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时间:2019-03-03
《基于数据挖掘和pci总线技术的瓦斯突出预测系统的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、致谢值此论文脱稿之际,谨向导师彭泓副教授致以最诚挚的感谢。自师从彭老师攻读硕士学位以来,始终得到彭老师的言传身教。彭老师渊博的知识、丰富的经验、对科学的执着追求和严谨的治学态度为我树立了科学工作者的榜样。从课题的进展到对论文初稿的修改,倾注了她大量的精力和心血。彭老师给予我的启迪和影响,我将终身受益不尽。由衷感谢汪玉凤教授以及242实验室全体老师和研究生,在我攻读研究生期间。他们的帮助和启发,使我获益菲浅。共同营造的团结、进取的精神氛围让每一个生活在这个团体中的人都感受到一种集体的力量。最后,衷心感谢我的家人多年来对我的关心、爱护和支持。感谢所有关心和帮助过我的师长
2、、同学、朋友和亲人。摘要煤矿安全生产的形势一直比较严峻,瓦斯突出已经成为煤矿安全的主要威胁之一。由[1]于煤与瓦斯突出的各种影响因素内部存在的联系相当复杂,并且瓦斯突出具有明显的非线性性和不确定性。同时现有的煤矿瓦斯突出预测系统也面临很多的亟待解决的问题,比如数据采集部分不够稳定,数据传输速度慢,传输过程容易受干扰,数据处理的效率和准确度不高等等。同时煤矿瓦斯预测系统是一个整体,包括瓦斯影响因素的采集,数据的传输和处理,这三个方面缺一不可。任何一方面在预测过程中出线问题都严重影响了瓦斯突出预测的实时性,可靠性,准确性。本文针对我国煤矿地质条件的复杂情况和现有的瓦斯预
3、测系统存在的问题,使用数据挖据技术和PCI总线技术设计了预测精度较高的瓦斯突出预测系统。本文主要从以下三方面做了研究。一数据挖据在瓦斯突出预测中的应用。介绍了数据挖掘的概念和任务,综合比较和分析了各种数据挖掘算法,得出了适合瓦斯突出预测的粗集算法和基于动态核函数的SVM算法。通过分析瓦斯突出产生的机理和过程,使用层次分析法,得出了瓦斯突出中的主要影响因素,二瓦斯突出影响因素数据采集系统设计。通过现场需求分析和硬件选型等工作,选择了IT公司生产的TMS320C6713DSP芯片作为核心芯片,设计了瓦斯突出影响因素数据采集系统,并且采用了PCI总线技术实现了数据采集系统
4、和上位机的通信。三利用LABVIEW和MATLAB编程软件,进行了混合编程设计。详细的介绍了LABVIEW和MATLAB软件的使用,使用LABVIEW作为上位机监控软件,实现了对数据采集系统采集到的数据进行动态显示,数据保存,并且把MATLAB编写的数据挖掘算法程序导入到LABVIEW中,利用LABVIEW中监控到的数据进行了瓦斯突出预测。本文最后使用LABVIEW和MATLAB编程软件利用在实际煤矿测试得到的数据进行了算法仿真,并且对仿真结果作了总结和分析。分析结果表明基于动态核函数的SVM算法实现了的设计目的;关键词:瓦斯突出;数据挖掘;DSP;PCI;LABV
5、IEW-I-AbstractCoalmineproductionsafetysituationhasbeenmoresevere,oneofthemainthreatsisgasoutburstincoalmineproductionsafety.AstherearecomplexlinksbetweenavarietyoffactorsaffectingMinegasoutburst,andgasoutburstwithaclearnonlinearityanduncertainty,atthesametimetheexistingcoalminegasoutbu
6、rstpredictionsystemsalsofacemanyproblemstobesolved,Suchasdatacollectionpartisnotstableenough,thedatatransmissionisslow,vulnerabletointerferenceduringtransmission,dataprocessingefficiencyandaccuracyisnothighandsoon.Whilecoalminegaspredictionsystemasawhole,includingfactorsaffectinggascol
7、lection,datatransmissionandprocessing,thesethreeaspectsareindispensable.Anyoneissueintheforecastingprocesshaveseriouslyaffectedtheoutletgasoutburstpredictionofreal-time,reliabilityandaccuracy.Inthispaper,inviewofthecomplexgeologicalconditionsofcoalandgaspredictionsystemsexistingprobl
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