【摘要】：煤炭是我國重要的一次能源,由于礦井井下工作面環(huán)境惡劣,在煤炭開采作業(yè)中,瓦斯?jié)舛鹊淖兓?導致瓦斯突出、瓦斯爆炸等礦井災害時有發(fā)生。為了穩(wěn)定經(jīng)濟增長,保障煤礦開采工作環(huán)境的安全,引入一套完整的煤礦瓦斯監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)對井下瓦斯狀況的監(jiān)測。如何準確動態(tài)地根據(jù)監(jiān)測信息的分析處理對煤礦井下瓦斯災害做出風險預警,一直是值得重點關注的問題。針對煤礦瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)的非線性、時變性和多參數(shù)強耦合性問題,多傳感器信息融合技術可以有效地對礦井各類傳感器采集到的數(shù)據(jù)信息進行綜合分析。煤礦井下傳感器在較差的工作環(huán)境中采集到的數(shù)據(jù)信息會因為外界因素干擾產生變異,不能真實反映井下安全狀況,采用支持向量機進行去噪分類處理,應用核獨立主元分析算法對數(shù)據(jù)樣本進行降維特征提取,預處理后的數(shù)據(jù)輸入加權平均D-S證據(jù)融合模型中進行決策級融合,同時采用進化差分蝙蝠算法對各證據(jù)賦予的權重進行優(yōu)化處理,有效地解決了沖突證據(jù)間的融合問題,加快了證據(jù)融合的收斂速度,然后根據(jù)融合結果進行瓦斯災害風險等級預警,降低事故造成人員傷亡和經(jīng)濟損失。選取霍州辛置煤礦的數(shù)據(jù)樣本做試驗驗證以及仿真分析,融合結果表明改進的加權平均D-S證據(jù)融合改善了證據(jù)融合存在的“一票否決”現(xiàn)象,增加了融合結果對最終決策的準確性。該改進方法提高了煤礦瓦斯監(jiān)測的快速性和準確性,實現(xiàn)了瓦斯災害信息預警的目的。
【圖文】：

34 0.79 70 106 0.73 142 0.83 178 0.7335 0.75 71 107 0.74 143 0.79 179 0.7536 0.74 72 108 0.78 144 0.78 180 0.71含變異缺失噪聲的數(shù)據(jù)樣本如圖 2.3 所示。

庵異和缺失數(shù)據(jù)釋本處理效果圖
【學位授予單位】：遼寧工程技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TD712

【參考文獻】

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本文編號：2644787