CN111811933A - 一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法 - Google Patents
一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111811933A CN111811933A CN202010757987.7A CN202010757987A CN111811933A CN 111811933 A CN111811933 A CN 111811933A CN 202010757987 A CN202010757987 A CN 202010757987A CN 111811933 A CN111811933 A CN 111811933A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- infrared radiation
- average
- radiation temperature
- area
- coal rock
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000005855 radiation Effects 0.000 title claims abstract description 157
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 76
- 239000003245 coal Substances 0.000 title claims abstract description 74
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 57
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 30
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 60
- 238000012888 cubic function Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 20
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 8
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 6
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 abstract 1
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 abstract 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 38
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 241000700159 Rattus Species 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000013068 control sample Substances 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005316 response function Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N3/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N3/02—Details
- G01N3/06—Special adaptations of indicating or recording means
- G01N3/068—Special adaptations of indicating or recording means with optical indicating or recording means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J5/0003—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry for sensing the radiant heat transfer of samples, e.g. emittance meter
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J2005/0077—Imaging
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J5/00—Radiation pyrometry, e.g. infrared or optical thermometry
- G01J2005/0092—Temperature by averaging, e.g. by scan
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/0058—Kind of property studied
- G01N2203/006—Crack, flaws, fracture or rupture
- G01N2203/0067—Fracture or rupture
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/02—Details not specific for a particular testing method
