基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征提取方法及系统

本发明涉及煤岩受载破坏监测预警，特别是指一种基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征提取方法及系统。

背景技术：

1、冲击地压、煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害严重威胁矿井安全高效生产。煤岩受载破坏表现出明显的非线性流变突变特征。煤岩系统动态发展过程中存在状态临界改变现象，在离突变点较远时，煤岩破坏不明显，而到达临界点时，煤岩会在很短的时间内突然失稳破坏，进而造成煤岩动力灾害。挖掘煤岩受载破坏全周期的多元监测数据，提取可应用于煤岩破坏临界状态的前兆特征，对煤岩动力灾害的早期预警及防治具有重要意义，但是如何提取合理有效的煤岩受载破坏前兆特征指标仍是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征提取方法及系统。所述技术方案如下：

2、一方面，提供了一种基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征提取方法，包括：

3、s1、通过传感器监测煤岩受载破坏过程中的声发射ae信号和电磁辐射emr信号，ae和emr传感器分别布置在试样不同空间位置；

4、s2、设置滑动步长s，时间窗长度l，在时刻t，将ae信号时间序列at＝{ait-l+1,...,ait-2,ait-1,ait}和emr信号时间序列et＝{ejt-l+1,...,ejt-2,ejt-1,ejt}作为时刻t的样本数据，i，j分别表示ae和emr传感器的通道数；

5、s3、根据所述样本数据构造参考样本和扰动样本，分别计算参考样本和扰动样本每两个通道之间的皮尔逊相关系数，建立皮尔逊相关系数矩阵，构造边上赋值的相关性网络序列nt＝{n1,n2,...,nn}；

6、s4、比较相邻时刻相关性网络的差异，构造不同时刻的差异网络序列dnt＝{dn2,dn3,...,dnn}；

7、s5、计算差异网络序列dnt＝{dn2,dn3,...,dnn}边权重的平均值i(t)及其累计值ia(t)作为前兆特征，i(t)和ia(t)的急剧上升期为煤岩受载破坏临界点。

8、可选地，所述s3，具体包括：

9、s31、选定时间点t＝t-s对应的样本数据作为参考样本，时间点t＝t对应的样本数据作为扰动样本；

10、s32、分别计算参考样本和扰动样本声发射和电磁辐射每两个通道之间的皮尔逊相关系数，建立皮尔逊相关系数矩阵；

11、s33、利用皮尔逊相关系数矩阵分别构造边上赋值的参考样本相关性网络nt-s＝(gt-s,et-s,wt-s)和扰动样本相关性网络nt＝(gt,et,wt)，形成边上赋值的相关性网络序列nt＝{n1,n2,...,nn}；

12、其中，相关性网络以n＝(g,e,w)的形式表示，g表示节点的集合，e表示边的集合，w表示连接两节点的边的权重的集合，代表节点之间相互作用的强度，相关性网络是将ae和emr传感器通道作为节点，两两通道之间的皮尔逊相关系数表示连接两节点的边的权重，利用各种元素展示显著相关的特征节点间的相互作用，以寻找不同通道数据之间的关系。

13、可选地，所述s4，具体包括：

14、比较nt-s和nt的网络结构，计算nt-s和nt两个网络对应边皮尔逊相关系数的差值，作为差异网络dnt的边的权重，dnt＝(gt,et,wt-wt-s)，所述差异网络是以相邻时刻相关性网络皮尔逊相关系数的差值作为边的权重构成的网络结构；

15、其中，dnt中连接两个节点的边表示时间差异相关性，代表了不同空间监测位置不同通道之间的差异关联，扰动样本相关性网络nt与参考样本相关性网络nt-s不一致的边，反映了t＝t时煤岩状态与t＝t-s时煤岩状态的差异性；

16、经过以上步骤，把时间序列监测数据转换为反映煤岩受载失稳时空特征的差异网络序列dnt＝{dn2,dn3,...,dnn}，其中，差异网络dnn边的权重为相邻时刻相关性网络dnn与dnn-1边的权重的差值。

17、可选地，所述s5，具体包括：

18、根据如下计算公式，计算所述i(t)及其ia(t)：

19、i(t)＝mean(wt-wt-s)

20、

21、可选地，煤岩系统在稳定阶段时，不同空间监测位置数据间的相关性基本保持稳定，相邻时刻的相关性网络结构相似，差异网络中包含的边数很少；煤岩即将破裂时，不同空间监测位置数据间的相关性剧烈变化，相邻时刻的相关性网络存在较大结构差别，差异网络中会出现很多差异边；

22、不同种类煤岩受载破坏过程中，正常时期的煤岩状态稳定，i(t)波动较小，除少数小破裂发生时具有小幅波动外，整体处于稳定水平状态，对应地，ia(t)随时间稳步升高；随着载荷的增大，煤岩处于临界预警期，这个时期的i(t)大幅升高，出现极大峰值，ia(t)急剧上升，变化率最大，此时达到煤岩受载破坏的临界点；随后，煤岩失稳，直至完全破坏。

