【摘要】：高頻GNSS因為可以全天時、高精確度地收集監(jiān)測站的位移數據,在煤炭安全生產中得到非常廣闊的應用。采礦區(qū)地表變形GNSS觀測的數據是是頻率域中的低頻與高頻數據組合而成的時間序列數據[1]。現在對于GNSS觀測數據的一些分析,是由時域分析和頻域分析兩大方面組合而成的。頻域分析又叫做譜分析[2],本文從譜分析的角度出發(fā),基于唐家會煤礦GNSS觀測數據,通過傅立葉變換將其轉換到頻域空間,經過譜分析可提取各種周期項信息,分析這些周期變形的激發(fā)機制,同時對監(jiān)測過程中數據突變產生奇異點的信號,通過使用小波,可以更好的監(jiān)測煤礦安全開采過程中的變化狀況。文中主要的研究內容如下:(1)總結了 GNSS變形監(jiān)測的一些優(yōu)點和使用現狀,而且對當前使用比較廣泛的數據處理方式方法進行了很好的的介紹。(2)聯(lián)系唐家會煤礦自動化監(jiān)測系統(tǒng),全流程的敘述了其數據采集處理程序,并對GNSS系統(tǒng)進行了較為具體的的說明。(3)對唐家會煤礦監(jiān)測數據進行低頻譜分析。首先通過傅立葉變換將時域數據變換到頻率域中,計算出其一些峰值對應頻率及相關的振幅和初相,對一些影響比較大的量的全周期波以及半日波信號,運用多方面分析,而且針對半日波產生的一些因素不能很好的具體指出,建立四參數模型進行具體討論。得出全周期波的影響因素主要是地下開采作業(yè)導致的,且變形的量與地下作業(yè)推進量成正相關。溫度對沉降變化低頻部分產生影響且影響量在5.5cm左右,多路徑影響可以忽略不計,只在降雨天氣產生一定的影響。(4)對監(jiān)測數據的高頻部分的奇異點利用小波對出奇異點進行精確定位,得出影響的數據點位為[123,213,402,501,781,1110,1440,2150,3010,3415,3790,4875,5415,5670,6820,8255,9700,10290]這些點位所在的時間都分布煤礦0時到上午8時,8時到14時的共5個放炮工作段,找出導致產生奇異點的影響因子為煤礦的放炮作業(yè)。
[Abstract]:High frequency GNSS can collect displacement data of monitoring station with high accuracy all day, so it is widely used in coal safety production. The GNSS data of surface deformation in mining area are time series data combined with low frequency and high frequency data in frequency domain [1]. Some analysis of GNSS observation data is made up of time domain analysis and frequency domain analysis. Frequency domain analysis is also called spectrum analysis [2]. From the point of view of spectrum analysis, based on the GNSS observation data of Tangjiahui Coal Mine, the frequency domain analysis is transformed into frequency domain space by Fourier transform, and the information of various periodic items can be extracted by spectrum analysis. The excitation mechanism of these periodic deformation is analyzed, and the singularity signal of the data sudden change in the monitoring process is analyzed. By using wavelet, the change of coal mine safety mining process can be better monitored. The main research contents are as follows: (1) some advantages and application status of GNSS deformation monitoring are summarized. In addition, the widely used methods of data processing are introduced. (2) the whole process of data acquisition and processing is described by connecting with the automatic monitoring system of Tangjiahui Coal Mine. The GNSS system is explained in detail. (3) the low frequency spectrum of the monitoring data of Tangjiahui Coal Mine is analyzed. Firstly, the time domain data is transformed into the frequency domain by Fourier transform, and some peak corresponding frequencies and related amplitudes and initial phases are calculated. And some factors produced by semidiurnal wave can not be well pointed out, and the establishment of four-parameter model is discussed in detail. It is concluded that the influence factors of the whole period wave are mainly caused by the underground mining operation, and the amount of deformation is positively related to the underground operation propulsive quantity. The influence of temperature on the low frequency part of settlement change is about 5.5cm, and the multipath effect can be ignored. (4) the singularity of the high frequency part of the monitoring data is accurately located by wavelet transform. The data points of influence are: [123C 2130402N 501N 781n 111010 1440402150U 301010 3415U 3790 4875N 5415N 56706820 8255970010290] these points are located in 5 working sections of coal mine from 0: 00 to 8: 00 and 8: 00 to 14:00. It is found that the influence factor of the singularity point is the firing operation of coal mine.
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P228.4

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本文編號：2396650