基于svm的煤矿瓦斯抽采系统火灾隐患判识研究

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1、万方数据论文编号：安徽理工大学硕士学位论文基于SVM的煤矿瓦斯抽采系统火灾隐患判识研究作者姓名：金晶专业名称：控鱼I理途量控剑工猩研究方向：蟹篚撞生9理途导师姓名：周耋丛数撞导师单位：电氢：皇信：垦工猩堂院答辩委员会主席：奎塞论文答辩日期：2014年5月31日安徽理工大学研究生处2014年月日万方数据ADissertationinControlTheoryandControlEngineering．．ResearchofUndergroundGasDrainageSystemFireHazardsJudgme

2、ntAndIdentificationBasedonSVMCandidate：Supervisor：JinJingProf．ZhouMengranSchoolofElectricalandInformationEngineeringAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo．168，ShungengRoad，Huainan，232001，P．R．CHINA万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标

3、注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得塞筮堡王太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：屋高a日期：幻Ⅳ年，月．；7日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解塞徵垄王太堂有保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于塞筮垄至太堂。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以

4、将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：童晶口签字日期：如忤年，月；1日导师签名：签字日期：阳f千年<月；1日万方数据摘要煤矿安全是确保煤矿顺利开采的第一要素，而对于频发的煤矿瓦斯事故，最有效的防治手段就是瓦斯抽采，与此同时，瓦斯抽采安全监控系统在确保瓦斯抽采甚至煤矿安全生产方面显得尤为重要。传统的安全监控系统虽然己具备了多样化的功能，很大程度上缓解了安全工作的压力，但由于煤矿井下环境情况复

5、杂多变，瓦斯抽采系统还存在着各种隐患，而对于隐患的防控，己有的系统还基本没有涉及，甚至连相关理论研究都较少。因此，煤矿瓦斯抽采系统隐患判识研究具有重大的意义和作用。鉴于隐患判识的重要作用，采用小波分析和支持向量机理论来共同实现对瓦斯抽采系统安全隐患的判识。首先对可能存在的隐患(火灾、积水、漏气等)作了深入的研究，确定了隐患特征参数及控制策略。由于传感器采集的信号难免会受到环境及电磁信号等因素的干扰，通常会伴随着时变和突发的信号，本文利用小波分析的阈值滤波方法处理含噪特征信号，很大程度上确保了信号数据的真实性，

6、再利用支持向量机理论(SvM)对于小样本学习的优势，对数据集进行分类预测，以此来实现对安全隐患的判识。最后以火灾隐患为代表，通过MATLAB对小波阈值滤波及SVM分类预测模型的构建进行了仿真实验，证明小波支持向量机在隐患判识方面的有效性和优越性，对于瓦斯抽采监控系统安全隐患的判识应用于实践提供了理论基础。本课题的研究不仅为瓦斯抽采系统安全隐患提供了可靠的判识方法，同时对排除隐患险情、保障安全生产来说有着十分重要的意义，具有重要的实用价值。再加上煤矿安全隐患判识理论的相通性。采用的分类预测方法对于煤矿生产过程中

7、的其它安全隐患的判识也同样适用，可用在其他安全监控系统中，具有较高的理论和实践价值，应用前景良好。图[46】表[10】参[57]关键字：瓦斯抽采监控系统：火灾判识；小波分析：支持向量机分类号：(TP274+．5)万方数据AbstractAbs仃actCoalminesafetyisthefirstfactortoensuresmoothmining，whileforthefrequentcoalminegasaccident,themosteffectivemeansofpreventionandcontro

8、lisgasextraction，atthesametime，thegasextractionsafetymonitoringsystembecomesparticularimportantforensuringthegasextraction，eventhesafeproductionofcoalminework．Althoughthetraditionalsafetymonitoringsyst