【摘要】：在我國(guó)華東地區(qū)地殼普遍分布著深厚的松散層,由于地殼松散層的失水固結(jié)沉降變形,使該地區(qū)的淮北、徐州、兗州等礦區(qū)相繼有百余個(gè)煤礦立井井壁發(fā)生不同程度的變形甚至破壞,影響安全生產(chǎn)。研究采用光纖光柵監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是防治地殼松散層沉降變形的一種有效方法。對(duì)于光纖光柵監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù),首先應(yīng)該檢測(cè)出其中的異常信息,然后才能有效地用于預(yù)測(cè)與分析地殼松散層未來(lái)沉降狀況,以便提高地殼松散層沉降致使井壁變形預(yù)測(cè)的可靠性和礦井安全狀況的評(píng)估能力。論文提出了一種針對(duì)光柵傳感器波長(zhǎng)數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)算法。從監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的原理出發(fā),首先運(yùn)用閾值對(duì)采集到的波長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常判別。其次,對(duì)檢測(cè)到的異常數(shù)據(jù)從模式特性上進(jìn)行分類,分為“單獨(dú)異常點(diǎn)”,“連續(xù)異常點(diǎn)”和“異常序列”三類。然后對(duì)不同類別的異常數(shù)據(jù),提出了相應(yīng)的修正公式。消除了“修正后的數(shù)據(jù)超出閾值的現(xiàn)象”。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,異常檢測(cè)算法能對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和修正,且效果良好。提出了一種基于滑動(dòng)窗口的灰色Verhulst-BP模型,用于對(duì)地層沉降預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)時(shí),首先使用傳統(tǒng)的灰色Verhulst模型和時(shí)間序列ARIMA模型預(yù)測(cè),ARIMA模型的預(yù)測(cè)效果較好,均方根誤差為0.8558,灰色Verhulst模型的均方根誤差為7.2719;其次,針對(duì)灰色Verhulst模型能預(yù)測(cè)出趨勢(shì),但數(shù)值預(yù)測(cè)誤差較大的特點(diǎn),通過(guò)設(shè)定滑動(dòng)窗口和步長(zhǎng)來(lái)對(duì)該模型進(jìn)行改進(jìn),提出了基于滑動(dòng)窗口的灰色Verhulst模型,實(shí)驗(yàn)得到的均方根誤差為1.8664,但該方法存在局部殘差過(guò)大的現(xiàn)象;考慮到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近效果好,因此采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)殘差進(jìn)行預(yù)測(cè),在基于滑動(dòng)窗口的灰色Verhulst模型預(yù)測(cè)值基礎(chǔ)上,加上預(yù)測(cè)殘差來(lái)作為真正的預(yù)測(cè)值。通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到的基于滑動(dòng)窗口的灰色Verhulst-BP模型的均方根誤差為0.2506。對(duì)四種預(yù)測(cè)模型效果進(jìn)行對(duì)比,最后選定基于滑動(dòng)窗口的灰色Verhulst-BP模型用于松散層的沉降預(yù)測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.13;P642.26
【圖文】：

西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文2 相關(guān)理論概述測(cè)原理厚松散層的變形沉降狀況，使用光，監(jiān)測(cè)過(guò)程是從力到光學(xué)的映射過(guò)的載體實(shí)現(xiàn)大尺度巖體微小形變的點(diǎn)是對(duì)波長(zhǎng)比較敏感，即使監(jiān)測(cè)物柵內(nèi)部的結(jié)構(gòu)改變，從而引起光柵長(zhǎng)的漂移量來(lái)間接的反映外界環(huán)境用最多的一種傳感器。圖 2.1 為光

西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文為松散層存在持續(xù)、微小變形特征，因此，在連續(xù)時(shí)間內(nèi)采集得到的波長(zhǎng)數(shù)據(jù)，所以此處沒(méi)有采用 進(jìn)行處理。)算法流程圖文提出的光柵傳感器波長(zhǎng)數(shù)據(jù)異常檢測(cè)算法，首先需要獲取傳感器的中心波長(zhǎng)參數(shù)，提前構(gòu)建好異常檢測(cè)函數(shù)。然后開(kāi)始讀取傳感器監(jiān)測(cè)的波長(zhǎng)數(shù)據(jù)，通過(guò)函數(shù)檢測(cè)當(dāng)前數(shù)據(jù)是否異常，若無(wú)異常則繼續(xù)下一條數(shù)據(jù)檢測(cè)；若當(dāng)前數(shù)據(jù)異對(duì)異常數(shù)據(jù)的類型進(jìn)行判斷，確認(rèn)異常類型包含的異常數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，并采用對(duì)應(yīng)式進(jìn)行修正。修正完畢后，判斷波長(zhǎng)數(shù)據(jù)是否檢測(cè)完畢。若數(shù)據(jù)檢測(cè)完畢，則；否則繼續(xù)對(duì)下一條數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)、判斷。算法流程圖如圖 3.1 所示。

11 1528.872 1528.848 24 正常表 3.2 包含異常序列的波長(zhǎng)數(shù)據(jù)的修正表序號(hào) 修正后波長(zhǎng)(fbg0101/nm) 中心波長(zhǎng)(fbg0101/nm) 修正后漂移量絕對(duì)值(pm)11528.871 1528.8482321528.871 1528.8482331552.7435 1552.843510041552.9435 1552.843510051552.9435 1552.843510061552.9435 1552.843510071552.9435 1552.843510081552.9435 1552.843510091552.9435 1552.843510010 1528.8721528.8482411 1528.8721528.84824

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2805099