基于PCA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粉塵濃度測(cè)量方法研究.pdf

1、對(duì)煤礦井下粉塵濃度及時(shí)準(zhǔn)確的測(cè)量是保證煤礦井下安全生產(chǎn)的前提。針對(duì)目前煤礦井下粉塵濃度測(cè)量方法存在的不足，提出了基于 PCA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粉塵濃度測(cè)量方法，建立描述粉塵顆粒帶電量與粉塵濃度之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，并通過數(shù)值仿真及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性、可行性。
　　首先利用實(shí)驗(yàn)室搭建的粉塵靜電信號(hào)采集系統(tǒng)采集粉塵靜電信號(hào)；然后對(duì)粉塵靜電信號(hào)進(jìn)行去噪處理并提取時(shí)域和頻域的特征量，對(duì)這些特征量進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)這些特征量的變化趨勢(shì)與粉塵濃度

2、的變化趨勢(shì)相似，說明粉塵靜電信號(hào)的特征量與粉塵濃度之間存在某種關(guān)系；根據(jù)小波分析理論用db2小波對(duì)采集的粉塵靜電信號(hào)進(jìn)行8尺度分解，得到低頻信號(hào)和細(xì)節(jié)信號(hào)，并對(duì)各尺度信號(hào)進(jìn)行R/S分析，計(jì)算出各尺度信號(hào)的H值，得出各尺度信號(hào)的變化趨勢(shì)；最后利用主成分分析(PCA)的理論，對(duì)前面提取的5組具有相關(guān)性的特征值進(jìn)行分析處理，將得到的第一主成分和第二主成分作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證