(shù)在煤巖界面識(shí)別中具有顯著的優(yōu)勢(shì)。與單一傳感器信息識(shí)別相比，融合后的信息能夠更全面、準(zhǔn)確地反映煤巖界面的特征，有效提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率和可靠性。在實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)不同的地質(zhì)條件和開采需求，選擇合適的多信息融合算法和傳感器組合，以實(shí)現(xiàn)煤巖界面的精準(zhǔn)識(shí)別，為煤礦智能化開采提供可靠的技術(shù)保障。4.3識(shí)別結(jié)果準(zhǔn)確性評(píng)估為了全面、客觀地評(píng)估煤巖界面識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值等多種評(píng)價(jià)指標(biāo)。準(zhǔn)確率（Precision）是指正確識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)占總識(shí)別為煤巖樣本數(shù)的比例，其計(jì)算公式為：Precision=\frac{TP}{TP+FP}，其中TP表示真正例，即實(shí)際為煤巖且被正確識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)；FP表示假正例，即實(shí)際不是煤巖但被錯(cuò)誤識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)。召回率（Recall）是指正確識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)占實(shí)際煤巖樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}，其中FN表示假反例，即實(shí)際為煤巖但被錯(cuò)誤識(shí)別為非煤巖的樣本數(shù)。F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的指標(biāo)，它是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，計(jì)算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}。在水平煤層實(shí)驗(yàn)中，多信息融合煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%，召回率為[X]%，F(xiàn)1值為[X]。例如，在對(duì)[具體區(qū)域1]的煤巖界面識(shí)別中，共進(jìn)行了[X]次識(shí)別判斷，其中正確識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)為[X]，錯(cuò)誤識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)為[X]，實(shí)際為煤巖但被錯(cuò)誤識(shí)別為非煤巖的樣本數(shù)為[X]。通過(guò)計(jì)算可得，準(zhǔn)確率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，召回率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，F(xiàn)1值為\frac{2\times[X]\times[X]}{[X]+[X]}=[X]。這表明該系統(tǒng)在水平煤層環(huán)境下，能夠較為準(zhǔn)確地識(shí)別煤巖界面，對(duì)煤巖樣本的正確識(shí)別能力較強(qiáng)，且能夠較好地覆蓋實(shí)際的煤巖樣本。在傾斜煤層實(shí)驗(yàn)中，系統(tǒng)的準(zhǔn)確率為[X]%，召回率為[X]%，F(xiàn)1值為[X]。在傾斜角度為[X]度的煤層實(shí)驗(yàn)中，針對(duì)[具體區(qū)域2]的識(shí)別任務(wù)，進(jìn)行了[X]次識(shí)別操作，正確識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)為[X]，錯(cuò)誤識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)為[X]，實(shí)際為煤巖但被錯(cuò)誤識(shí)別為非煤巖的樣本數(shù)為[X]。經(jīng)計(jì)算，準(zhǔn)確率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，召回率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，F(xiàn)1值為\frac{2\times[X]\times[X]}{[X]+[X]}=[X]。雖然識(shí)別性能略有下降，但仍然保持在較高水平，說(shuō)明系統(tǒng)在傾斜煤層條件下具有一定的適應(yīng)性和可靠性。在復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域?qū)嶒?yàn)中，系統(tǒng)的準(zhǔn)確率為[X]%，召回率為[X]%，F(xiàn)1值為[X]。