煤岩识别是实现采煤机滚筒高度自动调节的关键技术，是综采机械智能化的体现，也是实现无人自动化开采的先决条件。可靠的煤岩识别系统在提高生产效益、减轻设备磨损、保障工人安全等方面具有突出的优点。目前，煤岩界面主要依赖人工或者单一传感器的监测进行识别，因此识别结果常常不够准确，存在一定的误差。为解决这一问题，提出了一种基于数据融合理论的多传感器煤岩识别方法。该方法以煤岩在硬度上的差异为基础，利用采煤机摇臂销轴作为研究对象，在摇臂与连接架销轴处布置4个经过等效强度处理的销轴传感器，采集采煤机截割不同硬度煤壁与岩壁时销轴的应变数据。通过加权融合理论对采集到的数据进行系数分配和融合，从而获得多传感数据融合的组合判据，并利用此判据对煤岩分界面进行识别。

实验结果表明，销轴传感器采集到的应变数据在截割煤和岩时波动较大，且割煤应变数据和割岩应变数据有重叠部分，难以实现精确的煤岩界面识别。通过数据融合方法处理后的应变数据波动较小，显著提高了识别的准确性。具体而言，利用拟合公式对这些应变数据进行标定后，得出了销轴传感器所受的载荷值范围：截割岩时销轴受力范围为24.766 ~ 25.467 kN，截割煤时销轴受力范围为23.493 ~ 24.348 kN。这一结果与单一传感器测量相比，显示出了明显的差异，充分证明了多传感器数据融合方法的优势。

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