基于R型聚类分析的声发射特征参数指标相关性研究

发布时间：2018-04-23 14:06

  本文选题：R型聚类 + 声发射　； 参考：《矿业安全与环保》2015年04期

【摘要】：不同的声发射特征参数指标常存在一定的相关性,通过研究相关联指标并对其分类,可在矿井异常信息预判时对不同类别中的敏感指标进行重点分析,以提高判识效率及准确性。基于平煤十矿己15-24080工作面声发射监测数据,采用R型聚类方法对该工作面声发射指标进行分析,应用SPSS软件得出相关系数矩阵及变量的分类树形图。结果表明:声发射特征参数中的能量指标与信号持续时间、信号上升时间相关性较大,将其归为一类;振铃计数指标与最大振幅指标为一类。结合平煤十矿实际,可主要采用能量与振铃计数指标对工作面异常信息进行实时判识。
[Abstract]:Different acoustic emission characteristic parameter indexes often have certain correlation. By studying the associated indexes and classifying them, we can focus on the analysis of sensitive indexes in different categories when the mine abnormal information is prejudged. To improve the efficiency and accuracy of judgment. Based on the acoustic emission monitoring data of 15-24080 working face in No. 10 Coal Mine, the acoustic emission index of this working face is analyzed by using R-type clustering method. The correlation coefficient matrix and the classification tree chart of variables are obtained by using SPSS software. The results show that the energy index in the characteristic parameters of acoustic emission is closely related to the signal duration and the signal rise time, and the ring counting index and the maximum amplitude index are one class. Combined with the actual situation of Pingshan coal mine, the energy and ringing counting indexes can be used to identify the abnormal information of the working face in real time.
【作者单位】： 中煤科工集团重庆研究院有限公司;瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室;贵州安和矿业科技工程股份有限公司;重庆大学资源及环境科学学院;
【基金】：国家“十二五”科技支撑计划课题(2012BAK04B01)
【分类号】：TD713.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1792283