在對(duì)斷層區(qū)域和褶皺區(qū)域的識(shí)別中，分別進(jìn)行了[X]次和[X]次識(shí)別，正確識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)分別為[X]和[X]，錯(cuò)誤識(shí)別為煤巖的樣本數(shù)分別為[X]和[X]，實(shí)際為煤巖但被錯(cuò)誤識(shí)別為非煤巖的樣本數(shù)分別為[X]和[X]。計(jì)算得到斷層區(qū)域的準(zhǔn)確率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，召回率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，F(xiàn)1值為\frac{2\times[X]\times[X]}{[X]+[X]}=[X]；褶皺區(qū)域的準(zhǔn)確率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，召回率為\frac{X}{X+X}\times100\%=[X]%，F(xiàn)1值為\frac{2\times[X]\times[X]}{[X]+[X]}=[X]。在復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域，由于地質(zhì)條件的復(fù)雜性，識(shí)別難度增大，識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性受到一定影響，但仍然能夠滿足一定的實(shí)際應(yīng)用需求。通過(guò)對(duì)不同實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景下識(shí)別結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)識(shí)別誤差的來(lái)源主要包括以下幾個(gè)方面。一是傳感器誤差，盡管在實(shí)驗(yàn)前對(duì)傳感器進(jìn)行了校準(zhǔn)和調(diào)試，但傳感器本身的精度限制以及在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性問(wèn)題，仍可能導(dǎo)致測(cè)量數(shù)據(jù)存在一定偏差。例如，振動(dòng)傳感器可能會(huì)受到采煤機(jī)自身振動(dòng)和環(huán)境噪聲的干擾，導(dǎo)致采集的振動(dòng)信號(hào)不準(zhǔn)確；紅外線傳感器在煤塵、水霧等環(huán)境因素的影響下，對(duì)煤巖表面溫度的測(cè)量精度可能會(huì)下降。二是數(shù)據(jù)處理誤差，在數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和信息融合過(guò)程中，由于算法的局限性和參數(shù)設(shè)置的不合理，可能會(huì)引入誤差。例如，在小波變換去噪過(guò)程中，小波基函數(shù)的選擇和閾值的設(shè)定可能會(huì)影響去噪效果，從而對(duì)后續(xù)的識(shí)別結(jié)果產(chǎn)生影響；在多信息融合算法中，不同傳感器信息的權(quán)重分配不合理，也可能導(dǎo)致融合結(jié)果不準(zhǔn)確。三是地質(zhì)條件的復(fù)雜性，實(shí)際煤礦開采中的地質(zhì)條件復(fù)雜多變，煤巖的物理性質(zhì)和力學(xué)性質(zhì)可能存在較大差異，且存在多種地質(zhì)構(gòu)造和干擾因素，這給煤巖界面識(shí)別帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。例如，在斷層附近，煤巖的性質(zhì)可能會(huì)發(fā)生突變，導(dǎo)致識(shí)別難度增大；在褶皺區(qū)域，煤巖界面的形狀復(fù)雜，傳統(tǒng)的識(shí)別算法可能無(wú)法準(zhǔn)確描述其特征。4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論對(duì)比不同融合算法在煤巖界面識(shí)別中的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)D-S證據(jù)理論在處理多源信息時(shí)，對(duì)不確定性信息的融合效果較好，能夠充分利用各傳感器的證據(jù)信息，在水平煤層實(shí)驗(yàn)中取得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。但當(dāng)證據(jù)之間沖突較大時(shí)，如在復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域?qū)嶒?yàn)中，其合成結(jié)果可能出現(xiàn)不合理的情況，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率有所下降。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)和非線性映射能力，在傾斜煤層和復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域?qū)嶒?yàn)中，通過(guò)對(duì)大量樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠較好地適應(yīng)復(fù)雜的地質(zhì)條件，識(shí)別準(zhǔn)確率也較為可觀。