- G01N2203/0202—Control of the test
- G01N2203/021—Treatment of the signal; Calibration
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/02—Details not specific for a particular testing method
- G01N2203/06—Indicating or recording means; Sensing means
- G01N2203/067—Parameter measured for estimating the property
- G01N2203/0694—Temperature
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法,属于热红外去噪方法。此方法对实验组和对照组煤岩表面的红外辐射温度矩阵进行分割,利用对照组煤岩红外辐射矩阵噪声信息,对分割后的实验组煤岩红外辐射信息去噪,采用三次函数拟合筛选最优结果并求平均值,得到承载煤岩损伤破裂过程中的真实平均红外辐射温度变化特征。该方法解决了环境噪声及非制冷型热像仪普遍存在的非均匀性校正处理对承载煤岩表面平均温度影响的难题,提高了煤岩红外辐射无损监测技术的准确性、科学性和有效性,提升了矿井等岩土工程的安全生产水平。
Description
技术领域
本发明属于矿山煤岩体损伤破裂的无损监测技术领域,尤其涉及一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法。
背景技术
承载煤岩损伤破裂是矿井煤柱坍塌、冲击矿压、突水和顶板垮落等灾害的根本原因。对承载煤岩损伤破裂过程进行实时监测,从而实现矿井灾害的准确预警,是避免造成人员伤亡与经济损失的必要措施。煤岩的表面红外辐射信息在外载荷作用下会发生动态响应,是对矿山灾害进行监测预警的理想手段。平均红外辐射温度可以反映承载煤岩的表面红外辐射温度集中程度,是研究承载煤岩红外辐射变化特征的常用指标,被广泛用于揭示岩石损伤演化及破裂失效的过程。
然而,在实验过程中,一方面由于环境温度和空气气流对被测试样的相互作用,红外辐射温度极易受环境噪声影响;另一方面由于非制冷红外焦平面列阵各单元探测器的响应函数不同,导致红外辐射图像存在非均匀性,为此进行的非均匀性校正会对平均红外辐射温度在时域上的变化产生很大的影响,造成平均红外辐射温度在时域上呈阶梯性变化。这极大的影响了对煤岩损伤破裂前兆的判断。
一些学者采用的各种滤波方法可以较好地去除环境噪声,提高红外辐射图像的清晰度,但却无法消除非均匀性校正对平均红外辐射温度在时域变化的影响。以往研究提出的AIRT-BNCM去噪模型可以减小红外焦平面列阵响应随时间产生的漂移所带来的误差,但对高精度红外热像仪监测数据的效果仍不理想。因此,亟需研究一种有效的红外辐射信息去噪方法,实现承载煤岩损伤破裂准确预警。
发明内容
发明目的:针对以上问题,本发明提出一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法,以解决非均匀性校正对平均红外辐射温度在时域变化的影响。
技术方案:为实现本发明的目的,本发明所采用的技术方案是:一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法,包括以下步骤:
步骤1,设置实验组煤岩试样和对照组煤岩试样,进行煤岩试样红外辐射观测,保持实验组和对照组煤岩试样在同一水平高度,对实验组煤岩试样施加外载荷,收集实验组和对照组煤岩试样的红外辐射数据;
步骤2,将实验组和对照组煤岩试样的红外辐射观测面分为v×v个区域,提取观测过程中实验组和对照组煤岩试样的表面红外辐射温度矩阵,按照分区将其分为v×v个子矩阵,得到红外辐射温度子矩阵集合;
步骤3,计算实验组和对照组煤岩试样每一个红外辐射温度子矩阵的平均红外辐射温度,称为区域平均红外辐射温度,得到观测过程中实验组和对照组煤岩试样区域平均红外辐射温度集合,称为区域平均温度集合;
步骤4,分别对整个观测过程中,实验组的每一个区域平均红外辐射温度与对照组所有的区域平均红外辐射温度进行差运算,得到实验组每一区域平均红外辐射温度差集合,称为区域平均温度差集合;
步骤5,对每一个区域平均温度差集合中的所有平均红外辐射温度差分别进行三次函数拟合,并计算相关系数,得到每一个区域平均温度差集合的相关系数矩阵,称为区域相关系数矩阵;
步骤6,计算实验组试样每一个区域相关系数矩阵中的最大值,提取该值所对应的平均红外辐射温度差,为该区域平均红外辐射温度的最优去噪结果,所有区域的最优去噪结果构成区域去噪结果集合;
步骤7,对区域去噪结果集合进行均值计算,得到等分数为v时实验组试样的平均红外辐射温度去噪结果;选取不同v值,重复步骤2~步骤6,得到不同等分数下的平均红外辐射温度去噪结果;
步骤8,计算步骤7所述的平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数,其中相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果即为最佳去噪结果。
进一步的,所述步骤2,按照分区将红外辐射温度矩阵分为v×v个子矩阵的公式为:
即:
式中,Ak为第k帧热像序列的红外辐射温度子矩阵集合;为第k帧红外辐射温度矩阵中的区域(1,1)的子矩阵;x为红外辐射温度矩阵中某元素的温度值;m和n分别为红外辐射温度矩阵行数和列数;v为行、列的等分数;其中,m/v和n/v只取整数部分,红外辐射温度矩阵多余的行、列舍去。
进一步的,所述步骤3,区域平均红外辐射温度,区域平均温度集合,公式如下:
式中,为第k帧红外辐射温度子矩阵集合中,(e,s)区域的平均红外辐射温度,e=1,2…v,s=1,2…v;为(e,s)区域对应的子矩阵中,第i行j列个元素,i=1,2…m/v,j=1,2…n/v;为观测过程中,实验组试样(1,1)区域的平均红外辐射温度;为观测过程中,对照组试样(1,1)区域的平均红外辐射温度;RATSex为实验组试样的区域平均温度集合;RATSco为对照组试样的区域平均温度集合。
进一步的,所述步骤4,区域平均温度差集合的计算公式为:
式中,RATDSe,s为实验组试样(e,s)区域的平均温度差集合,为(e,s)区域平均温度差集合中的第1行,第1列的平均红外辐射温度差,为实验组试样(e,s)区域的平均红外辐射温度,RATSco为对照组试样的区域平均温集合。
进一步的,所述区域相关系数矩阵,表示如下:
式中,RDRe,s为(e,s)区域的最优去噪结果;RDRS为实验组试样的区域去噪结果集合。
进一步的,所述步骤7,v值取值范围为:v≤h=min(m,n)/4,v∈N*,式中,h为v的最大取值,m和n分别为红外辐射温度矩阵行数和列数。
进一步的,等分数为v时实验组试样的平均红外辐射温度去噪结果IRDRv,如下式所示:
式中,RDRS{e,s}为实验组试样的区域去噪结果集合中(e,s)区域的最优去噪结果;
计算平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数,其中相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果即为最佳去噪结果,如下式所示:
σu=max(σ1,σ2,…,σ[h])
△AIRT=IRDRu
式中:σu为不同等分数下平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数最大值,h为等分数的最大取值,△AIRT为最佳去噪结果,IRDRu为相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果。
有益效果:与现有技术相比,本发明的技术方案具有以下有益的技术效果:
(1)本发明对实验组试样和对照组试样红外辐射温度矩阵进行分割,可以克服红外辐射温度场分布的不均匀性对去噪效果的影响;(2)本发明对实验组试样与对照组试样平均红外辐射温度集合的差运算,可以有效消除环境噪声对承载煤岩损伤破裂过程中的平均红外辐射温度影响;(3)本发明对去噪结果进行三次函数拟合,利用其相关系数判断去噪结果的平滑度,可以有效选取最优去噪结果,解决了非制冷红外热像仪均匀性校正对平均红外辐射温度误差影响的难题。与现有技术相比,该技术提高了煤岩红外辐射无损监测技术的准确性、科学性和有效性,增大了承载煤岩损伤破裂造成的红外辐射温度异常变化的清晰度,有利于矿山等岩土工程围岩破裂失稳的精确预警,极大地提升了矿井的安全生产水平。
附图说明
图1是本发明的方法流程图;
图2是本发明中实验示意图;
图3是本发明中某试样红外辐射观测面分区示意图;
图4是本发明中v为10时实验组和对照组试样(1,1)区域的平均红外辐射温度;
图5是本发明中v为10时(1,1)、(5,5)和(10,10)区域的最优去噪结果;
图6是本发明中v为1、10和20时的平均红外辐射温度去噪结果;
图7是本发明中不同v值的平均红外辐射温度去噪结果三次函数拟合相关系数;
图8是本发明中某试样的平均红外辐射温度最佳去噪结果;
其中,1-实验组煤岩试样,2-对照组煤岩试样,3-压力机,4-观测区域,5-红外热像仪,6-第一计算机,7-第二计算机,8-置物平台,9-加载平台。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本发明所述的一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法,流程如图1所示,包括以下步骤:
步骤1,进行煤岩试样单轴加载的红外辐射观测实验,实验示意如图2所示,设置实验组煤岩试样1和对照组煤岩试样2,将实验组煤岩试样1放置于加载平台9上,对照组煤岩试样2放于置物平台8上,保持实验组煤岩试样1和对照组煤岩试样2在同一水平高度;用塑料隔板在实验区域四周2m处设置观测区域4,观测区域内禁止人员走动,将红外热像仪5放置于试样正前方1m处;采用压力机3对实验组煤岩试样施加外载荷,此间采用红外热像仪5对实验组煤岩试样1和对照组煤岩试样2进行不间断录制,并利用第一计算机6和第二计算机7分别收集实验组和对照组煤岩试样的红外辐射数据。
步骤2,将实验组和对照组煤岩试样的红外辐射观测面分为v×v个区域,区域编号为[(1,1),(1,2),…,(1,v);(2,1),(2,2),…,(2,v);(v,1),(v,2),…,(v,v)],如图3所示;提取观测过程中实验组和对照组煤岩试样的表面红外辐射温度矩阵,按照分区将其分为v×v个子矩阵,得到红外辐射温度子矩阵集合;如下式所示:
即:
式中,Ak为第k帧热像序列的红外辐射温度子矩阵集合;为第k帧红外辐射温度矩阵中的区域(1,1)的子矩阵;x为红外辐射温度矩阵中某元素的温度值;m和n分别为红外辐射温度矩阵行数和列数;v为行、列的等分数;其中,m/v和n/v只取整数部分,红外辐射温度矩阵多余的行、列舍去。
步骤3,计算实验组和对照组煤岩试样每一个红外辐射温度子矩阵的平均红外辐射温度,称为区域平均红外辐射温度,如图4所示分别为加载过程中,实验组和对照组试样区域(1,1)的平均红外辐射温度;将加载过程中实验组和对照组煤岩试样的区域平均红外辐射温度的集合,称为区域平均温度集合,如下式所示:
式中,为第k帧红外辐射温度子矩阵集合中,(e,s)区域的平均红外辐射温度,e=1,2…v,s=1,2…v;为(e,s)区域对应的子矩阵中,第i行j列个元素,i=1,2…m/v,j=1,2…n/v;为观测过程中,实验组试样(1,1)区域的平均红外辐射温度;为观测过程中,对照组试样(1,1)区域的平均红外辐射温度;RATSex为实验组试样的区域平均温度集合;RATSco为对照组试样的区域平均温度集合。
