《湘潭矿业学院学报》2002年总目次

地质·采矿工程·高文华　沈蒲生　软土基坑分步开挖时地层移动规律探讨 1( 1)……………………………………………………蔡康旭　李永山　矿井地质构造红外探测的理论与实践 1( 5)………………………………………………………陶秀祥　严德 山昆　 骆振福 ,等　气固流化床床高的测控研究 1( 9)…………………………………………………唐依民　肖　江　杨喜陶 ,等　矿井涌水量时间序列多重分形的局部奇异性研究 1( 13)…………………………王　强　周乃君　徐顺生 ,等　煤粉浓度测量在线监测系统的研究及开发 1( 18)…………………………………     

矿井涌水量时间序列的频谱分析及应用

阐述了频谱分析方法的基本原理 ,分别计算了矿井涌水量和降雨量的自谱以及它们的互谱 ,给出了隐含周期的检验方法和谱平滑的一般方法 .研究实例表明 ,频谱分析能较好地确定矿井涌水量时间序列的周期性和相关关系 ,为揭示矿区地下水系统的内在机理、矿井涌水量预测及控制提供定量依据 .图 3,参 5     

煤矿开采矿井涌水量预测方法现状及发展趋势

煤矿开采矿井涌水量对于煤矿防治水以及安全高效生产具有重要意义。详细阐述了矿井涌水量预测方法,并对其预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出矿井涌水量预测方法存在的问题,针对存在的问题,提出了未来应建立多因素综合模型,将传统的单一模型进行扩大,提高适用范围和预测精度;建立基于大数据的预测,将矿井涌水量与大数据有机结合,通过大数据分析涌水量的特征预测矿井涌水量;进行系统理论综合分析,将矿区涌水量作为一个系统,从时空序列中提取地下水变化特征,为涌水量的预测提供支撑。     

亭南煤矿涌水量时间序列预测研究

矿井水害是影响煤矿安全高效开采的主要地质因素之一,而矿井涌水量的准确预测对煤矿防治水工作具有重要的意义。本文使用时间序列分析软件（SPSS）对亭南煤矿2007年1月-2019年12月月度涌水量数据分析,建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,并利用该模型对2020年1月-2020年6月的涌水量数据进行预测,结果表明：与实际涌水量最大相对误差为2.306%,最小相对误差仅为0.464%,模型精度较高,能够很好地对亭南煤矿涌水量进行预测。     

基于云理论与加权马尔可夫模型的矿井涌水量预测

针对矿井涌水量预测问题,提出一种新的既考虑模糊性又考虑随机性的云加权马尔可夫预测模型。其过程为:首先,利用云理论对矿井涌水量状态概念进行云划分,通过X条件云发生器确定训练样本各年份涌水量所属状态;由于云模型具有模糊和随机特性,同一样本属性值通过X条件云发生器时,输出不同的状态,从而形成不同情形下的马尔可夫状态空间,为此,根据各种情形出现的频数,确定各自的权重。然后,应用加权马尔可夫预测法,计算各种情形下预测样本所属状态的概率矩阵,加权求和得到最终的预测概率矩阵,并根据最大隶属度原则,确定预测样本所属状态。最后,以河南鹤壁四矿1982—1999年的矿井涌水量时间序列作为训练样本,采用所建立的云加权马尔可夫预测模型,对2000—2001年的矿井涌水量所属状态进行预测,研究结果表明:2000年和2001年的涌水量预测状态同为状态5,属涌水量较少年份,与其实际状态相一致。     

基于富水性分布的矿井奥灰含水层涌水量动态预测

矿井涌水量数值预测的精度与虚拟疏放孔布设的位置与时间密切相关,为提高矿井涌水量预测的精度,以蔚州矿区某矿井为例,建立基于地理信息系统(geographic information system,GIS)多源信息的奥灰含水层富水性分区评价模型,并将该分区评价结果导入到涌水量数值模型当中,根据矿井工作面的采掘衔接计划,通过在强富水区分阶段布设虚拟疏放孔,从而预测出研究区涌水量的动态结果.实例应用表明:本文方法提高了矿井涌水量预测的精度与实用性,对有效制订矿井疏排水方案,保障矿井安全生产具有重要的理论指导意义和实用价值.     

