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基于煤岩体破裂AE信号的提取与识别方法研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
abstract第7页
变量注释表第16-17页
1 绪论第17-23页
    1.1 研究背景及意义第17-18页
    1.2 矿井监测的声发射技术第18-19页
    1.3 声发射信号提取与识别方法的研究现状第19-21页
    1.4 论文的主要研究内容第21-23页
2 煤岩体破裂的声发射信号分析第23-28页
    2.1 煤岩体声发射信号的产生机理第23页
    2.2 煤岩体声发射信号特征分析第23-25页
    2.3 矿井噪声分析第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
3 基于小波分析的AE信号去噪提取第28-36页
    3.1 小波分析去噪法第28-30页
    3.2 改进小波阈值去噪下的AE信号提取第30-33页
    3.3 仿真实验第33-34页
    3.4 本章小结第34-36页
4 基于粒子滤波的AE信号去噪提取第36-50页
    4.1 粒子滤波去噪算法基础第36-39页
    4.2 粒子滤波去噪原理第39-43页
    4.3 改进粒子滤波去噪算法第43-47页
    4.4 仿真实验第47-49页
    4.5 本章小节第49-50页
5 基于深度置信网络的AE信号特征提取与识别第50-55页
    5.1 深度置信网络模型第50-52页
    5.2 优化的DBN模型第52-53页
    5.3 仿真实验第53-54页
    5.4 本章小结第54-55页
6 煤岩体破裂的AE信号提取与识别应用第55-62页
    6.1 八连城煤矿井区背景第55页
    6.2 小波阈值去噪与粒子滤波去噪对比分析第55-59页
    6.3 DBN模型特征提取识别与传统特征提取识别方法对比分析第59-61页
    6.4 本章小节第61-62页
7 结论与展望第62-63页
参考文献第63-67页
作者简历第67-69页
学位论文数据集第69页

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