本文關(guān)鍵詞：隨機(jī)共振瓦斯微弱信號(hào)檢測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 測(cè)量與計(jì)量 瓦斯信號(hào) 隨機(jī)共振 粒子群算法 大參量

【摘要】：為了解決檢測(cè)煤礦復(fù)雜環(huán)境中的瓦斯信號(hào)時(shí)易受周?chē)肼暩蓴_以至微弱信號(hào)被掩埋或產(chǎn)生異常數(shù)據(jù)的問(wèn)題,提出一種基于隨機(jī)共振的微弱瓦斯信號(hào)檢測(cè)方法。采用欠采樣原理對(duì)大頻率信號(hào)尺度變換及粒子群算法優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參量,對(duì)大參量微弱信號(hào)在隨機(jī)共振系統(tǒng)中的共振效果進(jìn)行了理論分析和研究。結(jié)果表明,該方法可以以較低的采樣頻率,自適應(yīng)地達(dá)到較好的共振效果;可有效地濾除噪聲并增強(qiáng)系統(tǒng)辨識(shí)微弱信號(hào)的靈敏度以及信號(hào)檢測(cè)的動(dòng)態(tài)范圍。該研究為瓦斯突出信息的早期辨識(shí)提供了一定的理論依據(jù)。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣與控制工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)安全科學(xué)與工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)研究生院;
【關(guān)鍵詞】： 測(cè)量與計(jì)量 瓦斯信號(hào) 隨機(jī)共振 粒子群算法 大參量
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51274118)
【分類(lèi)號(hào)】：TD713;TN911.23
【正文快照】： 引言煤與瓦斯突出是一種十分復(fù)雜的動(dòng)力災(zāi)害,嚴(yán)重威脅著我國(guó)煤礦的安全生產(chǎn)[1-2]。煤與瓦斯突出前夕有不同征兆產(chǎn)生,瓦斯監(jiān)測(cè)信息亦會(huì)出現(xiàn)異常,在大量的瓦斯監(jiān)測(cè)信息中準(zhǔn)確地提取出瓦斯突出災(zāi)害特征,是有效預(yù)測(cè)瓦斯突出災(zāi)害的重要前提。在煤礦生產(chǎn)環(huán)境中,瓦斯突出信息的測(cè)量監(jiān)

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