抗差岭估计在概率积分法预计参数求取中的应用研究

针对目前采用最小二乘算法拟合求参时,结果容易受到病态法矩阵和异值点干扰而出现发散等问题,建立了基于抗差岭估计的概率积分法求参模型。结合工程实例进行了人工干预求参试验,结果表明:采用抗差岭估计求参算法既可以抑制异值点的干扰,又可以克服病态法矩阵问题,从而保证了求参结果的有效性和可靠性。     

赫尔默特方差估计法提高地表移动求参精度研究

为提高概率积分法对采动地表下沉值的预计精度,将赫尔默特方差估计法用于概率积分法参数的求取.将监测点的下沉值分为盆地中央和盆地边缘2类,确定2类值的初始权重,求取预平差和参数初值,再根据预计下沉值的改正数估计2类下沉值的验前方差,以该方差再次定权,重新求取概率积分法参数.结合淮北某矿区的观测站资料,编写基于赫尔默特方差估计法的求参程序,与最小二乘法拟合求参法相比,监测点的下沉值预计中误差降低了21.4％,该方法能提高预计下沉值精度.     

融合多源求参结果的开采沉陷稳健预计方法

为了克服单一求参模型由于求参结果不可靠、不精准造成的开采沉陷预计结果不稳健问题,重点研究了融合多源求参模型参数的开采沉陷稳健预计方法,并基于最小二乘原理推导了通用模型,构建了基于融合模矢法、遗传算法和模拟退火求参结果的开采沉陷预计新模型,并对模型的可行性进行了模拟实验验证。实验结果表明:新模型下沉预计误差及水平移动预计误差明显优于基于单一模矢法、遗传算法、模拟退火法反演的参数的下沉预计误差;融合多源求参模型参数的开采沉陷稳健预计方法具有一定抗差能力。     

一种确定岭估计参数的方法

在最小二乘估计基础上,岭估计从减小均方误差的角度出发来解决病态问题,它的关键在于岭参数的确定.计算机存储数据的大数值和小数值是一个幂函数关系,根据这一关系提出了一种通过选取法方程系数矩阵的行列式确定岭估计参数的方法,并用算例验证这种方法的可行性.     

模矢法在求取地表移动预计参数中的应用

地表沉陷预计误差的主要来源为模型的偏差和预计参数的不确定性,获得准确的预计参数可以提高地表沉陷预测的精度.模矢法是求解非线性规划中无约束最优化问题的一种直接方法,对解决高度非线性化目标函数最优解问题非常有效.利用MATLAB平台,编写了基于模矢法的概率积分法求参程序.以皖北某矿井1013工作面地表移动观测站的实测数据为例,求取了地表移动预计参数,通过与传统的线性最小二乘法比较,表明模矢法求参是一种适应能力强且有效的求参方法.     

基于遗传算法的概率积分法预计参数反演

地表移动观测站实测数据反演求取概率积分法参数是这一方法应用过程中的关键问题,现有算法存在求参易发散,难以获取最优解的缺陷.提出采用遗传算法反演概率积分法参数,研究了该算法反演结果的准确性和可靠性.研究结果表明,遗传算法反演概率积分法预计参数精度高,参数相对误差小于1.5%,对观测站中的观测值随机误差、粗差、观测点缺失的问题具有较强的抗干扰能力,较最小二乘法、模矢法在参数反演准确性和可靠性方面有明显优越性.     

