瓦斯突出论文：数据挖掘DSPPCILABVIEW

瓦斯突出论文：数据挖掘DSPPCILABVIEW

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【摘要】煤矿安全生产的形势一直比较严峻，瓦斯突出已经成为煤矿安全的主要威胁之一。由于煤与瓦斯突出的各种影响因素内部存在的联系相当复杂[1]，并且瓦斯突出具有明显的非线性性和不确定性。同时现有的煤矿瓦斯突出预测系统也面临很多的亟待解决的问题，比如数据采集部分不够稳定，数据传输速度慢，传输过程容易受干扰，数据处理的效率和准确度不高等等。同时煤矿瓦斯预测系统是一个整体，包括瓦斯影响因素的采集，数据的传输和处理，这三个方面缺一不可。任何一方面在预测过程中出线问题都严重影响了瓦斯突出预测的实时性，可靠性，准确性。本文针对我国煤矿地质条件的复杂情况和现有的瓦斯预测系统存在的问题，使用数据挖据技术和PCI总线技术设计了预测精度较高的瓦斯突出预测系统。本文主要从以下三方面做了研究。一数据挖据在瓦斯突出预测中的应用。介绍了数据挖掘的概念和任务，综合比较和分析了各种数据挖掘算法，得出了适合瓦斯突出预测的粗集算法和基于动态核函数的SVM算法。通过分析瓦斯突出产生的机理和过程，使用层次分析法，得出了瓦斯突出中的主要影响因素，二瓦斯突出影响因素数据采集系统设计。通过现场需求分析和硬件选型等工作，选择了IT公司生产的TMS320C6713DSP芯片作为核心芯片，设计了瓦斯突出影响因素数据采集系统，并且采用了PCI总线技术实现了数据采集系统和上位机的通信。三利用LABVIEW和MATLAB编程软件，进行了混合编程设计。详细的介绍了

LABVIEW和MATLAB软件的使用，使用LABVIEW作为上位机监控软件，实现了对数据采集系统采集到的数据进行动态显示，数据保存，并且把MATLAB编写的数据挖掘算法程序导入到LABVIEW中，利用LABVIEW中监控到的数据进行了瓦斯突出预测。本文最后使用LABVIEW和MATLAB编程软件利用在实际煤矿测试得到的数据进行了算法仿真，并且对仿真结果作了总结和分析。分析结果表明基于动态核函数的SVM算法实现了的设计目的；

【关键词】瓦斯突出；数据挖掘；DSP；PCI；LABVIEW； 【篇名】基于数据挖掘和PCI总线技术的瓦斯突出预测系统

的研究

【目录】基于数据挖掘和PCI总线技术的瓦斯突出预测系统的研究

致谢5-6

摘要6-7

Abstract7-81.1.1 课题来源12

1 绪论

1.2

12-161.1 研究背景12

国内外研究现状12-13现状12-1313

1.2.1 国内煤矿瓦斯突出防治的研究

1.2.2 国外煤矿瓦斯突出防治的研究现状

1.4 论文主要工作及

1.3 课题主要研究内容13-14

章节安排14-1616-24

2 瓦斯突出概述和影响因素选取

2.2 2.4

2.1 瓦斯突出机理和一般规律概述16-18

18-19

2.3 影响因素选取19-23

瓦斯突出预测方法本章小结23-2424-33

3 影响因素数据采集和传输系统设计

24-29

3.1.1

3.1 数据采集系统设计

24-26

TMS320C6713 概述3.1.2 放大隔离电路设计

26-283.1.3 A/D 转换电路设计28-293.2 基于 PCI

总线技术的数据传输系统29-32方法介绍29-30总线通信设计31-32技术33-43

3.2.1 HPI 接口概述和使用

3.2.3 PCI 4 数据挖掘4.2 分类和

3.2.2 PCI 总线介绍30-31

3.3 本章小结

32-3333-35

4.1 数据挖掘技术介绍

预测方法概述35-3735-3636-3737-38

4.2.1 决策树归纳分类法

4.2.3 人工神经网络

4.2.2 贝叶斯分类方法364.3 粗集算法37-39

4.3.1 粗集算法介绍

4.4

4.3.2 运用粗集算法进行数据预处理38-39

4.4.1 支持向量机

基于动态核函数的 SVM39-4239-4040-4242-43

4.4.2 非线性支持向量机404.4.4 动态核函数介绍42

4.4.3 核函数介绍4.5 本章小结

5.1 虚

5 混合编程软件设计和仿真实验43-56

拟仪器和图形化编程语43-4543-44

5.1.1 虚拟仪器的介绍

5.1.3 虚拟

5.1.2 图形化编程软件 LabVIEW44

仪器的设计方法44-4545-46编程4646-47

5.2 MATLAB 混合编程基础

45-46

5.2.2 M 文件

5.2.1 MATLAB 的主要特点5.3

46-47

5.3.1 LabVIEW 与 MATLAB 的接口

5.4

5.3.2 MATLAB Script 节点的使用方法47

5.5 混合编程软件设计

LIBSVM 介绍47-4848-50

5.5.1 上位机模块设计48-505.5.2 数据采集

5.6.1

模块设计505.6 瓦斯突出预测仿真实验50-54

使用粗集算法进行数据预处理51-52核52-5353-54献57-60

5.6.2 求出 SVM 的初始

5.6.3 利用动态核函数得出 SVM 的修正核5.7 本章小结54-56作者简历60-62

结论56-57

参考文

学位论文数据集62-63

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/ujeg.html