基于SVM的煤礦瓦斯抽采系統(tǒng)火災(zāi)隱患判識研究.pdf

1、煤礦安全是確保煤礦順利開采的第一要素，而對于頻發(fā)的煤礦瓦斯事故，最有效的防治手段就是瓦斯抽采，與此同時，瓦斯抽采安全監(jiān)控系統(tǒng)在確保瓦斯抽采甚至煤礦安全生產(chǎn)方面顯得尤為重要。傳統(tǒng)的安全監(jiān)控系統(tǒng)雖然已具備了多樣化的功能，很大程度上緩解了安全工作的壓力，但由于煤礦井下環(huán)境情況復雜多變，瓦斯抽采系統(tǒng)還存在著各種隱患，而對于隱患的防控，已有的系統(tǒng)還基本沒有涉及，甚至連相關(guān)理論研究都較少。因此，煤礦瓦斯抽采系統(tǒng)隱患判識研究具有重大的意義和作用。

2、r>　　鑒于隱患判識的重要作用，采用小波分析和支持向量機理論來共同實現(xiàn)對瓦斯抽采系統(tǒng)安全隱患的判識。首先對可能存在的隱患（火災(zāi)、積水、漏氣等）作了深入的研究，確定了隱患特征參數(shù)及控制策略。由于傳感器采集的信號難免會受到環(huán)境及電磁信號等因素的干擾，通常會伴隨著時變和突發(fā)的信號，本文利用小波分析的閾值濾波方法處理含噪特征信號，很大程度上確保了信號數(shù)據(jù)的真實性，再利用支持向量機理論(SVM)對于小樣本學習的優(yōu)勢，對數(shù)據(jù)集進行分類預(yù)測，以此來實

3、現(xiàn)對安全隱患的判識。最后以火災(zāi)隱患為代表，通過MATLAB對小波閾值濾波及SVM分類預(yù)測模型的構(gòu)建進行了仿真實驗，證明小波支持向量機在隱患判識方面的有效性和優(yōu)越性，對于瓦斯抽采監(jiān)控系統(tǒng)安全隱患的判識應(yīng)用于實踐提供了理論基礎(chǔ)。
　　本課題的研究不僅為瓦斯抽采系統(tǒng)安全隱患提供了可靠的判識方法，同時對排除隱患險情、保障安全生產(chǎn)來說有著十分重要的意義，具有重要的實用價值。再加上煤礦安全隱患判識理論的相通性。采用的分類預(yù)測方法對于煤礦生產(chǎn)過