条采影响下的遗留煤柱充填开采岩移参数计算

文中采用不同于以往不受周围采动影响的单工作面岩移规律的研究思路,以及考虑到非主断面地表岩移观测站的设站特点,对岩移参数的求取提出了新的解决方案,为两侧采空区活化影响下的遗留煤柱充填开采的研究提供了参考依据。同时建立了符合该解决方案的基于概率积分法的最小二乘曲面拟合求参模型,获得了相应的岩移参数,为获取相似煤矿开采条件下的岩移参数提供了一种新的途径。在模型解算时,采用奇异值分解法解决了方程组求解的病态性问题。研究结果表明,求取的岩移参数符合开采沉陷的精度要求。     

基于伪逆-抗差联合估计模型的概率积分法预计参数求取

为了克服病态法矩阵和异值点干扰而使结果出现发散等问题,文中提出了一种伪逆-抗差联合估计算法。结合工程实例将其与常用的抗差岭估计结果进行对比分析。结果表明:伪逆-抗差联合估计不仅有效抑制异值点和病态法矩阵的干扰,而且易于在matlab中编程实现,操作简便。     

基于FWA-Logistic方法的概率积分动态参数预测

求取精准可靠的概率积分参数在开采沉陷移动变形预测中至关重要,在非线性模型广泛应用于参数预测的背景下,开展了融合FWA和Logistic模型的概率积分动态参数预测方法(FWA-Logistic方法)。结合Logistic模型的应用情况,考虑到非线性最小二乘求取模型参数的波动性较大,且不合理的初值选取会导致求参结果发散,因此引入了一种FWA算法;综合FWA算法原理、Logistic模型和概率积分动态参数变化规律,提出了FWA-Logistic方法。试验结果表明,拟合样本参数q、tanβ、θ的效果较好,拟合中误差分别为0.028、0.100和0.023°;预测各期参数q、tanβ、θ的平均相对误差分别为2.87%、2.02%、0.03%;最大相对误差约为4.39%。为验证预测参数的实用性,基于预测的各期的概率积分动态参数,代入动态概率积分模型进行地表主断面下沉预计;与实测相比,预计下沉误差在-343～208mm之间,中误差分别为47.66mm、113.60mm、86.67mm、89.23mm。     

基于抗差估计的概率积分法的预计参数模型研究

针对利用实测数据求取概率积分法预计参数时,受异值或粗差影响使参数严重偏离真值,预测结果失真的问题,建立了抗差估计的概率积分法求参模型。利用谢一矿矿区开采沉陷实测资料进行人工异值干扰求参实验,结果表明,该方法抑制了异值或粗差对求参结果的影响,保证了求参结果的真实性和可靠性。     

双鼠笼永磁感应电机设计算法及多目标优化

结合感应电机和永磁同步电机的设计方法,研究永磁感应电机的设计算法并对电机进行优化。采用等效磁路法确定电机设计基本电磁参数;利用有限元的方法解决双鼠笼转子参数设计中的难点,并提供合理的参数优化取值范围。采用Taguchi方法建立实验正交矩阵,并通过求解实验矩阵对电机结构参数进行初步筛选。进一步利用响应曲面法,建立电机稳态运行指标与优选参数间关系的数学模型,通过求解数学模型来完成电机的优化设计。最后,将完成优化设计的电机与普通感应电机采用有限元的方法进行了性能对比,验证了上述设计和优化方法的正确性及双鼠笼永磁感应电机性能的优越性,为永磁感应电机的分析设计与优化提供了有价值的参考。     

城下采煤地面沉陷实时预计研究

在城下采煤这种特殊工程中,对地面沉陷预计精度的要求非常高。开采前的预计一般只能通过类比的预计参数进行,精度相对较低。为了确保地面建筑物的安全,准确掌握地面沉陷,采用实时预计。即开采过程中边测量边预计,用新测得的地面沉陷数据求出预计参数,用该参数预计随后开采可能出现的地面移动变形。由于随时利用已经获得的实测数据,不断地修正预计结果,因此,预计结果可以达到很高的精度。     

极不充分开采地表移动和变形预计的概率密度函数法

通过理论分析和计算机模拟,在极不充分开采条件下,离散介质中碎块体的移动概率逐渐趋近于正态分布的概率密度函数.提出了采用概率密度函数法对极不充分开采条件下地表移动和变形预计的方法,预计结果与实测资料进行了对比,在预计参数选取比较准确的情况下,预计的相对中误差可以控制在±10%以内.解决了概率积分法预计极不充分开采地表移动和变形误差偏大的问题.     

