【摘 要】
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提出了基于时间序列相似性度量的瓦斯报警信号自动识别技术.基于动态时间弯曲(DTW)距离对从山西某高瓦斯煤矿2010年瓦斯监测数据库中提取的150组数据采集周期为9～70s的采掘工
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院 江苏省资源环境信息工程重点实验室,空军勤务学院基础部,中国矿业大学安全工程学院,
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提出了基于时间序列相似性度量的瓦斯报警信号自动识别技术.基于动态时间弯曲(DTW)距离对从山西某高瓦斯煤矿2010年瓦斯监测数据库中提取的150组数据采集周期为9～70s的采掘工作面瓦斯含量超限报警时间序列进行聚类分析,获得了7种典型的瓦斯超限报警时间序列模式;以此为数据源,采取分段形态度量方法,提取并筛选出3个重要指标,建立了瓦斯报警时间序列形态特征库,并提出了基于分段形态度量的瓦斯报警信号快速辨识算法.对另外150组瓦斯报警时间序列进行辨识,实验表明,准确率达92%以上.尤其是通过联合分析瓦斯报警时刻前后的k0和k1值可以快速辨别瓦斯超限原因是炮后瓦斯还是突出警报,统计表明,k0>0.1,k1>0时,100%发生煤与瓦斯突出.
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