然而，其訓(xùn)練過(guò)程需要大量的樣本數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，且模型的可解釋性較差。模糊推理和卡爾曼濾波算法的結(jié)合，在復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域?qū)嶒?yàn)中，能夠利用模糊推理處理不確定性信息的優(yōu)勢(shì)和卡爾曼濾波對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)化能力，提高了識(shí)別的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，但在識(shí)別精度上相對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論融合算法略低。不同信息組合對(duì)識(shí)別效果也有顯著影響。在水平煤層實(shí)驗(yàn)中，僅使用振動(dòng)傳感器信息時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率為[X]%，加入紅外線傳感器信息后，準(zhǔn)確率提升至[X]%，再加入激光掃描儀信息，準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高到[X]%。這表明多種信息的融合能夠提供更全面的煤巖界面特征，從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。在傾斜煤層實(shí)驗(yàn)中，振動(dòng)和紅外線信息組合的識(shí)別準(zhǔn)確率為[X]%，而加入激光掃描儀信息后，準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%。在復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域?qū)嶒?yàn)中，同樣驗(yàn)證了多信息組合的優(yōu)勢(shì)，多種信息融合能夠更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜地質(zhì)條件下煤巖界面的多變性。影響識(shí)別準(zhǔn)確性的因素主要包括傳感器性能、信息融合算法以及地質(zhì)條件的復(fù)雜性。傳感器的精度、穩(wěn)定性和可靠性直接影響到采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而影響識(shí)別結(jié)果。如振動(dòng)傳感器的靈敏度不足，可能無(wú)法準(zhǔn)確捕捉煤巖截割時(shí)的細(xì)微振動(dòng)差異；紅外線傳感器易受環(huán)境干擾，導(dǎo)致溫度測(cè)量不準(zhǔn)確，這些都會(huì)降低識(shí)別的準(zhǔn)確性。信息融合算法的選擇和參數(shù)設(shè)置也至關(guān)重要，不同的算法對(duì)不同類型的信息融合效果不同，算法參數(shù)的不合理設(shè)置可能導(dǎo)致融合結(jié)果偏差。在復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造區(qū)域，煤巖的物理性質(zhì)和力學(xué)性質(zhì)變化較大，地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜性增加了煤巖界面識(shí)別的難度，即使采用多信息融合技術(shù)，也難以完全消除識(shí)別誤差。為提高煤巖界面識(shí)別的準(zhǔn)確性，未來(lái)需要進(jìn)一步優(yōu)化傳感器設(shè)計(jì)，提高其性能和抗干擾能力；改進(jìn)信息融合算法，增強(qiáng)算法的適應(yīng)性和魯棒性；同時(shí)，針對(duì)復(fù)雜地質(zhì)條件，開展更深入的研究，探索更有效的識(shí)別方法和策略。五、煤巖界面多信息融合識(shí)別的應(yīng)用與挑戰(zhàn)5.1實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景分析5.1.1采煤機(jī)自動(dòng)化控制在采煤機(jī)自動(dòng)化控制中，煤巖界面多信息融合識(shí)別技術(shù)發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過(guò)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別煤巖界面，采煤機(jī)能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)調(diào)高和調(diào)速等功能，顯著提升采煤作業(yè)的效率和質(zhì)量。在自動(dòng)調(diào)高方面，當(dāng)采煤機(jī)截割作業(yè)時(shí)，安裝在其上的振動(dòng)傳感器、紅外線傳感器、激光掃描儀等多種傳感器協(xié)同工作，實(shí)時(shí)采集煤巖界面的相關(guān)信息。振動(dòng)傳感器捕捉截割過(guò)程中的振動(dòng)信號(hào)，由于煤和巖石的硬度不同，截割時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)頻率和幅值存在明顯差異，煤的硬度較低，截割振動(dòng)信號(hào)的頻率相對(duì)較低、幅值較小，而巖石的硬度大，截割時(shí)振動(dòng)信號(hào)頻率高、幅值大。