矿井涌水量预测三维数值模拟

为了准确预测矿井涌水量,保障煤矿安全生产,以鄂尔多斯巴彦淖井田为例,采用地下水三维数值模拟理论和方法,通过对研究区水文地质模型的概化,建立了巴彦淖井田矿井涌水量预测的地下水三维非稳定流数值模拟模型,并结合矿井生产进度,以工作面月回采进度为单位,模拟预测了丰水期和平水期两种情况下,各工作面不同进度期地下水位分别疏降至2煤层底时的涌水量。结果表明:在前10个进度期内,工作面最大涌水量为1 328 m3·h-1,正常涌水量为1 134m3·h-1.实践证明:该方法不但能正确刻画矿井水文地质条件,而且还能将矿井涌水量预测和矿井生产进度紧密结合起来,具有较高的精度。     

小波神经网络煤矿井下涌水量影响因素挖掘与预测

合理预测矿井涌水量,及时有效制订排水方案,是保证井下人员安全生产及经济开采的需要。根据煤矿井下涌水量影响因素的不确定性,选取的平均影响值通过误差反向传播网络,确定涌水量各影响因素相关程度,实现涌水量影响因素的筛选。采用小波方法对涌水量进行分析,发现其相同的季节大致有相同的走势。依据小波中的时间聚合因子,建立了基于时间序列的小波神经网络短时预测模型,对某矿涌水量进行分析。结果表明:涌水量预测最大绝对误差为4.179 7m3/d,最大相对误差为2.079%,最小绝对误差为0.000 5 m3/d,最小相对误差为0.000 2%;平均相对误差绝对值为0.482 3 m3/d,平均相对误差为0.285 7%,正确率平均达到了99.714 3%。预测指标满足了矿井涌水量排水的要求。     

矿井涌水量时间序列ARIMA预测模型

为对矿井涌水量进行准确预测,以矿井涌水量历史时序数据为基础,提出一种综合自回归移动平均模型.建模时首先需要对涌水量时间序列进行平稳化处理,根据拖尾、截尾情况及BIC数值初步确定一个模型,进行参数估计、假设检验,并作出必要调整,反复循环,直至获得较为满意的ARIMA模型.以东欢坨矿1991年1月到2014年4月月度涌水量进行实验分析,最终建立了ARIMA(1,1,1)预测模型,利用该模型进行预测,最大误差为2.1829%,最小误差仅为0.2885%,模型精度较高,能够很好地满足实际工程需要.研究结果表明:ARIMA模型对矿井涌水量短期预测是可行的.     

基于人工神经网络的大海则煤矿单井矿井水定量预测

生产矿井未采矿体涌水量预测是保障矿井安全生产的基础工作。本文在充分分析大海则矿井涌水量影响因素基础上,利用人工神经网络理论,建立矿井涌水量的BP网络模型。人工神经网络模型具有增强专家系统的容错能力,当神经网络中少量的神经元发生失效或错误时,不会对系统整体功能带来严重的影响。通过该模型的网络预测,经大海则矿井现场验证：利用BP神经网络预测矿井涌水量其结果真实程度较高,是比较理想的预测方法和手段。     

基于滑动窗口的奇异点数据挖掘算法研究

在一条时间序列上与其它序列点存在显著差异的点,被称为奇异点.提出了一种基于滑动窗口的奇异点挖掘算法,该算法利用局部异常因子检测的方法检测出时间序列中的奇异点,再利用移动平均模型对奇异点的趋势进行判断,这样能更直观的看出奇异点对时问序列趋势的影响.通过对证券信息点和上证指数收盘点数构成的时间序列进行分析,结果表明该算法的...     

奇异性检测理论及其在电力系统中的仿真应用研究

由于小波变换不仅具有良好的时频局部化特性 ,而且还可以根据信号频率的变化自动调节时频窗口 ,因此利用小波变换可以有效地检测出信号的奇异性特征。文章在分析电力系统暂态故障信号的奇异性和小波变换奇异性检测基本原理的基础上 ,得出电力系统暂态故障信号奇异性的特殊性 ,从而提出利用小波变换进行故障暂态信号奇异性检测的算法 ,并且给出了仿真研究结果     

6-PRRS并联机器人正逆奇异性研究

基于雅可比矩阵研究了一种6-PRRS并联机器人的奇异性问题.对于正奇异,推导出一种基于速度投影的雅可比矩阵求解方法,提出了空间瞬时轴这一新的概念,并给出奇异产生时并联机构正奇异的表现形式.对于逆奇异,将并联机构拆分成多个串联机构,由指数积方法求得其雅可比矩阵,并证明了机构逆奇异产生时的雅可比矩阵为奇异.基于正、逆奇异,又提出了一种更为特殊的复合奇异现象,即在某个特定的空间位姿下,正、逆奇异同时发生,并给出了可能的存在形式.所提雅可比矩阵的求解过程及其奇异性的证明,以及对机构奇异的表现形式的描述,为研究并联机构的奇异性提供了新的、直观的方法.     

