[发明专利]一种工作面瓦斯传感器调校辅助决策方法有效
申请号: | 201910075695.2 | 申请日: | 2019-01-25 |
公开(公告)号: | CN109752504B | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 董丁稳 | 申请(专利权)人: | 西安科技大学 |
主分类号: | G01N33/22 | 分类号: | G01N33/22 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 徐文权 |
地址: | 710054 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 工作面 瓦斯 传感器 调校 辅助 决策 方法 | ||
1.一种工作面瓦斯传感器调校辅助决策方法,其特征在于,利用瓦斯传感器调校前监测的瓦斯浓度数据作为基础数据,通过高斯过程回归计算,得到瓦斯浓度的置信区间作为监测失效时瓦斯传感器调校的决策依据;通过瓦斯浓度的置信区间与瓦斯浓度实际监测值的比较,验证瓦斯传感器调校有效性;
包括以下步骤:
步骤1、基础数据提取,煤矿工作面进风巷、上隅角、工作面和回风巷分别设置一个瓦斯监测点,假设工作面某一瓦斯监测点的瓦斯传感器调校的时刻为t,按照时间顺序从瓦斯传感器调校前监测的瓦斯浓度数据序列中提取时刻t-1及t-1时刻以前的q个数据,形成基础数据C,其中,C={C(t-q),C(t-q+1),...,C(t-1)};
步骤2、模型训练,利用步骤1中得到的基础数据C作为模型输入向量,依据高斯过程回归理论,训练得到高斯回归模型GP(C,y),其中,y为模型的期望输出值;
步骤3、回归计算,将工作面其余瓦斯监测点的瓦斯传感器t时刻的瓦斯浓度监测数据作为输入,利用步骤2中的高斯过程回归模型GP(C,y)进行预测;得到工作面某一瓦斯监测点的瓦斯传感器t时刻对应的瓦斯传感监测瓦斯浓度的估计值和方差;
步骤4、辅助决策,根据步骤3中得到的工作面某一瓦斯监测点的瓦斯传感器t时刻对应的瓦斯浓度估计值和方差,依据高斯分布的特征,得到工作面某一瓦斯监测点的瓦斯传感器t时刻对应的瓦斯浓度的置信区间;并将该瓦斯传感器的瓦斯浓度实际监测值与瓦斯浓度的置信区间比较,验证瓦斯传感器调校的有效性;
用于工作面进风巷监测点瓦斯浓度置信区间计算时,基础数据C={Cj,Ch};用于上隅角监测点瓦斯浓度置信区间计算时,基础数据C={Cj,Cs,Cz};用于工作面监测点瓦斯浓度置信区间计算时,基础数据C={Cj,Cs,Ch},用于回风巷监测点瓦斯浓度置信区间计算时基础数据C={Cj,Cs,Ch};其中Cj,Cs, Cz,Ch分别表示工作面进风巷、上隅角、工作面和回风巷瓦斯监测点的瓦斯浓度数据序列。
2.根据权利要求1所述的一种工作面瓦斯传感器调校辅助决策方法,其特征在于,步骤2中得到高斯回归模型GP(C,y)中,基础数据的均值函数的数学表达式为:
基础数据的方差函数的数学表达式为:
其中,k为协方差函数或核函数,
K为协方差矩阵,
σ为序列方差,
I为单位矩阵表示,
T为矩阵转置的符号;
为模型的预测输出值,且的数学表达式为
3.根据权利要求1所述的一种工作面瓦斯传感器调校辅助决策方法,其特征在于,步骤4中得到的置信区间为[yl,yh],
其中,yl为置信区间的下限值,
yh为置信区间的上限值;
且置信区间[yl,yh]的确定计算式为:
其中,为均值函数,
为方差函数,
β为置信度系数。
4.根据权利要求3所述的一种工作面瓦斯传感器调校辅助决策方法,其特征在于,步骤4中工作面监测点置信区间的置信度95%,即β=2;对于工作面瓦斯监测点瓦斯浓度的置信区间计算式为:
5.根据权利要求3所述的一种工作面瓦斯传感器调校辅助决策方法,其特征在于,步骤4中工作面进风巷监测点的置信区间的置信度68%,即β=1;对于工作面进风巷瓦斯监测点瓦斯浓度的置信区间计算式为:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安科技大学,未经西安科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910075695.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。