紅外線傳感器則感知煤巖表面的溫度變化，煤和巖石的熱物理性質(zhì)不同，截割時(shí)表面溫度變化也不同，巖石截割時(shí)溫度升高較快，煤相對(duì)較慢。激光掃描儀獲取煤巖界面的三維形狀信息，清晰呈現(xiàn)煤巖界面的起伏和形態(tài)。這些多源信息被傳輸至采煤機(jī)的控制系統(tǒng)，系統(tǒng)運(yùn)用多信息融合算法，如D-S證據(jù)理論或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對(duì)這些信息進(jìn)行綜合分析和處理。當(dāng)識(shí)別到采煤機(jī)即將截割到巖石時(shí)，控制系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出指令，調(diào)整采煤機(jī)滾筒的高度，使其沿著煤巖界面進(jìn)行精確切割，避免截割到巖石，有效減少了截齒的磨損，提高了采煤機(jī)的使用壽命。例如，在[具體煤礦名稱1]的實(shí)際應(yīng)用中，采用多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)的采煤機(jī)，截齒更換頻率降低了[X]%，設(shè)備維修時(shí)間減少了[X]小時(shí)/月，采煤效率提高了[X]%。在調(diào)速控制方面，多信息融合識(shí)別系統(tǒng)同樣發(fā)揮著重要作用。根據(jù)識(shí)別出的煤巖界面情況和煤巖的硬度等特性，采煤機(jī)能夠自動(dòng)調(diào)整截割速度。當(dāng)遇到硬度較大的巖石時(shí)，自動(dòng)降低截割速度，以減小截割阻力，避免設(shè)備過(guò)載；當(dāng)截割煤層時(shí)，適當(dāng)提高截割速度，提高采煤效率。例如，在[具體煤礦名稱2]，采煤機(jī)根據(jù)多信息融合識(shí)別結(jié)果，在截割巖石時(shí)將速度從原來(lái)的[X]m/min降低到[X]m/min，有效保護(hù)了設(shè)備；在截割煤層時(shí)，速度提高到[X]m/min，煤炭產(chǎn)量顯著增加。通過(guò)自動(dòng)調(diào)速，不僅提高了采煤效率，還保障了采煤機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，降低了能源消耗。例如，該煤礦在應(yīng)用該技術(shù)后，采煤機(jī)的能耗降低了[X]%，進(jìn)一步提高了煤礦開采的經(jīng)濟(jì)效益。5.1.2煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測(cè)煤巖界面多信息融合識(shí)別技術(shù)對(duì)保障煤礦安全生產(chǎn)、預(yù)防事故發(fā)生具有至關(guān)重要的作用。在煤礦開采過(guò)程中，準(zhǔn)確識(shí)別煤巖界面能夠有效避免因誤割巖石引發(fā)的一系列安全隱患。在預(yù)防瓦斯爆炸方面，當(dāng)采煤機(jī)誤割巖石時(shí)，截齒與巖石摩擦產(chǎn)生的火花和高溫是引發(fā)瓦斯爆炸的重要因素之一。而多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)采煤機(jī)的截割狀態(tài)，準(zhǔn)確判斷煤巖界面。一旦識(shí)別到即將截割到巖石，系統(tǒng)立即發(fā)出預(yù)警信號(hào)，并自動(dòng)調(diào)整采煤機(jī)的截割參數(shù)，避免產(chǎn)生火花和高溫，從而有效降低瓦斯爆炸的風(fēng)險(xiǎn)。例如，在[具體煤礦名稱3]，安裝了多信息融合煤巖界面識(shí)別系統(tǒng)后，成功避免了[X]起可能因誤割巖石引發(fā)的瓦斯爆炸隱患，保障了煤礦的安全生產(chǎn)。在防止頂板垮落方面，煤巖界面的準(zhǔn)確識(shí)別有助于及時(shí)掌握頂板巖石的情況。通過(guò)激光掃描儀獲取的煤巖界面三維形狀信息以及其他傳感器提供的煤巖物理力學(xué)信息，能夠分析頂板巖石的穩(wěn)定性。當(dāng)發(fā)現(xiàn)頂板巖石存在松動(dòng)、裂隙等不穩(wěn)定因素時(shí)，及時(shí)采取支護(hù)措施，如加強(qiáng)錨桿支護(hù)、增加支架密度等，防止頂板垮落事故的發(fā)生。例如，在[具體煤礦名稱4]，利用多信息融合識(shí)別技術(shù)，提前發(fā)現(xiàn)了頂板巖石的異常情況，及時(shí)進(jìn)行了支護(hù)處理，避免了一次可能導(dǎo)致人員傷亡和設(shè)備損壞的頂板垮落事故。在減少煤塵產(chǎn)生方面，準(zhǔn)確的煤巖界面識(shí)別使采煤機(jī)能夠精準(zhǔn)截割煤層，減少不必要的巖石切割，從而降低煤塵的產(chǎn)生量。煤塵不僅會(huì)影響作業(yè)人員的身體健康，長(zhǎng)期吸入可導(dǎo)致塵肺病等職業(yè)病，還可能引發(fā)煤塵爆炸等嚴(yán)重事故。通過(guò)多信息融合煤巖界面識(shí)別技術(shù)，有效控制了煤塵的產(chǎn)生，改善了井下作業(yè)環(huán)境，保障了作業(yè)人員的身體健康和生命安全。例如，在[具體煤礦名稱5]應(yīng)用該技術(shù)后，井下煤塵濃度降低了[X]%，作業(yè)環(huán)境得到了顯著改善。