基于小波分析的铁矿石运价预测

在分析了小波分析对铁矿石海运价格非平稳数据序列预测优势的基础上,介绍了多分辨率分析理论和奇异性检测,借助于MATLAB和EVIEWS软件,建立自回归移动平均（ARMA）和Holt-Winters非季节组合模型,对经过处理的高频和低频数据进行静态和动态预测.预测结果表明,小波分析在非平稳时间序列预测方面具有很大的优势.     

用奇异性的短期负荷预测混沌方法优化参数

为优化电力系统短期负荷预测的混沌相空间重构的线性方法中的3个参数，以多元线性回归分析和矩阵计算的奇异性理论为基础，通过数值实验得到了优化的参数．发现首先应该根据取样序列的“平稳性”和“奇异性”，特别是避免“奇异性”来优选延迟时间；其次，根据嵌入窗长为24h来优选嵌入相空间的维数；最后，按照嵌入相空间维数的3～5倍来选择邻近矢量的数目，而不是按照固定距离来选择邻近矢量数目．     

裂隙－岩溶含水系统非线性随机模型的应用

以湖北省阳新县鸡笼山铜金矿区裂隙－岩溶含水系统为例，应用时间序列分析方法，分析矿坑涌水量时间序列的水文特性，揭示了时间序列的形成机制和内在规律，建立了适用于该舍水系统矿坑涌水量时间序列的开环门限自回归模型，并应用于该矿区矿坑涌水量的预测．     

一类三维非粘性可压流体力学方程解的有限传播速度及奇异性

研究了一类三维非粘性的可压流体力学方程局部光滑解的性质,证明了当方程的初值满足一定条件时,解在有限时间内会形成奇异.讨论了此方程具有有限传播速度,并利用有限传播速度讨论解的奇异性.解的有限传播速度对研究解的奇异性起非常重要的作用.     

基于CNN-Transformer的锂离子电池健康状态估计

目的 健康状态是评估锂离子电池状态的关键参数,对锂离子电池的安全使用有着十分重要的意义,为了获得准确可靠的健康状态估计结果,建立基于卷积神经网络和Transformer的锂离子电池健康状态估计方法,利用不同模型的数据挖掘特性,将健康指标的深层信息和随循环周期增加的时序信息并行提取。方法 从锂离子电池放电过程中的部分电压和温度曲线中提取3个与健康状态相关性较强的健康指标作为模型输入,利用卷积神经网络强大的特征提取能力挖掘健康指标的局部特征,利用Transformer的顺序处理能力挖掘健康指标的时序特征,将健康指标的局部特征和时序特征进行特征融合,通过卷积和全局平均池化层输出健康状态估计值。结果 本研究使用MIT数据集进行实验验证,并与卷积神经网络和长短时记忆神经网络进行对比分析,所提出的方法的均方根误差和平均绝对误差是最低的,为0.11和0.08,最小相对误差为0.61%。结论 所提出的CNN-Transformer健康状态估计采用不同模型挖掘健康指标不同的特征信息,能够充分利用锂离子电池放电数据,且具有良好的估计效果。     

基于小波和分形理论的多径衰落信号分析

首次将小波理论和分形理论相结合来分析多径衰落信号，从多径衰落信号产生的动力学机制出发，指出了多径衰落信号具有分形的特征，进一步研究多径衰落信道的多重分形特性，分析并指出了多重分形维数是描述无线信道传播特性的重要参数，根据多径衰落信道参数突变，首次指出了多径衰落信号具有局部奇异性，其局部奇异性对信道参数估计和信号重构有着重要的作用，中提出了短时网格分形维数的定义和给出了其计算的详细算法，用Lipschitz指数来表征局部奇异性，利用小波检测多径衰落信号奇异性和信号重构。仿真实验结果表明：小波重构后信号具有很好去噪性能；多径衰落信号不同尺度下小波变换系数具有自相似性，论证了多径衰落信号的分形特性，不同移动速度时多径衰落信号的多重分形特性仿真实验表明：随着移动速度增大，其短时网格分形维数也变大。