煤矿智能开采中煤岩切割状态识别系统。煤岩切割状态识别是实现工作面“无人化”开采的关键技术。为了实现煤岩切割状态信息的实时感知和准确判断，将现场试验取样、复杂煤层施工技术、虚拟样机技术、双向耦合技术、数据处理理论、采用图像融合方法，并结合深度学习理论对多源非均质煤岩切割状态数据进行多域深度融合实验研究。

 

 

 

典型的复合体矿区杨村矿含脉石、包裹体、小断层煤层作为工程对象。高精度的三维仿真模型构建了具有颗粒更新和置换功能的复杂煤层。基于仿真离散元法-多柔体动力学(DEM-MFBD)的结果表明采煤机关键部件的原始振动加速度信号为确定，包括螺旋鼓，摇臂壳，和方头。