[发明专利]基于Hopfield神经网络的砌体梁变形监测系统及监测预警方法

说明书

本发明公开了一种基于Hopfield神经网络的砌体梁变形监测系统及监测预警方法，包括设置在巷道内每一处监测点的光栅光纤传感器和设置在井上且通过井下监测系统平台与光栅光纤传感器通信连接的光纤光栅解调仪，光纤光栅解调仪的信号输出端连接有Hopfield神经网络处理系统，Hopfield神经网络处理系统与存储搜索服务器信息交互；采用本发明所述系统及方法，多点和多参数监测，集合光栅光纤传感器收集数据，采用矿用光纤进行传输，抗电磁干扰能力强，运行稳定，基于Hopfield神经网络处理系统处理数据并共享操作数据平台，不仅能够优化参数，还能根据井下巷道变形情况来调整预警报警阈值，极大地提高了监测系统的效能。

技术领域

本发明属于数据监测技术领域，涉及一种井下巷道变形监测系统，具体涉及基于Hopfield神经网络的砌体梁变形监测系统及监测预警方法。

背景技术

近些年来，随着采煤技术的不断革新，井巷掘进速度也不断提高，在岩土工程、隧道工程、边坡工程以及煤矿工程中对于安全的考虑成为重中之重，伴随着采煤深度的不断增大，巷道内的矿山压力造成的各种地质灾害也频频发生，诸如砌体梁的破坏导致顶板三角块区域的变形，关键层煤体过硬致岩体中赋存大量原岩应力，开采中释放导致岩爆和煤爆，巷帮以及顶板垮落带来巨大的巷道维修工作，这些都增加了巷道的辅修成本，同时还带来很多的安全隐患。为此要建立一个长效的砌体梁变形监测系统，有效地减小和预防巷道变形破坏带来的安全事故的发生，但是，目前井下监测系统所采用的设计软件都只能简单的统计监测数据，造成大量数据堆积在服务器，对于支护参数的优化往往是统计的大量数据根据人工传统经验再进行修改，这样往往将一些不重要的数据考虑到修改范围内，效率大大降低。统计的大量数据还会造成参数修改无法精细化，数据之间没有任何关联性，降低了预测预警的可能性，使井下监测系统的功效大大降低。

发明内容

针对上述现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种基于Hopfield神经网络的砌体梁变形监测系统及监测预警方法，预警岩体变形造成巷道破坏，实时优化统计支护参数。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：基于Hopfield神经网络的砌体梁变形监测系统，包括设置在巷道内每一处监测点的光栅光纤传感器和设置在井上且通过井下监测系统平台与光栅光纤传感器通信连接的光纤光栅解调仪，光纤光栅解调仪的信号输出端连接有Hopfield神经网络处理系统，Hopfield神经网络处理系统与存储搜索服务器信息交互，其中：

光栅光纤传感器用于采集应力监测点的数据并传送至井下监测系统平台；井下监测系统平台用于收集光栅光纤传感器传来的数据并将其传输至井上的光纤光栅解调仪；光纤光栅解调仪用于接收井下监测系统平台传输的数据，并对接收到的数据进行解调后传输至Hopfield神经网络处理系统；Hopfield神经网络处理系统用于对光纤光栅解调仪解调后的数据进行分类并编组，设置预警报警阈值；存储搜索服务器用于储存经过Hopfield神经网络处理和分析之后的数据。

还包括与Hopfield神经网络处理系统和存储搜索服务器进行数据交互的煤矿客户端。

光栅光纤传感器、井下监测系统平台、光纤光栅解调仪、Hopfield神经网络处理系统、存储搜索服务器和煤矿客户端之间均通过矿用光纤进行信号传输。

光栅光纤传感器包括光纤光栅钻孔应力传感器、光纤光栅锚杆应力传感器、光纤光栅锚索应力传感器和光纤光栅离层传感器，且每个传感器均通过独立的通讯频道与井下监测系统平台进行信号传输，井下监测系统平台设置有与光栅光纤传感器一一对应的接收器。

光纤光栅钻孔应力传感器设置在工作面两端巷道超前煤体中；

光纤光栅离层监测传感器设置在锚杆支护巷道顶板岩体内；

光纤光栅锚索应力传感器和光纤光栅锚杆应力传感器均布置在巷道顶板岩体内。