5.2面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略5.2.1傳感器可靠性問(wèn)題在復(fù)雜的礦井環(huán)境中，傳感器面臨著諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，導(dǎo)致其可靠性受到嚴(yán)重影響。礦井下高濕度環(huán)境是一個(gè)突出問(wèn)題，長(zhǎng)期處于這種環(huán)境中，傳感器的電子元件容易受潮，引發(fā)短路、漏電等故障。例如，振動(dòng)傳感器的敏感元件可能因受潮而導(dǎo)致靈敏度下降，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉煤巖截割時(shí)的振動(dòng)信號(hào)；紅外線傳感器的光學(xué)部件受潮后，會(huì)影響其對(duì)煤巖表面溫度的檢測(cè)精度。強(qiáng)電磁干擾也是常見(jiàn)問(wèn)題，礦井中的電氣設(shè)備、通信系統(tǒng)等會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的電磁輻射，干擾傳感器的正常工作。例如，電磁干擾可能導(dǎo)致傳感器輸出信號(hào)出現(xiàn)異常波動(dòng)，使采集到的數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差，影響煤巖界面識(shí)別的準(zhǔn)確性。此外，煤礦開采過(guò)程中的強(qiáng)烈振動(dòng)也會(huì)對(duì)傳感器造成損害，如使傳感器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)松動(dòng)，導(dǎo)致接觸不良，進(jìn)而影響數(shù)據(jù)的穩(wěn)定輸出。針對(duì)這些問(wèn)題，采取了一系列有效的應(yīng)對(duì)措施。在傳感器選型時(shí)，優(yōu)先選擇具有高防護(hù)等級(jí)的產(chǎn)品，如防護(hù)等級(jí)達(dá)到IP67及以上的傳感器，這類傳感器能夠有效防水、防塵，降低高濕度和煤塵對(duì)其性能的影響。同時(shí)，采用密封和防潮處理技術(shù)，對(duì)傳感器的外殼進(jìn)行密封設(shè)計(jì)，內(nèi)部添加防潮劑，進(jìn)一步提高其防潮能力。為了應(yīng)對(duì)強(qiáng)電磁干擾，對(duì)傳感器進(jìn)行電磁屏蔽處理，采用金屬屏蔽外殼或屏蔽線纜，將傳感器與外界電磁干擾隔離開來(lái)。在傳感器的安裝位置上，盡量遠(yuǎn)離強(qiáng)電磁源，如大型電氣設(shè)備、高壓電纜等。對(duì)于振動(dòng)問(wèn)題，采用減震安裝方式，在傳感器與安裝支架之間添加減震墊，減少振動(dòng)對(duì)傳感器的傳遞。還定期對(duì)傳感器進(jìn)行維護(hù)和校準(zhǔn)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決潛在問(wèn)題，確保傳感器的性能穩(wěn)定。通過(guò)這些措施的綜合應(yīng)用，有效提高了傳感器在復(fù)雜礦井環(huán)境中的可靠性，為煤巖界面多信息融合識(shí)別提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。5.2.2信息融合復(fù)雜性在多源信息融合過(guò)程中，面臨著信息冗余和矛盾等復(fù)雜問(wèn)題，嚴(yán)重影響了融合結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。不同類型的傳感器在測(cè)量煤巖界面信息時(shí)，可能會(huì)獲取到部分重復(fù)的信息，這就導(dǎo)致了信息冗余。例如，振動(dòng)傳感器和截割力傳感器在一定程度上都能反映采煤機(jī)截割時(shí)的阻力情況，當(dāng)兩者數(shù)據(jù)同時(shí)用于信息融合時(shí)，就可能存在信息冗余。信息冗余不僅增加了數(shù)據(jù)處理的負(fù)擔(dān)，還可能引入噪聲，影響融合算法的性能。而由于傳感器的測(cè)量原理、精度以及安裝位置等因素的差異，不同傳感器獲取的信息之間可能存在矛盾。例如，紅外線傳感器檢測(cè)到的煤巖界面溫度變化信息與γ射線傳感器檢測(cè)到的煤巖密度信息在某些情況下可能不一致，這種信息矛盾會(huì)使融合算法難以準(zhǔn)確判斷煤巖界面的真實(shí)狀態(tài)。為了解決這些問(wèn)題，采用了一系列優(yōu)化融合策略。在數(shù)據(jù)層融合之前，對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和篩選，去除冗余信息。通過(guò)相關(guān)性分析等方法，確定不同傳感器數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，只保留最具代表性和獨(dú)立性的特征信息。在特征層融合時(shí)，采用主成分分析（PCA）等降維算法，對(duì)多源特征信息進(jìn)行處理，降低數(shù)據(jù)維度，減少信息冗余的同時(shí)，保留數(shù)據(jù)的主要特征。在決策層融合中，針對(duì)信息矛盾問(wèn)題，引入沖突消解機(jī)制。例如，在使用D-S證據(jù)理論進(jìn)行融合時(shí)，當(dāng)證據(jù)之間沖突較大時(shí)，對(duì)沖突證據(jù)進(jìn)行重新分配和調(diào)整，根據(jù)各證據(jù)的可信度和沖突程度，合理分配基本概率分配值，使