【摘 要】
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由于煤矿盗采具有隐蔽性强的特点,监管部门迫切需要检测精度高且周期短的设备对地下开采巷道进行实时监测,以便及时有效地发现盗采行为。在煤矿盗采行为定位监测中,震源的位
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61362020);广西自然科学基金项目(2013GXNSFAA019327)
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由于煤矿盗采具有隐蔽性强的特点,监管部门迫切需要检测精度高且周期短的设备对地下开采巷道进行实时监测,以便及时有效地发现盗采行为。在煤矿盗采行为定位监测中,震源的位置、发震时刻均为未知,而确定这些因素也是微地震监测的重点。提出PSO-Broyden混合算法实现煤矿防盗采定位监测功能,可以有效地确定盗采震源位置和盗采时间。混合算法充分地利用了Broyden算法的局部精确搜索性以及PSO算法的群体快速搜索特性,有效地克服了PSO算法后期搜索效率低下和Broyden法对初始值敏感的缺陷,并把煤矿盗采所产生的爆炸P波的速度作为未知解在混合算法中进行求解,减小了误差,提高了计算精度。仿真结果表明,PSO-Broyden算法在实际煤矿防盗采监测定位中既精确又稳定,能有效地提高盗采定位的准确性,具有很高的应用价值。
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