[發(fā)明專利]一種用于檢測礦用錨桿施工質量和工作狀態(tài)的檢測方法

有效

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• 申請日: 2017-03-20
• 公開（公告）號: CN106874627B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設計）人: 王明明;孫曉云;邢卉
• 申請（專利權）人: 石家莊鐵道大學
• 主分類號: G06F30/23
• 分類號: G06F30/23;G06Q50/02;G06F111/08
• 代理公司: 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100
• 代理人: 張曉龍

本發(fā)明涉及一種用于檢測礦用錨桿施工質量和工作狀態(tài)的檢測方法，其包括以下步驟：a、測量頻率響應函數矩陣的主成分分析；b、基于改進概率神經網絡的錨桿錨固質量缺陷識別算法；c、基于粒子群算法對概率神經網絡參數進行優(yōu)化。本發(fā)明可實現實時檢測巷道錨桿支護的質量和工作狀態(tài)，確保錨桿支護工程質量的可靠性與煤礦生產安全。

技術領域

本發(fā)明屬于無損檢測技術領域，具體涉及一種用于檢測礦用錨桿施工質量和工作狀態(tài)的方法。

背景技術

我國煤礦主要為井工開采，由于地質條件多變，煤礦的安全事故一直制約著煤礦的高效生產。每年因支護結構失效而發(fā)生的巷道頂板跨落事故的頻率和數量位居首位。導致巷道頂板跨落事故的原因之一就是缺乏對支護結構工作狀態(tài)的檢測和監(jiān)測，不能掌握事故發(fā)生之前的支護異常。

目前，錨桿支護技術作為我國煤礦井下巷道支護的重要手段，我國很多礦區(qū)煤巷錨桿支護率達到60％，有些礦區(qū)超過了90％，甚至達到100％。錨桿錨固工程不僅受巖土工程條件、錨桿結構設計、錨桿與圍巖體系的相互作用、施工以及專業(yè)技術水平和經驗等關聯因素的影響，而且錨桿的施工還具有高度的隱蔽性，發(fā)現質量問題難，事故處理更難。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提供一種可實現實時檢測巷道錨桿支護的質量和工作狀態(tài)，確保錨桿支護工程質量的可靠性與煤礦生產安全的檢測礦用錨桿施工質量和工作狀態(tài)的方法。

本發(fā)明采用如下技術方案：

一種用于檢測礦用錨桿施工質量和工作狀態(tài)的檢測方法，其包括以下步驟：

a、測量頻率響應函數矩陣的主成分分析；

b、基于改進概率神經網絡的錨桿錨固質量缺陷識別算法；

c、基于粒子群算法對概率神經網絡參數進行優(yōu)化。

更詳細的說，所述步驟a包括步驟如下：

a-1、設測量頻率響應函數矩陣H(ω)＝[h_ij(ω)]_m×n，其中，m為實測樣本數，n為頻率點數，i和j分別為矩陣行列的下標；

a-2、根據下列的公式(1)對頻率響應函數矩陣進行標準化：

公式(1)中，

a-3、根據下列的公式(2)計算協方差矩陣C_n×n：

公式(2)中，

a-4、根據下列的公式(3)對協方差矩陣C進行特征分解：

CΨ_i＝λ_iΨ_i (3)

公式(3)中，i＝1，2，…，n；Ψ_i和λ_i為協方差矩陣的特征向量和特征值，且λ₁＞λ₂＞…＞λ_n；

a-5、根據下列的公式(4)計算相對重構誤差E：

E＝J_e/J_v (4)

公式(4)中，p＜n為主元個數。

通常情況，選擇合適的主元個數p，使誤差E＜15％。

更詳細的說，所述步驟b包括如下步驟：

b-1、設計概率神經網絡的拓撲結構共有4層，分別為輸入層、模式層、求和層和輸出層；