步骤4,分别对整个观测过程中,实验组的每一个区域平均红外辐射温度与对照组所有的区域平均红外辐射温度进行差运算,得到实验组每一区域平均红外辐射温度差集合,称为区域平均温度差集合,如下式所示:
式中,RATDSe,s为实验组试样(e,s)区域的平均温度差集合,为(e,s)区域平均温度差集合中的第1行,第1列的平均红外辐射温度差,为实验组试样(e,s)区域的平均红外辐射温度,RATSco为对照组试样的区域平均温集合。
步骤5,对每一个区域平均温度差集合中的所有平均红外辐射温度差分别进行三次函数拟合,并计算相关系数,得到每一个区域平均温度差集合的相关系数矩阵,称为区域相关系数矩阵,如下式所示:
步骤6,计算实验组试样每一个区域相关系数矩阵中的最大值,提取该值所对应的平均红外辐射温度差,为该区域平均红外辐射温度的最优去噪结果,所有区域的最优去噪结果构成区域去噪结果集合,如下式所示:
式中,为(e,s)区域相关系数矩阵中的最大值;p和q分别为区域相关系数矩阵中的第p行和第q列;RDRe,s为(e,s)区域的最优去噪结果;RDRS为实验组试样的区域去噪结果集合。如图5所示分别为v为10时(1,1)、(5,5)和(10,10)区域的最优去噪结果,分别为和
步骤7,对区域去噪结果集合进行均值计算,得到等分数为v时实验组试样的平均红外辐射温度去噪结果IRDRv,如下式所示:
式中,RDRS{e,s}为实验组试样的区域去噪结果集合中(e,s)区域的最优去噪结果;
选取不同v值,重复步骤2~步骤6,得到不同等分数下的平均红外辐射温度去噪结果;v值取值范围为:v≤h=min(m,n)/4,v∈N*,式中,h为v的最大取值,m和n分别为红外辐射温度矩阵行数和列数。如图6所示为v等于1、10和20时的平均红外辐射温度去噪结果。
步骤8,计算步骤7所述的平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数,其中相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果即为最佳去噪结果,如下式所示:
σu=max(σ1,σ2,…,σ[h])
△AIRT=IRDRu
式中:σu为不同等分数下平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数最大值,h为等分数的最大取值,△AIRT为最佳去噪结果,IRDRu为相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果。如图7所示为不同等分数v下的平均红外辐射温度去噪结果三次函数拟合相关系数,其中v为20时,σ值最大,为0.9793,即IRDR20为示例中的最佳去噪结果,如图8所示。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
步骤1,设置实验组煤岩试样和对照组煤岩试样,进行煤岩试样红外辐射观测,保持实验组和对照组煤岩试样在同一水平高度,对实验组煤岩试样施加外载荷,收集实验组和对照组煤岩试样的红外辐射数据;
步骤2,将实验组和对照组煤岩试样的红外辐射观测面分为v×v个区域,提取观测过程中实验组和对照组煤岩试样的表面红外辐射温度矩阵,按照分区将其分为v×v个子矩阵,得到红外辐射温度子矩阵集合;
步骤3,计算实验组和对照组煤岩试样每一个红外辐射温度子矩阵的平均红外辐射温度,称为区域平均红外辐射温度,得到观测过程中实验组和对照组煤岩试样区域平均红外辐射温度集合,称为区域平均温度集合;
步骤4,分别对整个观测过程中,实验组的每一个区域平均红外辐射温度与对照组所有的区域平均红外辐射温度进行差运算,得到实验组每一区域平均红外辐射温度差集合,称为区域平均温度差集合;
步骤5,对每一个区域平均温度差集合中的所有平均红外辐射温度差分别进行三次函数拟合,并计算相关系数,得到每一个区域平均温度差集合的相关系数矩阵,称为区域相关系数矩阵;
步骤6,计算实验组试样每一个区域相关系数矩阵中的最大值,提取该值所对应的平均红外辐射温度差,为该区域平均红外辐射温度的最优去噪结果,所有区域的最优去噪结果构成区域去噪结果集合;
步骤7,对区域去噪结果集合进行均值计算,得到等分数为v时实验组试样的平均红外辐射温度去噪结果;选取不同v值,重复步骤2~步骤6,得到不同等分数下的平均红外辐射温度去噪结果;
步骤8,计算步骤7所述的平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数,其中相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果即为最佳去噪结果。
6.根据权利要求1-4任一所述的一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法,其特征在于:所述步骤7,v值取值范围为:v≤h=min(m,n)/4,v∈N*,式中,h为v的最大取值,m和n分别为红外辐射温度矩阵行数和列数。
7.根据权利要求1-4任一所述的一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法,其特征在于:等分数为v时实验组试样的平均红外辐射温度去噪结果IRDRv,如下式所示:
式中,RDRS{e,s}为实验组试样的区域去噪结果集合中(e,s)区域的最优去噪结果;
计算平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数,其中相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果即为最佳去噪结果,如下式所示:
σu=max(σ1,σ2,…,σ[h])
△AIRT=IRDRu
