基于卡爾曼濾波的開采沉陷地表移動(dòng)變形分析與預(yù)報(bào).pdf

1、在煤礦開采地表移動(dòng)變形監(jiān)測(cè)中，地表移動(dòng)變形動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)發(fā)揮著重要作用。本文以朱集東礦重復(fù)開采為例，其1111(3)工作面和1122(1)工作面的回采，對(duì)主井保護(hù)煤柱可能會(huì)產(chǎn)生影響，為確保主井安全并指導(dǎo)各工作面協(xié)同開采，需要預(yù)報(bào)出未來某一時(shí)刻地表移動(dòng)變形量。本文在介紹了朱集東礦1111(3)工作面和1122(1)工作面的自然地理?xiàng)l件、地質(zhì)采礦條件、觀測(cè)站的建設(shè)情況后，通過建立卡爾曼濾波模型，運(yùn)用卡爾曼濾波將朱集東礦主井保護(hù)煤柱監(jiān)測(cè)線的連續(xù)點(diǎn)的

2、平面位置和高程進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)。
　　Kalman濾波預(yù)報(bào)精度是依賴建立模型的準(zhǔn)確性和隨機(jī)干擾信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征已知基礎(chǔ)上的。在Kalman濾波算法中用到了狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和觀測(cè)方程，被估計(jì)量隨時(shí)間變化，它是一種動(dòng)態(tài)估計(jì)。在煤礦開采地表下沉的開始階段，能夠?qū)崟r(shí)修改目標(biāo)的狀態(tài)參量（速度、加速度等），具有較好的適應(yīng)性。但隨著開采的深入，地面監(jiān)測(cè)點(diǎn)開始進(jìn)入活躍階段，僅采用基本的Kalman濾波算法往往得不到理想的效果。這時(shí)我們需要采用自適應(yīng)的交互多模

3、型算法(IMM)，對(duì)Kalman濾波模型進(jìn)行調(diào)整。交互多模型算法最初運(yùn)用于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，通過兩個(gè)或多個(gè)模型來描述工作過程中可能的狀態(tài)，最后通過一定的加權(quán)融合進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)。很大程度上克服了單模型估計(jì)誤差較大的問題。數(shù)據(jù)表明在進(jìn)入活躍期和從活躍期進(jìn)入衰退期這段時(shí)間，自適應(yīng)卡爾曼濾波的預(yù)報(bào)精度在2cm之內(nèi)的點(diǎn)占總點(diǎn)數(shù)的50％，多模型卡爾曼濾波預(yù)報(bào)精度提高更加明顯，有60％的點(diǎn)精度在1cm之內(nèi)，90％的點(diǎn)精度在3cm之內(nèi)。
　　為