| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文总体技术路线 | 第21-22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 煤岩截割特征信号与识别机理 | 第23-41页 |
| 2.1 煤岩截割特征信号分析 | 第23-32页 |
| 2.1.1 截割三向振动信号 | 第23-25页 |
| 2.1.2 截割电流信号 | 第25-27页 |
| 2.1.3 截割声发射信号 | 第27-29页 |
| 2.1.4 截割红外热像信号 | 第29-32页 |
| 2.2 信号特征识别理论 | 第32-36页 |
| 2.2.1 信号时域分析 | 第32-33页 |
| 2.2.2 信号频域分析 | 第33-34页 |
| 2.2.3 信号小波包分析 | 第34-36页 |
| 2.3 D-S证据理论信息融合基本理论 | 第36-39页 |
| 2.3.1 信息融合概述 | 第36-38页 |
| 2.3.2 D-S证据理论 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 3 煤岩截割信号测试实验台研制 | 第41-56页 |
| 3.1 煤岩截割实验台机械结构设计 | 第41-43页 |
| 3.2 煤岩截割实验台控制与数据采集分析系统 | 第43-50页 |
| 3.2.1 实验台控制系统 | 第43-45页 |
| 3.2.2 数据测试、采集与分析系统 | 第45-50页 |
| 3.3 煤岩试件制备及性质测定 | 第50-55页 |
| 3.3.1 煤岩试件制备 | 第50-53页 |
| 3.3.2 煤岩试件性质测定 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 煤岩截割特征信号提取与识别分析 | 第56-92页 |
| 4.1 煤岩截割电信号时域分析 | 第56-61页 |
| 4.2 煤岩截割红外特征与闪温分析 | 第61-68页 |
| 4.3 基于小波包分解的煤岩截割声发射信号特征提取 | 第68-76页 |
| 4.4 煤岩截割振动信号分析与特征提取 | 第76-84页 |
| 4.5 多截割信号特征数据库构建 | 第84-91页 |
| 4.6 本章小结 | 第91-92页 |
| 5 煤岩界面多信息融合决策识别模型研究 | 第92-119页 |
| 5.1 多截割特征信号隶属度函数优化模型 | 第93-101页 |
| 5.1.1 基于最小模糊熵的隶属度函数 | 第93-96页 |
| 5.1.2 PSO-最小模糊熵多传感特征隶属度函数优化求解 | 第96-101页 |
| 5.2 模糊D-S证据理论信息融合决策模型 | 第101-105页 |
| 5.2.1 基本概率分配函数 | 第101-102页 |
| 5.2.2 D-S证据理论信息融合规则 | 第102-104页 |
| 5.2.3 D-S证据理论融合决策准则 | 第104-105页 |
| 5.3 模糊D-S证据理论信息融合决策模型校验 | 第105-107页 |
| 5.4 识别特征信号权值优化及修正 | 第107-118页 |
| 5.4.1 基于模糊隶属度的权值优化 | 第107-109页 |
| 5.4.2 局部证据体高冲突权值修正 | 第109-118页 |
| 5.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 6 随机煤岩界面融合识别与整机实验分析 | 第119-131页 |
| 6.1 随机煤岩界面截割特征提取与融合识别 | 第119-126页 |
| 6.1.1 随机煤岩界面截割特征信号提取 | 第119-121页 |
| 6.1.2 单一信号与多信息融合识别结果对比分析 | 第121-126页 |
| 6.2 基于识别目标信度值优化的煤岩界面识别 | 第126-130页 |
| 6.3 本章小结 | 第130-131页 |
| 7 结论与展望 | 第131-135页 |
| 7.1 主要结论 | 第131-133页 |
| 7.2 创新点 | 第133页 |
| 7.3 工作展望 | 第133-135页 |
| 参考文献 | 第135-143页 |
| 附录A 附录内容名称 | 第143-144页 |
| 作者简历 | 第144-148页 |
| 学位论文数据集 | 第148页 |