本文選題：煤與瓦斯突出 + AE聲發(fā)射　； 參考：《遼寧工程技術(shù)大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：目前煤礦產(chǎn)業(yè)急需解決的首要問題是煤礦安全性問題，其中煤與瓦斯突出是煤礦安全生產(chǎn)最主要的自然災(zāi)害之一，是造成人員傷亡、影響生產(chǎn)效率的主要因素。在發(fā)生煤與瓦斯突出之前一般都具有前兆顯現(xiàn)，其中煤巖聲發(fā)射信號是瓦斯突出之前明顯的預(yù)兆信息之一，本文通過對瓦斯突出機理的研究，提出了一種新的方法—溫度判斷法，，用以輔助判斷瓦斯突出，其次根據(jù)AE聲發(fā)射在煤層中傳播特征規(guī)律及與煤層突出的危險性關(guān)系指標(biāo)，提出相對能率和相對事件率指標(biāo)。針對礦井信號復(fù)雜，對信號提取是重中之重，根據(jù)聲發(fā)射信號的特點，引入小波分析理論，作為一種數(shù)學(xué)工具來提取和處理非平穩(wěn)信號，考慮到聲發(fā)射信號通�；煊性肼暡⑶蚁喈�(dāng)微弱，而且現(xiàn)今消噪技術(shù)也不能很好的讓聲發(fā)射監(jiān)測得以精確預(yù)報，因此本論文提出基于小波分析的聲發(fā)射信號消噪方法，系統(tǒng)設(shè)計了一種以小波函數(shù)為基底函數(shù)的新型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過試驗計算和計算機仿真證明了此思想的優(yōu)越性，將其應(yīng)用于煤與瓦斯突出危險性預(yù)測上。在前面幾章研究的基礎(chǔ)上，文章最后設(shè)計一個聲發(fā)射信號處理分析工具—集成化聲發(fā)射信號處理平臺，主要介紹信號處理平臺的開發(fā)工作和模塊功能的實現(xiàn)。
[Abstract]:At present, coal mine safety is the most important problem in coal mine industry, in which coal and gas outburst is one of the most important natural disasters in coal mine production safety, and it is the main factor that causes casualties and affects production efficiency. Usually there are precursors before coal and gas outburst, among which the acoustic emission signal of coal and rock is one of the obvious precursory information before gas outburst. In this paper, the mechanism of gas outburst is studied. A new method, temperature judgment method, is put forward to judge gas outburst. Secondly, according to the characteristics of AE propagation in coal seam and the dangerous relation index between AE and coal seam outburst, the relative energy rate and relative event rate index are put forward. According to the characteristics of acoustic emission signals, wavelet analysis theory is introduced to extract and process non-stationary signals as a mathematical tool. Considering that acoustic emission signals are usually mixed with noise and very weak, and the current de-noising technology is not able to accurately predict acoustic emission monitoring, this paper proposes a method of acoustic emission signal de-noising based on wavelet analysis. A new BP neural network based on wavelet function is designed in this paper. The superiority of this idea is proved by experimental calculation and computer simulation. It is applied to predict the danger of coal and gas outburst. On the basis of the research in the previous chapters, an integrated acoustic emission signal processing platform is designed in the end of this paper. The development of the signal processing platform and the realization of the module function are mainly introduced.
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TD713.2

【參考文獻】

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本文編號：2080647