基于声发射的煤与瓦斯突出预测研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·煤与瓦斯突出预测技术现状 | 第12-16页 |
| ·静态(不连续)预测 | 第12-14页 |
| ·动态(连续)预测 | 第14-16页 |
| ·煤与瓦斯突出预测技术发展趋势 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
| 2 声发射预测煤与瓦斯突出的原理、方法与关键技术 | 第19-28页 |
| ·声发射预测煤与瓦斯突出的原理 | 第19-20页 |
| ·声发射技术 | 第19页 |
| ·检测原理 | 第19页 |
| ·声发射信号特征参数概念及特点 | 第19-20页 |
| ·声发射预测煤与瓦斯突出危险性的方法 | 第20-21页 |
| ·声发射信号特征参数的选取 | 第20-21页 |
| ·声发射参数预测煤与瓦斯突出危险性的基本模型 | 第21页 |
| ·声发射预测煤与瓦斯突出关键技术 | 第21-22页 |
| ·噪声的排除方法 | 第22-27页 |
| ·噪声数据库的建立 | 第23-24页 |
| ·综合滤噪方法 | 第24页 |
| ·工艺技术阻噪 | 第24-25页 |
| ·硬件滤噪 | 第25-26页 |
| ·软件滤噪 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 蚁群优化的小波包变换对声发射信号去噪处理 | 第28-39页 |
| ·小波变换基本理论 | 第28-29页 |
| ·蚁群优化的小波包变换对声发射信号去噪处理 | 第29-33页 |
| ·提升小波包变换 | 第29-31页 |
| ·渐变式阈值优化数学模型 | 第31-32页 |
| ·基于平移搜索窗的蚁群算法 | 第32-33页 |
| ·蚁群算法设计 | 第33-38页 |
| ·搜索窗的设定 | 第33-34页 |
| ·窗口平移 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法描述 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 煤与瓦斯突出声发射器的神经网络预测方法 | 第39-61页 |
| ·小波神经网络算法 | 第39-41页 |
| ·声发射神经网络预测的应用 | 第41-44页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第41-43页 |
| ·蚁群算法的改进及其理论研究 | 第43-44页 |
| ·蚁群优化的小波神经网络 | 第44-48页 |
| ·CACA-WNN 模型原理及结构 | 第44-47页 |
| ·CACA-WNN 模型实现步骤 | 第47-48页 |
| ·煤与瓦斯突出声发射器神经网络预测和预报原理 | 第48-52页 |
| ·MATLAB 与神经网络工具箱简介 | 第52-53页 |
| ·MATLAB 语言简介 | 第52页 |
| ·神经网络工具箱简介 | 第52-53页 |
| ·声发射的神经网络的设计 | 第53-56页 |
| ·声发射小波神经网络结构设计 | 第53-55页 |
| ·声发射器的蚁群优化的小波神经网络程序设计 | 第55-56页 |
| ·煤与瓦斯突出声发射器的神经网络预测的计算机仿真 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 煤与瓦斯突出声发射预测系统的实现 | 第61-69页 |
| ·煤与瓦斯突出声发射在线监测系统设计 | 第61-62页 |
| ·煤与瓦斯突出声发射监测仪系统构成 | 第62-65页 |
| ·AEF-1 型声发射监测装备 | 第62-63页 |
| ·声发射监测仪的改进与设计 | 第63-65页 |
| ·软件的组成及功能 | 第65-68页 |
| ·历史数据显示 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者简历 | 第75-77页 |
| 学位论文数据集 | 第77-78页 |
