本文選題：瓦斯監(jiān)控系統(tǒng) + 異常信號��； 參考：《安徽理工大學》2016年博士論文

【摘要】：在現代化煤礦生產中,瓦斯傳感器是安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)中最重要的傳感器,可以對井下瓦斯涌出狀況進行實時的檢測,其信號的準確性對煤礦安全生產起到了十分關鍵的作用。然而井下高溫、高濕、高粉塵、強干擾的惡劣環(huán)境導致的瓦斯傳感器誤報、漏報事故時有發(fā)生。因此,研究如何及時的檢出瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘?并辨識其異常類型,從而排除誤報和分析誤報原因,具有十分重要的研究意義。本文針對恒偏差型、瞬時型、周期性脈沖型3種瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柕臋z出與特征提取分類這兩個問題,提出了煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柋孀R算法。所取得的主要研究成果如下:(1)通過瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柋孀R特征分析,采用數據挖掘和信號分析理論,提出了安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)中瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柋孀R方法,建立了安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柲Ｐ�。此模型可以準確的對瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘栠M行檢出,同時進一步對異常信號進行正確特征提取和分類。(2)通過研究,發(fā)現了對3種異常信號具有較高區(qū)分度的時域參數峭度。對現行的煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)中出現的瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柕姆治龅玫?濃度異常信號可以分為偏差型、瞬時型、周期性脈沖型3種模式。計算3種異常信號的樣本期望、方差、均方根值、峰值指標、峰值比、峭度、偏度等統(tǒng)計指標,比較得到峭度參數K區(qū)分度最高。峭度參數K可以用于異常信號檢出決策和特征提取分類。(3)在瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柕臋z出方法研究中,針對人工神經網絡逼近存在的訓練樣本較大,以及傳統(tǒng)單一閾值的決策方法容易產生誤報等問題,提出了基于遺傳算法優(yōu)化支持向量回歸機(GA-SVR)結合可調算子解析模糊決策指標的異常信號檢出方法。首先,將多個相關傳感器信號利用遺傳算法優(yōu)化的支持向量回歸機方法進行數據融合對被診斷傳感器濃度信號進行逼近;然后,將被診斷傳感器實測濃度與逼近值相比得到殘差;最后,通過可調算子解析模糊故障決策指標對殘差特征進行決策,最終得到診斷結果。通過煤礦現場監(jiān)控數據的離線實驗,較之于人工神經網絡,支持向量回歸機算法可以很好地解決瓦斯傳感器故障這一小樣本學習訓練的問題,對瓦斯?jié)舛鹊姆蔷�性的變化有很強的逼近能力。遺傳算法可以對SVR的參數選取自適應尋優(yōu),從而提高支持向量回歸的精度,避免人為選擇參數的盲目性�；诳烧{算子解析模糊決策的檢出決策指標,可以避免用一個簡單的閾值判定異常的不足,綜合考慮疑似異常信號的強度和峭度來進行決策,提高了異常信號檢出的正確率。(4)在瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柕奶卣魈崛∨c分類方法研究中,搭建了瓦斯監(jiān)控異常信號辨識實驗平臺,通過大量實驗得到了豐富的異常信號樣本。實驗對比了小波降噪結合DFT譜分析方法、小波包結合能量特征矢量和Hilbert-Huang變換方法的特征提取性能,驗證了二叉樹支持向量機分類器的分類性能。結果表明:小波包結合能量特征矢量方法分析結果受樣本點選擇、發(fā)生異常信號的時間點及程度影響巨大,對于恒偏差型異常信號和瞬時型異常信號的區(qū)分度并不高,容易造成誤判、錯分。Hilbert-Huang變換的方法對于短時突變型的異常數據有較好的辨識效果,同時可以求出信號的瞬時頻率,對發(fā)生異常的時間點有指示作用,但是Hilbert-Huang變換方法無法分解恒偏差型異常信號,此種方法不能對恒偏差型特征進行提取。基于小波降噪結合DFT變換譜的方法可以對異常信號進行很好的特征提取,DFT變換幅值譜分布區(qū)分性明顯,改變信號采樣的起始時間對辨識結果的影響不大。小波降噪結合DFT譜分析的方法對煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柕奶卣魈崛∈怯行У?GA算法和主元分析(PCA)優(yōu)化的二叉樹支持向量分類器分類正確率達到96%以上。本課題針對煤礦監(jiān)控系統(tǒng)瓦斯傳感器誤報問題,從恒偏差型、瞬時型、周期性脈沖型3種瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘柈惓Ｐ盘柋孀R角度入手,運用信號處理和人工智能算法重點研究了瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘栠M行檢出方法和對異常信號的特征提取和分類方法,提升了對煤礦監(jiān)控系統(tǒng)瓦斯傳感器誤報的快速檢測和實時預報能力,輔助現場技術人員完成復雜的故障排除和現場處理,防止誤報造成進一步的不必要損失,提高了煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)安全維護水平。
[Abstract]:In modern coal mine production , gas sensor is one of the most important sensors in safety monitoring and monitoring system . It is very important to detect the abnormal signal of gas concentration in coal mine safety monitoring and monitoring system . ( 3 ) In the method of detecting the abnormal signal of gas concentration , the method for detecting the abnormal signal of the fuzzy decision - making index based on the genetic algorithm is presented . ( 4 ) In the study of feature extraction and classification method of gas concentration abnormal signal , a gas monitoring abnormal signal identification experiment platform is built , and abundant abnormal signal samples are obtained through a large number of experiments .

【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD712.55

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本文編號：1814845