式中:σu为不同等分数下平均红外辐射温度去噪结果的三次函数拟合相关系数最大值,h为等分数的最大取值,△AIRT为最佳去噪结果,IRDRu为相关系数最大值所对应的平均红外辐射温度去噪结果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010757987.7A CN111811933B (zh) | 2020-07-31 | 2020-07-31 | 一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010757987.7A CN111811933B (zh) | 2020-07-31 | 2020-07-31 | 一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111811933A true CN111811933A (zh) | 2020-10-23 |
CN111811933B CN111811933B (zh) | 2022-03-11 |
Family
ID=72864432
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010757987.7A Active CN111811933B (zh) | 2020-07-31 | 2020-07-31 | 一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111811933B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113484145A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 中国矿业大学 | 煤岩变形破裂过程的红外辐射信息去噪与监测预警方法 |
CN114113217A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-03-01 | 中国矿业大学 | 一种煤岩体损伤程度的红外辐射量化评价方法 |
CN117078931A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-11-17 | 中国矿业大学 | 一种煤岩红外热像损伤区域的检测方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104764528A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-07-08 | 中国矿业大学 | 一种煤岩裂隙发育过程中的热红外信息去噪方法 |
CN106018096A (zh) * | 2016-07-20 | 2016-10-12 | 中国矿业大学 | 煤岩破裂过程中裂隙发育区的红外辐射监测定位方法 |
CN107043000A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-08-15 | 西安科技大学 | 一种基于机器视觉的皮带运输机安全智能保障系统 |
CN107064764A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-08-18 | 西安科技大学 | 基于红外技术的矿井低压电缆绝缘故障检测装置及方法 |
CN108198193A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-22 | 北京航空航天大学 | 一种利用改进直觉模糊聚类算法分割红外舰船图像的方法 |
CN110243865A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-09-17 | 龙岩学院 | 微电阻点焊质量双面红外检测系统与检测方法 |
CN110268190A (zh) * | 2016-12-30 | 2019-09-20 | 同济大学 | 一种基于静态红外热像图处理的地下管廊渗漏检测方法 |
CN110411572A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-05 | 中国矿业大学 | 承载煤岩破裂的红外辐射监测预警方法 |
-
2020
- 2020-07-31 CN CN202010757987.7A patent/CN111811933B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104764528A (zh) * | 2015-04-03 | 2015-07-08 | 中国矿业大学 | 一种煤岩裂隙发育过程中的热红外信息去噪方法 |
CN106018096A (zh) * | 2016-07-20 | 2016-10-12 | 中国矿业大学 | 煤岩破裂过程中裂隙发育区的红外辐射监测定位方法 |
CN110268190A (zh) * | 2016-12-30 | 2019-09-20 | 同济大学 | 一种基于静态红外热像图处理的地下管廊渗漏检测方法 |
CN107064764A (zh) * | 2017-06-06 | 2017-08-18 | 西安科技大学 | 基于红外技术的矿井低压电缆绝缘故障检测装置及方法 |
CN107043000A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-08-15 | 西安科技大学 | 一种基于机器视觉的皮带运输机安全智能保障系统 |
CN108198193A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-22 | 北京航空航天大学 | 一种利用改进直觉模糊聚类算法分割红外舰船图像的方法 |
CN110411572A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-05 | 中国矿业大学 | 承载煤岩破裂的红外辐射监测预警方法 |