23、另一方面，提供了一种基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征提取系统，所述系统包括：

24、监测模块，用于通过传感器监测煤岩受载破坏过程中的声发射ae信号和电磁辐射emr信号，ae和emr传感器分别布置在试样不同空间位置；

25、设置模块，用于设置滑动步长s，时间窗长度l，在时刻t，将ae信号时间序列at＝{ait-l+1,...,ait-2,ait-1,ait}和emr信号时间序列et＝{ejt-l+1,...,ejt-2,ejt-1,ejt}作为时刻t的样本数据，i，j分别表示ae和emr传感器的通道数；

26、第一构造模块，用于根据所述样本数据构造参考样本和扰动样本，分别计算参考样本和扰动样本每两个通道之间的皮尔逊相关系数，建立皮尔逊相关系数矩阵，构造边上赋值的相关性网络序列nt＝{n1,n2,...,nn}；

27、第二构造模块，用于比较相邻时刻相关性网络的差异，构造不同时刻的差异网络序列dnt＝{dn2,dn3,...,dnn}；

28、计算模块，用于计算差异网络序列dnt＝{dn2,dn3,...,dnn}边权重的平均值i(t)及其累计值ia(t)作为前兆特征，i(t)和ia(t)的急剧上升期为煤岩受载破坏临界点。

29、可选地，所述第一构造模块，具体用于：

30、选定时间点t＝t-s对应的样本数据作为参考样本，时间点t＝t对应的样本数据作为扰动样本；

31、分别计算参考样本和扰动样本声发射和电磁辐射每两个通道之间的皮尔逊相关系数，建立皮尔逊相关系数矩阵；

32、利用皮尔逊相关系数矩阵分别构造边上赋值的参考样本相关性网络nt-s＝(gt-s,et-s,wt-s)和扰动样本相关性网络nt＝(gt,et,wt)，形成边上赋值的相关性网络序列nt＝{n1,n2,...,nn}；

33、其中，相关性网络以n＝(g,e,w)的形式表示，g表示节点的集合，e表示边的集合，w表示连接两节点的边的权重的集合，代表节点之间相互作用的强度，相关性网络是将ae和emr传感器通道作为节点，两两通道之间的皮尔逊相关系数表示连接两节点的边的权重，利用各种元素展示显著相关的特征节点间的相互作用，以寻找不同通道数据之间的关系。

34、可选地，所述第二构造模块，具体用于：

35、比较nt-s和nt的网络结构，计算nt-s和nt两个网络对应边皮尔逊相关系数的差值，作为差异网络dnt的边的权重，dnt＝(gt,et,wt-wt-s)，所述差异网络是以相邻时刻相关性网络皮尔逊相关系数的差值作为边的权重构成的网络结构；

36、其中，dnt中连接两个节点的边表示时间差异相关性，代表了不同空间监测位置不同通道之间的差异关联，扰动样本相关性网络nt与参考样本相关性网络nt-s不一致的边，反映了t＝t时煤岩状态与t＝t-s时煤岩状态的差异性；

37、经过以上步骤，把时间序列监测数据转换为反映煤岩受载失稳时空特征的差异网络序列dnt＝{dn2,dn3,...,dnn}，其中，差异网络dnn边的权重为相邻时刻相关性网络dnn与dnn-1边的权重的差值。

38、可选地，所述计算模块，具体用于：

39、根据如下计算公式，计算所述i(t)及其ia(t)：

40、i(t)＝mean(wt-wt-s)

41、

42、可选地，煤岩系统在稳定阶段时，不同空间监测位置数据间的相关性基本保持稳定，相邻时刻的相关性网络结构相似，差异网络中包含的边数很少；煤岩即将破裂时，不同空间监测位置数据间的相关性剧烈变化，相邻时刻的相关性网络存在较大结构差别，差异网络中会出现很多差异边；

43、不同种类煤岩受载破坏过程中，正常时期的煤岩状态稳定，i(t)波动较小，除少数小破裂发生时具有小幅波动外，整体处于稳定水平状态，对应地，ia(t)随时间稳步升高；随着载荷的增大，煤岩处于临界预警期，这个时期的i(t)大幅升高，出现极大峰值，ia(t)急剧上升，变化率最大，此时达到煤岩受载破坏的临界点；随后，煤岩失稳，直至完全破坏。

44、另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行以实现上述基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征提取方法。

45、另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征提取方法。

46、本发明提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

47、本发明首先监测煤岩受载破坏过程中的声发射、电磁辐射信号；其次，设置滑动步长、时间窗长度，将声发射信号时间序列和电磁辐射信号时间序列作为样本数据；然后，构造参考样本和扰动样本，计算参考样本和扰动样本每两个通道之间的皮尔逊相关系数，建立皮尔逊相关系数矩阵，构造边上赋值的相关性网络序列；之后，比较相邻时刻相关性网络的差异，构造不同时刻的差异网络序列；最后，计算差异网络序列边权重的平均值i(t)及其累计值ia(t)作为前兆特征，i(t)和ia(t)的急剧上升期即为煤岩受载破坏临界点。本发明能够提取煤岩破坏临界状态的前兆特征，创造性地提出了基于差异网络的煤岩受载破坏前兆特征指标i(t)和ia(t)，i(t)和ia(t)综合了不同空间监测点的信号特征，较好地反映了煤岩时空演化过程和破坏状态，对煤岩动力灾害的早期预警及防治具有重要意义。