论文摘要
在深入分析煤与瓦斯突出前的瓦斯浓度变化基础上,提出了基于小波包熵和数据融合的煤与瓦斯突出预警方法。利用基于均值的分批估计融合方法对瓦斯浓度多传感器数据进行处理,以获取煤与瓦斯突出预警所需更为准确、可靠的数据;利用瓦斯浓度变化的小波包熵特征,量化瓦斯浓度变化的无序程度;利用基于小波包熵特征的煤与瓦斯突出预警模型,进行煤与瓦斯突出的实时预警;利用基于重构信号能量的小波包分解层数确定方法,对瓦斯浓度变化的小波包熵特征提取所需的小波包分解层数进行科学确定。通过实例验证表明,煤与瓦斯突出前瓦斯浓度发生忽大忽小的无序变化时,所提方法可以有效探测工作面的煤与瓦斯突出危险性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 屠乃威,阎馨
关键词: 煤与瓦斯突出,小波包熵,数据融合,实时预警,预警模型
来源: 控制工程 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治
单位: 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(61601212,71771111),辽宁省教育厅项目(LJ2017QL012,LJYL014),辽宁省教育厅重点实验室项目(LJZS003),辽宁工程技术大学博士启动基金项目(14-1102)
分类号: TD713
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20180299
页码: 759-764
总页数: 6
文件大小: 654K
下载量: 141
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