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龙图腾网获悉广州山河智能机器股份有限公司申请的专利一种硬岩非爆连续采掘方法及智能装备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120175342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510351072.9，技术领域涉及：E21C35/24；该发明授权一种硬岩非爆连续采掘方法及智能装备是由汪鼎华;陈洋;李定;文琪;聂雄;秦祥;张凤杨;张万里设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种硬岩非爆连续采掘方法及智能装备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种硬岩非爆连续采掘方法及智能装备，适用于采矿机械装备领域。本发明包括传感器部署、数据处理、工作参数自动调整以及自学习，通过在采掘装备安装振动传感器、扭矩传感器、转速传感器及温度传感器，并采集时序数据，利用基于小波包奇异值分解的特征提取、Relief算法的特征降维及改进XGBoost模型进行岩层硬度识别，实现了高准确度的硬度检测；控制中心根据识别结果，自动工作参数，确保工作参数与岩层硬度高度匹配，实现采掘过程的高效与平稳，减少能耗的同时减小振动导致的磨损；通过记录并分析实际操作中的数据，持续优化XGBoost模型，提升系统的适应性和准确性；通过引入智能化、数据驱动的技术，实现岩层硬度复杂多变采掘环境的自适应能力。

本发明授权一种硬岩非爆连续采掘方法及智能装备在权利要求书中公布了：1.一种硬岩非爆连续采掘方法，其特征在于具体包括以下步骤： S101、传感器部署； 所述传感器部署，包括在截割部的截齿滚筒内设置振动传感器，在驱动截齿滚筒的转轴上设置扭矩传感器，在分动箱的输入轴设置第一转速传感器，在分动箱的截割部输出轴设置第二转速传感器，并在液力变矩器外壳设置温度传感器；振动传感器、扭矩传感器、第一转速传感器、第二转速传感器、温度传感器分别按照各自设定的频率采集振动变量V1、扭矩变量V2、转速变量V3、转速变量V4、温度变量V5的时序数据，并传输到控制中心； S102、数据处理； 所述数据处理，包括控制中心接收到时序数据后，分别对振动变量V1、扭矩变量V2、转速变量V3、转速变量V4、温度变量V5的时序数据进行基于小波包奇异值分解的特征提取和基于Relief算法的特征数据降维，然后根据振动变量V1的特征向量、扭矩变量V2的特征向量、转速变量V3的特征向量、转速变量V4的特征向量、温度变量V5的特征向量生成高阶特征交叉项，将高阶特征交叉项作为新变量V6的特征向量，将所述振动变量V1的特征向量、扭矩变量V2的特征向量、转速变量V3的特征向量、转速变量V4的特征向量、温度变量V5的特征向量以及新变量V6的特征向量进行标准化处理后作为整体输入参量，输入到改进XGBoost模型中，再进行基于改进XGBoost的岩层硬度识别； 所述基于小波包奇异值分解的特征提取，包括使用小波包算法逐层分解时序数据，根据预先设定的分解层数，将时序数据分解到n个节点上，并得到各节点的小波包系数；重构n个节点获得每个节点重构后的时序数据，将n个节点重构后的时序数据进行组合，得到时频矩阵； 所述基于Relief算法的特征数据降维包括对时频矩阵进行奇异值分解，采用Relief算法通过每一阶奇异值对应的相关统计量衡量所述每一阶奇异值的分类能力，选择出相关统计量从大到小的前k阶奇异值，将所述k阶奇异值作为时序数据的特征向量； 所述基于改进XGBoost的岩层硬度识别包括使用贝叶斯优化算法，结合高斯过程代理模型，对XGBoost的关键超参数进行优化，然后在贝叶斯优化找到的近似最优参数基础上，进行网格搜索，对关键超参数进行微调；改进XGBoost模型根据整体输入参量得到各硬度等级的概率分布，选择概率最高的硬度等级作为岩层的硬度识别结果； S103、工作参数自动调整； 所述工作参数自动调整，包括硬岩非爆连续采掘智能设备本地部署训练完成的改进XGBoost模型，控制中心内置的参数调整决策模块根据所述硬度识别结果，自动调整为与当前岩层硬度等级最匹配的发动机功率、变速箱档位和主臂下压力； S104、自学习； 所述自学习，包括记录每一次采集的时序数据与硬度识别结果，当硬度识别结果与实际不符导致采掘停滞时，手动调整发动机功率、变速箱档位和主臂下压力，调整后采掘继续进行时，记录调整后的发动机功率、变速箱档位和主臂下压力，根据调整后的发动机功率、变速箱档位和主臂下压力，评估正确的硬度识别结果，然后采用滑动窗口技术，定期引入新数据并淘汰旧数据微调改进XGBoost模型。

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