煤矿灾害漂移特征的反走样模型及多级预警方法

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煤矿微震信号在研究震动特征、衰减规律、灾害评估方面起着至关重要的作用.但由于受到地质构造、能量损耗等因素影响,同一种类灾害的微震波信号在时间域上传播会出现减缓或加剧等数据漂移现象,影响煤矿灾害预警的准确性.因此,本文提出的预警方法首先引入音频识别领域中的动态时间规整算法(DTW)构建反走样模型,将实时微震感知数据与历史灾害数据模板波形进行相似性拟合,识别是否为灾害信号;其次,若感知数据是灾害信号,在相似性拟合过程中,为确定感知数据与灾害模板波形匹配的起始点,实现实时匹配,本文提出一种可变滑动窗口策略实现波形的对齐,通过感知窗口渐进滑动的方式找出感知灾害波与模板波的起始对齐位置,保证信号对比的准确性;最后,基于窗口匹配策略及煤矿灾害波形的特点,提出多级预警机制,以1/N窗口大小作为预警阈值,逐步提高预警级别.实验表明,本文提出的预警方法具有更高的准确性和实时性.
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