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题名基于爆炸声音识别的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法研究
被引量：1
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作者
孙继平
余星辰
王云泉
李小伟
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机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
中国中煤能源集团有限公司
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第3期1-5,114,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0801800)。
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文摘
分析了煤矿瓦斯和煤尘爆炸特征:气体浓度发生突变;环境温度迅速升高;空气压力突然升高;产生火球和烟尘;产生较强的红外和紫外辐射;产生爆炸冲击波和火焰波;产生爆炸音。基于爆炸声音感知煤矿瓦斯和煤尘爆炸具有以下优点:①爆炸冲击波和火焰波衰减快,传播距离近;声波衰减慢,传播距离远。远离爆源的矿用拾音设备可用于煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知。②与基于气体浓度和温度等传感器的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法相比,具有响应速度快的优点。③与基于视频图像的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法相比,具有不受粉尘、光照、遮挡等影响的优点。④矿用拾音设备成本低、易安装。⑤声音传播距离远,受巷道和分支影响小。⑥声音处理速度快,可在短时间内从各种声音信号中快速识别瓦斯和煤尘爆炸声音。提出了基于爆炸声音识别的煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知方法:利用麦克风阵列拾音器采集监测区域的声音信号,经过归一化、分帧、添加类别标签等预处理后,提取声音信号特征,将特征输入到统计分类器中进行训练,建立煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;实时采集监测区域的声音信号,将提取的声音信号特征输入训练完成的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中,判断是否为煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音,若是则进行报警。
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关键词
瓦斯和煤尘爆炸
灾害监测与报警
声音识别
特征提取
麦克风阵列
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Keywords
gas and coal dust explosion
disaster monitoring and alarm
sound recognition
feature extraction
microphone array
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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