利用分源预测法进行矿井瓦斯涌出量预测的探讨

主要介绍了我国煤矿矿井瓦斯涌出量预测方法,即分源预测法,通过实例提出了该预测法存在的问题,针对这些问题进行了探讨并提出了解决对策,提高了分源预测法的预测精度和适用范围.     

概率积分参数反演中的开采影响传播角问题研究

为了根据实测数据反演出可用的开采沉陷概率积分参数,研究概率积分参数的反演,采用VB语言编制了模矢法求参程序,但是在实际应用中求取开采影响传播角不符合其物理意义.针对此问题,提出了6参数法求取开采沉陷预计参数,并有效解决了概率积分参数反演中的开采影响传播角问题,特别是在数据质量不高时,可以用这种改进的方法获得比较合理的沉...     

基于Tikhonov正则化的矿井通风网络测风求阻法

针对矿井通风系统动态性和复杂性的特点,提出了测风求阻法所需最少调节次数时的最优回路选择算法,结合矿井巷道风量的实时动态监测数据,建立了基于监测数据的矿井通风网络测风求阻模型。针对复杂通风网络易构造病态测风求阻模型的问题,提出了基于贪婪进化算法的Tikhonov正则化参数求解方法,对模型进行修正处理。应用结果表明,该方法可以减轻模型病态的严重程度,求解复杂通风网络分支风阻,并能发挥监测系统的实时动态监测功能,为矿井通风系统动态模拟提供基础数据。     

基于威布尔分布的采煤机截割部工作温度分析

建立威布尔分布的数学模型,根据采集到的截割部工作温度,通过相关系数法估计威布尔分布的参数,并用origin作出最小二乘拟合曲线,得到相关系数。通过K-S法对分布函数进行拟合性检验,证明截割部工作温度符合二参数威布尔分布。以此进行可靠性预测,预测结果具有很高的准确性和实用性。     

概率积分预计参数的ENN优化算法

为了提高ENN(Elman neural network)神经网络获取概率积分预计参数的准确性，以我国30个地表移动观测站的实测数据作为学习训练和测试的样本数据，采用强稳健局部加权回归法（Rlowess,RW)对30个地表移动观测站数据进行降噪处理，采用蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）对ENN神经网络的权值和阈值进行优化，构建了ACO ENN概率积分预计参数解算模型。结果表明：对比分析ACO ENN模型解算RW降噪处理前后的实测数据，发现RW降噪处理显著提高了数据质量，提高了解算模型的预测精度；利用ACO ENN模型解算下沉系数、水平移动系数、主要影响角正切及拐点偏移距的平均相对误差分别为2.41%、3.48%、6.11%和1.67%， ACO ENN模型对于概率积分预计参数的解算精度优于传统ENN算法，为精确获取概率积分预计参数提供了新思路。     

基于D-InSAR与概率积分法的开采沉陷监测与预计

为掌握采动区附近高等级公路的变形趋势,针对传统开采沉陷监测方法存在诸多缺陷的问题,将合成孔径雷达技术(D-InSAR)与概率积分法相结合,提出了一种矿山开采沉陷监测与预计方法。该方法首先利用D-InSAR技术对兖州某矿9308工作面进行了监测和分析,并将监测结果与路面水准测量数据进行了对比,然后基于D-InSAR的监测值,求取了9308工作面非充分采动下的概率积分法预计参数,再根据三下采煤规程对参数进行修正得到工作面全采时的预计参数,最后利用修正后的参数预计出工作面全采对附近高等级公路的影响程度。结果表明D-InSAR技术高精度的优势可以为开采沉陷预计提供可靠的监测数据,该方法可以为实现矿山开采沉陷监测与预计一体化提供有力支持。