单轴压缩下煤岩失稳声发射时间序列预测研究

来源期刊：煤炭科学技术2018年第11期

论文作者：金铃子

文章页码：36 - 42

关键词：声发射信号;特征参数;主成分分析;小世界回声状态网络;

摘    要：为提高煤岩失稳声发射信号的预测精度,有效预防瓦斯突出,将主成分分析（PCA）和回声状态网络（ESN）相结合,建立了煤岩失稳声发射时间序列预测模型。利用单轴压缩声发射试验采集煤岩失稳声发射时间序列数据;采用PCA对声发射数据特征参数进行降维,提取了表征煤岩失稳破裂程度的3个主成分综合指标;利用小世界网络（SW）优化回声状态网络储备池的拓扑结构,降低池内神经元的耦合程度。将PCA提取的3个综合指标作为回声状态网络的输入,建立PCA-SWESN声发射时间序列预测模型,并与PCA-ESN方法进行对比试验。研究结果表明:与PCA-ESN方法相比,PCA-SWESN预测模型经过小世界网络优化后,降低了ESN的病态解,提高了煤岩失稳声发射信号的预测精度,为防治瓦斯突出灾害提供了理论依据。