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基于多Agent信息融合的煤與瓦斯突出預測

2012年06月27日16:28:45 本網站 我要評論(2)字號:T | T | T
關鍵字:應用 傳感器 

閻 馨,付 華,闞 毅
遼寧工程技術大學電氣與控制工程學院,遼寧葫蘆島

沈陽沈西燃氣有限公司工程技術部,遼寧沈陽

 

摘   要:針對現有煤與瓦斯突出預測方法存在的不足,考慮檢測到的影響煤與瓦斯突出的多種因素數據,建立了煤與瓦斯突出預測的多Agent信息融合模型,實現對煤與瓦斯突出的快速、準確和動態預測。利用基于均值的分批估計融合算法對煤與瓦斯突出指標的多傳感器數據進行處理以獲取更為準確、可靠的數據以提高預測準確性,應用DS證據理論解決煤與瓦斯突出預測過程中的不確定性和不精確性問題。通過實例對提出方法進行驗證,結果表明所提出的方法預測準確性高,是一種有效的煤與瓦斯突出預測方法。

關 鍵 詞:煤與瓦斯突出預測;多Agent;信息融合;DS證據理論

 

1 引 言
實現煤與瓦斯突出快速、動態和準確預測對有效地防治煤與瓦斯突出災害有著重要的意義。近些年,人們對煤與瓦斯突出問題進行了大量的研究,提出了多種煤與瓦斯突出預測的方法[17]。其中,靜態預測方法就是從現場工作面含瓦斯煤體中提取煤體或瓦斯在某一時刻所處狀態的某種量化指標而確定危險性的方法,其中,指標包括瓦斯放散指數、煤層堅固性系數和瓦斯壓力等[67];動態預測方法就是通過動態連續地監測能夠綜合反映含瓦斯煤體所處應力或變形狀態的某種指標而確定工作面附近煤層危險性的方法,其中,指標包括媒體溫度和電磁輻射強度等[13];數學理論理論方法采用神經網絡和灰色理論等先進數學理論進行煤與瓦斯突出預測的方法[45],由于這些數學理論均存在一定的局限性,導致數學理論方法進行預測時也存在一定的不足,如采用神經網絡預測時穩定性差。在上述方法中預測時考慮的指標只是影響煤與瓦斯突出的部分因素的反映,因此上述方法預測的準確性均不高。為此,本文充分考慮檢測到的影響煤與瓦斯突出的多種因素數據,利用多Agent和信息融合兩門新技術,建立煤與瓦斯突出預測的多Agent信息融合模型。用信息融合的多維信息處理方式,將多種預測方法進行融合,實現功能互補、知識共享為目標的深度融合,提高預測準確性和全面性。較后通過實例對方法進行驗證,表明了方法的有效性。

 

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