本文關(guān)鍵詞：瓦斯監(jiān)測中大數(shù)干擾的濾除及自適應(yīng)濾波器的優(yōu)化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：瓦斯災(zāi)害一直是我國煤礦安全的重大隱患,瓦斯事故頻繁發(fā)生給企業(yè)生產(chǎn)造成了極大的損失,同時威脅著礦工的生命安全,這就需要對瓦斯進(jìn)行監(jiān)控。瓦斯信號傳輸中的脈沖干擾信號常常造成誤報警,引起的誤報警自動切斷井下的電源,生產(chǎn)被迫停止,影響了正常的生產(chǎn)也麻痹了工作人員的安全意識。大數(shù)問題一直困擾著煤礦生產(chǎn),本文依托江西省研究生創(chuàng)新基金,對瓦斯中的大數(shù)問題以及信號處理問題立項展開研究。主要做了以下研究:(1)由于大數(shù)干擾是一種非線性的數(shù)據(jù)脈沖,本文選取了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)測中異常數(shù)據(jù)進(jìn)行濾除。選取了某礦大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)作為樣本點,對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立了BP模型,選取各層的權(quán)值和函數(shù),選取最優(yōu)參數(shù),最終對模型進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn),并對模型進(jìn)行了測試和訓(xùn)練,得到最終的濾波圖。為了突出濾波效果,本文還采取CME算法對樣本濾波,對比兩種智能算法的濾波效果。對比發(fā)現(xiàn)本文提出人工神經(jīng)模型高效的濾除了瓦斯監(jiān)測中的大數(shù)干擾,同時保留了真實的瓦斯突出信號,是合理的模型。(2)本文嘗試將免疫理論運用在濾波器中,針對傳統(tǒng)LMS算法的不足進(jìn)行改進(jìn),分析了線性自適應(yīng)濾波器的基本原理以及各參數(shù)對濾波器性能的影響。設(shè)計免疫算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,并設(shè)計一個自適應(yīng)陷波器以及自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器,給出了算法中關(guān)鍵參數(shù)?的優(yōu)化結(jié)果,仿真出濾波效果,結(jié)果顯示成功濾除了噪聲干擾。
【關(guān)鍵詞】：瓦斯監(jiān)測 自適應(yīng)濾波器 干擾 免疫算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TD712;TN713
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-21
• 1.1 課題背景9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-19
• 1.2.1 大數(shù)干擾11-12
• 1.2.2 免疫算法12-14
• 1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)14-15
• 1.2.4 濾波器15-17
• 1.2.5 自適應(yīng)濾波器17-19
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 瓦斯監(jiān)測中的大數(shù)干擾產(chǎn)生原因及抗干擾技術(shù)研究21-29
• 2.1 瓦斯監(jiān)測概述21-24
• 2.1.1 瓦斯災(zāi)害形勢21-22
• 2.1.2 瓦斯傳感器的安裝22-23
• 2.1.3 瓦斯報警及井下斷電濃度23-24
• 2.2 井下的大數(shù)干擾24-28
• 2.2.1 大數(shù)突出產(chǎn)生的原因25-26
• 2.2.2 大數(shù)干擾通常的處理手段26-27
• 2.2.3 智能抗干擾技術(shù)手段27-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第三章 濾除大數(shù)干擾的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型29-48
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述29-32
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-30
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-32
• 3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于大數(shù)干擾的優(yōu)勢32
• 3.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型建立32-41
• 3.2.1 訓(xùn)練樣本準(zhǔn)備工作32-34
• 3.2.2 模型搭建34-35
• 3.2.3 模型參數(shù)的選取與確定35-37
• 3.2.4 參數(shù)修正37-38
• 3.2.5 模型訓(xùn)練及測試38-41
• 3.3 仿真結(jié)果分析41-47
• 3.3.1 初始數(shù)據(jù)41-42
• 3.3.2 BP神經(jīng)算法仿真結(jié)果42-44
• 3.3.3 CME算法仿真結(jié)果44-46
• 3.3.4 數(shù)據(jù)對比46-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 免疫算法在自適應(yīng)濾波器優(yōu)化設(shè)計中的運用48-63
• 4.1 免疫算法概述48-51
• 4.1.1 生物免疫算法48-50
• 4.1.2 智能免疫算法50-51
• 4.1.3 可行性分析51
• 4.2 自適應(yīng)陷波器的設(shè)計51-57
• 4.2.1 基本原理52-53
• 4.2.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計53-54
• 4.2.3 算法實現(xiàn)54-56
• 4.2.4 仿真結(jié)果分析56-57
• 4.3 自適應(yīng)譜線增強(qiáng)器的設(shè)計57-62
• 4.3.1 基本原理58-59
• 4.3.2 算法實現(xiàn)59-60
• 4.3.3 仿真結(jié)果分析60-62
• 4.4 本章小結(jié)62-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 課題總結(jié)63-64
• 5.2 課題展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-67
• 致謝67-68
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果68-69

【相似文獻(xiàn)】

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