本文關(guān)鍵詞：基于卡爾曼濾波模型的開(kāi)采沉陷地表移動(dòng)變形分析與預(yù)報(bào)

  更多相關(guān)文章： 卡爾曼濾波 交互多模型算法 開(kāi)采沉陷移動(dòng)變形預(yù)報(bào) 精度評(píng)定

【摘要】：在煤礦開(kāi)采地表移動(dòng)變形監(jiān)測(cè)中,地表移動(dòng)變形動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)發(fā)揮著重要作用。本文以朱集東礦重復(fù)開(kāi)采為例,其1111(3)工作面和1122(1)工作面的回采,對(duì)主井保護(hù)煤柱可能會(huì)產(chǎn)生影響,為確保主井安全并指導(dǎo)各工作面協(xié)同開(kāi)采,需要預(yù)報(bào)出未來(lái)某一時(shí)刻地表移動(dòng)變形量。本文在介紹了朱集東礦1111(3)工作面和1122(1)工作面的自然地理?xiàng)l件、地質(zhì)采礦條件、觀測(cè)站的建設(shè)情況后,通過(guò)建立卡爾曼濾波模型,運(yùn)用卡爾曼濾波將朱集東礦主井保護(hù)煤柱監(jiān)測(cè)線的連續(xù)點(diǎn)的平面位置和高程進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)。Kalman濾波預(yù)報(bào)精度是依賴(lài)建立模型的準(zhǔn)確性和隨機(jī)干擾信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征已知基礎(chǔ)上的。在Kalman濾波算法中用到了狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和觀測(cè)方程,被估計(jì)量隨時(shí)間變化,它是一種動(dòng)態(tài)估計(jì)。在煤礦開(kāi)采地表下沉的開(kāi)始階段,能夠?qū)崟r(shí)修改目標(biāo)的狀態(tài)參量(速度、加速度等),具有較好的適應(yīng)性。但隨著開(kāi)采的深入,地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)開(kāi)始進(jìn)入活躍階段,僅采用基本的Kalman濾波算法往往得不到理想的效果。這時(shí)我們需要采用自適應(yīng)的交互多模型算法(IMM),對(duì)Kalman濾波模型進(jìn)行調(diào)整。交互多模型算法最初運(yùn)用于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)模型來(lái)描述工作過(guò)程中可能的狀態(tài),最后通過(guò)一定的加權(quán)融合進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)。很大程度上克服了單模型估計(jì)誤差較大的問(wèn)題。數(shù)據(jù)表明在進(jìn)入活躍期和從活躍期進(jìn)入衰退期這段時(shí)間,自適應(yīng)卡爾曼濾波的預(yù)報(bào)精度在2cm之內(nèi)的點(diǎn)占總點(diǎn)數(shù)的50%,多模型卡爾曼濾波預(yù)報(bào)精度提高更加明顯,有60%的點(diǎn)精度在1cm之內(nèi),90%的點(diǎn)精度在3cm之內(nèi)。為了提高運(yùn)行效率和利用其強(qiáng)大的繪圖能力,本文以Matlab R2009a為開(kāi)發(fā)平臺(tái),研制“礦山開(kāi)采地表移動(dòng)預(yù)報(bào)系統(tǒng)”,對(duì)未來(lái)某一時(shí)間的地表移動(dòng)點(diǎn)的平面位置和高程進(jìn)行預(yù)報(bào),實(shí)現(xiàn)預(yù)報(bào)信息自動(dòng)化。
【關(guān)鍵詞】：卡爾曼濾波 交互多模型算法 開(kāi)采沉陷移動(dòng)變形預(yù)報(bào) 精度評(píng)定
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TD325
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 1 緒論14-19
• 1.1 論文的研究意義和目的14
• 1.2 變形監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)模型及研究背景14-17
• 1.3 章節(jié)主要內(nèi)容介紹及技術(shù)路線17-19
• 1.3.1 章節(jié)主要內(nèi)容介紹17-18
• 1.3.2 技術(shù)路線18-19
• 2 朱集東礦工作面觀測(cè)站設(shè)站概況19-38
• 2.1 測(cè)區(qū)交通及自然地理情況19
• 2.2 朱集東礦地質(zhì)采礦條件簡(jiǎn)介19-21
• 2.3 1111(3)綜采面采后地質(zhì)采礦條件簡(jiǎn)介21-24
• 2.4 觀測(cè)站概況24-25
• 2.5 觀測(cè)站觀測(cè)概況25-27
• 2.6 數(shù)據(jù)處理及質(zhì)量評(píng)價(jià)27-38
• 2.6.1 觀測(cè)方法27-28
• 2.6.2 數(shù)據(jù)處理方法及質(zhì)量統(tǒng)計(jì)分析28-38
• 3 基于卡爾曼濾波的開(kāi)采沉陷預(yù)報(bào)38-75
• 3.1 卡爾曼濾波理論基礎(chǔ)38-39
• 3.2 卡爾曼濾波方法的分類(lèi)39-47
• 3.2.1 離散線性系統(tǒng)的卡爾曼濾波39-42
• 3.2.2 自適應(yīng)卡爾曼濾波42-47
• 3.3 卡爾曼濾波在礦區(qū)地表移動(dòng)變形預(yù)報(bào)中的應(yīng)用47-54
• 3.3.1 預(yù)報(bào)方案設(shè)計(jì)47-49
• 3.3.2 狀態(tài)方程和觀測(cè)方程的建立49-50
• 3.3.3 濾波初值的確定50-51
• 3.3.4 卡爾曼濾波器的改進(jìn)51-54
• 3.4 卡爾曼濾波預(yù)報(bào)精度和濾波精度分析54-73
• 3.5 本章小結(jié)73-75
• 4 地表開(kāi)采移動(dòng)變形預(yù)報(bào)軟件研制75-79
• 4.1 軟件的主要功能75-78
• 4.2 本章小結(jié)78-79
• 結(jié)論79-80
• 參考文獻(xiàn)80-84
• 附錄84-89
• 致謝89-90
• 作者簡(jiǎn)介及讀研期間主要科研成果90-91

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