CN110243865A (zh) * | 2019-07-31 | 2019-09-17 | 龙岩学院 | 微电阻点焊质量双面红外检测系统与检测方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113484145A (zh) * | 2021-07-06 | 2021-10-08 | 中国矿业大学 | 煤岩变形破裂过程的红外辐射信息去噪与监测预警方法 |
CN114113217A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-03-01 | 中国矿业大学 | 一种煤岩体损伤程度的红外辐射量化评价方法 |
CN117078931A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-11-17 | 中国矿业大学 | 一种煤岩红外热像损伤区域的检测方法 |
CN117078931B (zh) * | 2023-08-17 | 2024-04-26 | 中国矿业大学 | 一种煤岩红外热像损伤区域的检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111811933B (zh) | 2022-03-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111811933B (zh) | 一种承载煤岩损伤破裂过程中的红外辐射信息去噪方法 | |
Liu et al. | Grassland dynamics in responses to climate variation and human activities in China from 2000 to 2013 | |
Downey et al. | Optimal sensor placement within a hybrid dense sensor network using an adaptive genetic algorithm with learning gene pool | |
CN108803520B (zh) | 一种基于变量非线性自相关性剔除的动态过程监测方法 | |
CN109297605B (zh) | 一种基于中红外与热红外数据的地表温度反演方法 | |
CN102944583A (zh) | 基于漂移补偿的金属氧化物气体传感器阵列浓度检测方法 | |
Kourehli | LS-SVM regression for structural damage diagnosis using the iterated improved reduction system | |
Vetra‐Carvalho et al. | Breakdown of hydrostatic balance at convective scales in the forecast errors in the Met Office Unified Model | |
CN111709393B (zh) | 联合卷积与循环神经网络的结构损伤识别方法 | |
Cao et al. | Infrared radiation denoising model of “sub-region-Gaussian kernel function” in the process of sandstone loading and fracture | |
Liu et al. | A data‐driven combined deterministic‐stochastic subspace identification method for condition assessment of roof structures subjected to strong winds | |
CN116879409A (zh) | 一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法 | |
CN113484145B (zh) | 煤岩变形破裂过程的红外辐射信息去噪与监测预警方法 | |
Finotti1a et al. | Structural novelty detection based on sparse autoencoders and control charts | |
Zhang et al. | Higher probability of abrupt shift from drought to heavy rainfall in a warmer world | |
CN113188909B (zh) | 承载煤岩裂纹萌生和稳定扩展起点的红外辐射识别方法 | |
CN109885560B (zh) | 页岩气压裂装备红外热像监测数据的清洗方法及装置 | |
CN109241147B (zh) | 一种用于评估统计值变异性的方法 | |
CN113688771B (zh) | Lng储罐加速度响应数据补全方法及装置 | |
CN114662525B (zh) | 一种基于子结构模态参数的损伤识别方法及系统 | |
CN114113217B (zh) | 一种煤岩体损伤程度的红外辐射量化评价方法 | |
TWI740482B (zh) | 設備異常評估方法、電腦程式產品及電腦可讀取紀錄媒體 | |
CN116297868B (zh) | 一种岩爆声发射前兆特征的计算方法 | |
KR102061539B1 (ko) | 열적외선센서 탑재 드론을 활용한 구조물 안전진단방법 | |
CN111914395B (zh) | 一种基于arima-gc-svr的高拱坝谷幅变形预测分析方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |