摘要:为实现煤岩界面的预先感知与精准识别,在开采前为采煤机提供精准的截割轨迹,提出一种基于多影响因素耦合优化的煤岩界面主动红外感知识别方法。考虑光照时间、光照距离和光照强度多因素耦合作用对煤岩界面识别精度的影响,通过测试、采集各影响因素不同参数工况下煤岩试件的主动激励红外图像信息,利用正交实验方法确定实现煤岩界面高精度识别的多因素参数的最优组合。结合迭代优化方法在最优组合附近搜索各影响因素的最优参数,克服局部参数最优的问题,实现煤岩界面的高精度识别。由实验结果可知,该方法能够实现煤岩界面的快速、精准识别,最低识别精度达到97.96%以上,具有非常好的普适性,为实现井下智能化、无人化采煤提供了一种有效的技术手段。