【摘要】：煤炭在中國的能源組成中有著重要地位,煤礦安全生產(chǎn)問題備注關(guān)注。事故發(fā)生后,如何盡快了解塌方體下面的情況,這對開展救援工作來說是十分重要和緊迫的。UWB信號穿透能力強、抗干擾、分辨力高、探測盲區(qū)小,因此適用于礦井下救援探測。利用UWB信號對塌方體下的生命進行探測,可提高救援效率。本文以煤礦巷道塌方為背景,分析了塌方體的電磁特性。對UWB電磁波的衰減特性進行理論分析。以平面電磁波理論以及菲涅爾公式為理論基礎(chǔ),分析了超寬帶電磁波在巖石、混凝土,以及復(fù)雜塌方體介質(zhì)中的傳輸損耗、反射損耗特性。數(shù)值仿真結(jié)果表明:入射角越大損耗越大;UWB電磁波隨頻率的升高,其損耗變大;平行極化波透射損耗由于入射角的增大,而先減后增;介電常數(shù)較大的塌方體介質(zhì),對UWB信號的衰減作用以反射損耗為主。在上述工作的基礎(chǔ)上,研究了基于UWB信號的塌方體下生命特征檢測算法。礦井下UWB信號雜波有較大的波動,故采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)與參考獨立分量分析(R-ICA)混合算法。用R-ICA方法濾除雜波分量,應(yīng)用EMD算法將回波信號分解為若干分量,并在時域上分析生命特性曲線,在高信干比的情況下提取呼吸和心跳信號。仿真結(jié)果表明該算法可以重構(gòu)目標生命體呼吸、心跳的波形信息,可用于塌方體下的非接觸式生命檢測。
[Abstract]:Coal plays an important role in the energy composition of China, and the safety of coal mine production is concerned. After the accident, how to understand the situation below the collapse as soon as possible is very important and urgent for the rescue work. UWB signal has strong penetration ability, anti-interference, high resolution and small detection blind area, so it is suitable for underground rescue detection. The rescue efficiency can be improved by using UWB signal to detect the life under collapse. Based on the collapse of coal mine roadway, the electromagnetic characteristics of collapse body are analyzed in this paper. The attenuation characteristics of UWB electromagnetic wave are analyzed theoretically. Based on the theory of plane electromagnetic wave and Fresnel formula, the transmission loss and reflection loss characteristics of ultra-broadband electromagnetic wave in rock, concrete and complex collapse medium are analyzed. The numerical simulation results show that the larger the incident angle is, the greater the loss is; the loss of UWB electromagnetic wave increases with the increase of frequency; the transmission loss of parallel polarization wave decreases at first and then increases because of the increase of incident angle; the attenuation effect of collapse medium with large dielectric constant on UWB signal is dominated by reflection loss. On the basis of the above work, the life feature detection algorithm under collapse based on UWB signal is studied. The clutter of UWB signal in mine fluctuates greatly, so the hybrid algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and reference independent component analysis (R-ICA) is used. The hash component is filtered by R-ICA method, the echo signal is decomposed into several components by EMD algorithm, and the life characteristic curve is analyzed in time domain, and the respiratory and heartbeat signals are extracted under the condition of high signal-to-interference ratio. The simulation results show that the algorithm can reconstruct the waveform information of breathing and heartbeat of the target life body, and can be used for contactless life detection under collapse.
【學位授予單位】：黑龍江科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN925

【參考文獻】

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本文編號：2507111