基于声音特征的煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别方法
孙继平
余星辰
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083
摘要：为尽早发现瓦斯和煤尘爆炸事故,提出了基于声音特征的煤矿瓦斯和煤尘爆炸的识别方法:利用矿用拾音器实时采集监控区域声音,通过双树复小波变换,提取分解分量的能量熵比值,构成声音信号的特征量,带入极限学习机(ELM)建立识别模型.通过特征提取试验得到:瓦斯和煤尘爆炸声音的各分量能量熵比值跨度起伏小,整体稳定;煤矿井下其余声音的能量熵比值跨度起伏大.采用ELM模型参数进行试验得到:随着隐含层神经个数的增加,ELM分类器的训练精度不断提升,分类器的误差不断降低,当隐含层神经元个数为20个时,ELM网络的训练精度趋于稳定.识别结果表明:识别模型对训练样本的识别率稳定在98.89％,模型平均识别率为93.5％,能够满足煤矿安全生产和应急救援需求.
关键词：声音识别煤矿瓦斯和煤尘爆炸双树复小波能量熵比值极限学习机
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家重点研发计划(2016YFC0801800)
论文发表日期：2022-11-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 1096-1105 )
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