基于信息融合的煤礦采空區(qū)火災(zāi)預(yù)警研究.pdf

1、煤炭是我國(guó)的重要資源,同時(shí)也是一個(gè)高危行業(yè),煤礦火災(zāi)事故頻發(fā),給國(guó)民經(jīng)濟(jì)、安全都造成了重大損失。煤礦絕大多數(shù)的火災(zāi)發(fā)生在采空區(qū)人們不能直視或到達(dá)的隱蔽地點(diǎn),因此煤礦采空區(qū)火災(zāi)預(yù)警的真實(shí)性、可靠性和及時(shí)性直接影響著企業(yè)的生產(chǎn)秩序和企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。研究煤礦采空區(qū)火災(zāi)預(yù)警具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文在分析煤礦采空區(qū)安全因素的基礎(chǔ)上,對(duì)各個(gè)安全因素與火災(zāi)發(fā)生的關(guān)系進(jìn)行了較全面的研究,尤其是對(duì)煤礦采空區(qū)溫度與火災(zāi)發(fā)生的關(guān)系進(jìn)行了深入研究。

2、基于信息融合的煤礦采空區(qū)火災(zāi)預(yù)警主要包括信息采集、信息預(yù)處理、信息融合及決策幾部分。信息預(yù)處理基于小波變換去噪的方法,對(duì)帶噪信號(hào)進(jìn)行特征提取、低通濾波、重建信號(hào),實(shí)現(xiàn)信號(hào)的去噪。提出了基于改進(jìn)的LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與D-S證據(jù)理論相結(jié)合的兩級(jí)信息融合預(yù)測(cè)火災(zāi)的方法,該方法提取各安全因素的平均值、變化速率值和累積值等特征值,采用改進(jìn)的LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行局部信息融合,以構(gòu)造獨(dú)立證據(jù)理論基本概率分配函數(shù),和基于權(quán)值分配的D-S證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)多