煤礦瓦斯突出災(zāi)害辨識技術(shù)

1　緒論…………………………………………………………………………… 001
1.1　煤礦瓦斯突出災(zāi)害機理…………………………………………………… 001
1.2　瓦斯突出災(zāi)害系統(tǒng)辨識的原理與方法…………………………………… 007
2　瓦斯突出災(zāi)害辨識系統(tǒng)特性………………………………………………… 015
2.1　瓦斯突出辨識系統(tǒng)動態(tài)特性方程………………………………………… 015
2.2　瓦斯突出非線性系統(tǒng)辨識………………………………………………… 020
2.3　瓦斯突出辨識系統(tǒng)建模舉例……………………………………………… 026
3　煤礦瓦斯突出信號檢測方法………………………………………………… 029
3.1　聲發(fā)射檢測瓦斯突出……………………………………………………… 029
3.2　電磁輻射檢測瓦斯突出…………………………………………………… 042
3.3　超聲波檢測瓦斯突出……………………………………………………… 047
3.4　核磁法檢測瓦斯突出……………………………………………………… 052
3.5　壓電法檢測瓦斯突出……………………………………………………… 054
4　瓦斯突出災(zāi)害信號辨識方法………………………………………………… 065
4.1　微弱信號檢測方法………………………………………………………… 065
4.2　耦合噪聲信號的辨識方法………………………………………………… 068
4.3　微弱激勵響應(yīng)信號辨識方法……………………………………………… 074
5　瓦斯突出多源信息融合辨識模型…………………………………………… 078
5.1　辨識原理…………………………………………………………………… 078
5.2　瓦斯突出多源信息特征級融合模型……………………………………… 083
5.3　瓦斯突出多源信息決策級辨識模型……………………………………… 101
6　瓦斯突出耦合辨識模型……………………………………………………… 120
6.1　耦合辨識的基本原理……………………………………………………… 120
6.2　基于CIPSO－ENN 的瓦斯突出耦合辨識模型………………… 122
6.3　基于CSO－RVM 的瓦斯突出耦合辨識模型……………………… 135
7　瓦斯突出混沌動力學辨識模型……………………………………………… 140
7.1　混沌動力學辨識原理……………………………………………………… 140
7.2　改進極端學習機與混沌時間序列的瓦斯突出辨識模型………………… 148
7.3　改進支持向量機與混沌時間序列的瓦斯突出動態(tài)辨識………………… 154
8　瓦斯突出軟測量辨識模型…………………………………………………… 163
8.1　瓦斯突出軟測量辨識原理………………………………………………… 163
8.2　基于軟測量和數(shù)據(jù)融合的瓦斯突出辨識模型…………………………… 171
8.3　基于PCA 和PSO－ELM 的瓦斯突出軟測量辨識……………… 175
參考文獻………………………………………………………………………… 182