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

【摘要】：在現(xiàn)代化煤礦生產(chǎn)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(jìn)行實(shí)時的檢測,其信號的準(zhǔn)確性對煤礦安全生產(chǎn)起到了十分關(guān)鍵的作用。然而井下高溫、高濕、高粉塵、強(qiáng)干擾的惡劣環(huán)境導(dǎo)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(shù)據(jù)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�?zhǔn)確的對瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘栠M(jìn)行檢出,同時進(jìn)一步對異常信號進(jìn)行正確特征提取和分類。(2)通過研究,發(fā)現(xiàn)了對3種異常信號具有較高區(qū)分度的時域參數(shù)峭度。對現(xiàn)行的煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)中出現(xiàn)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(biāo)、峰值比、峭度、偏度等統(tǒng)計指標(biāo),比較得到峭度參數(shù)K區(qū)分度最高。峭度參數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近存在的訓(xùn)練樣本較大,以及傳統(tǒng)單一閾值的決策方法容易產(chǎn)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(jī)(GA-SVR)結(jié)合可調(diào)算子解析模糊決策指標(biāo)的異常信號檢出方法。首先,將多個相關(guān)傳感器信號利用遺傳算法優(yōu)化的支持向量回歸機(jī)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合對被診斷傳感器濃度信號進(jìn)行逼近;然后,將被診斷傳感器實(shí)測濃度與逼近值相比得到殘差;最后,通過可調(diào)算子解析模糊故障決策指標(biāo)對殘差特征進(jìn)行決策,最終得到診斷結(jié)果。通過煤礦現(xiàn)場監(jiān)控數(shù)據(jù)的離線實(shí)驗(yàn),較之于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量回歸機(jī)算法可以很好地解決瓦斯傳感器故障這一小樣本學(xué)習(xí)訓(xùn)練的問題,對瓦斯?jié)舛鹊姆蔷�性的變化有很強(qiáng)的逼近能力。遺傳算法可以對SVR的參數(shù)選取自適應(yīng)尋優(yōu),從而提高支持向量回歸的精度,避免人為選擇參數(shù)的盲目性�；诳烧{(diào)算子解析模糊決策的檢出決策指標(biāo),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(qiáng)度和峭度來進(jìn)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(shí)驗(yàn)平臺,通過大量實(shí)驗(yàn)得到了豐富的異常信號樣本。實(shí)驗(yàn)對比了小波降噪結(jié)合DFT譜分析方法、小波包結(jié)合能量特征矢量和Hilbert-Huang變換方法的特征提取性能,驗(yàn)證了二叉樹支持向量機(jī)分類器的分類性能。結(jié)果表明:小波包結(jié)合能量特征矢量方法分析結(jié)果受樣本點(diǎn)選擇、發(fā)生異常信號的時間點(diǎn)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(shù)據(jù)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(diǎn)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(jìn)行提取�；谛〔ń翟虢Y(jié)合DFT變換譜的方法可以對異常信號進(jìn)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(jié)果的影響不大。小波降噪結(jié)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(dá)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(yùn)用信號處理和人工智能算法重點(diǎn)研究了瓦斯?jié)舛犬惓Ｐ盘栠M(jìn)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(shí)時預(yù)報能力,輔助現(xiàn)場技術(shù)人員完成復(fù)雜的故障排除和現(xiàn)場處理,防止誤報造成進(jìn)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(hù)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(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD712.55

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本文編號：1814845