为掌握采空区上方所建高速公路的变形趋势,解决老采空区上方地表变形监测数据较少,不易建立时序沉降预测模型的问题,利用D-InSAR(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术对某高速公路进行了变形监测和分析,同时将其结果同地面实测数据相融合,并以LS-SVM(Least Squares-Support Vector Machine)为基础,建立了采空区上方高速公路变形预计模型,通过实例,验证了模型的正确性。具体过程:处理融合数据为等时间间隔,并将其趋势项去除,对余项进行平稳性、正态性及零均值处理;利用Cao方法计算嵌入维数,建立训练样本集,并进行LS-SVM学习训练;最后,采用训练好的模型对未来地表沉降进行预计。以511号监测点为研究对象,建立滚动预计方法,结果显示其最大下沉绝对误差3 mm,最大相对误差2.2%,取得了较为可靠的预计成果。

针对现有带式输送机托辊故障检测方法准确率及效率低等问题,提出一种基于φ-OTDR技术的带式输送机托辊故障检测方法。该方法利用相干脉冲光的后向瑞利散射对托辊的振动信号进行检测,从而实现对异常托辊的识别和定位。实验及测试结果表明,该方法能够实现带式输送机托辊故障检测,故障定位误差不大于5m。

应用数据挖掘技术构建了一套掘进机工况监测数据分析系统。该系统通过掘进机工况监测数据采集系统采集掘进机机械系统、液压系统、电气系统、传动系统的工况参数,并将这些参数通过互联网发送到掘进机工况监测数据分析平台,在该平台上应用数据挖掘技术分析、挖掘掘进机工况参数,实现掘进机的远程维护和快速故障定位及故障处理,并对掘进机工况运行数据分析经验库进行学习更新,为掘进机故障处理提供知识经验支持。

由于葛泉矿煤层底板受大青灰岩和奥陶系灰岩含水层的威胁,为保护工作面回采时底板不受突水危害,采用KJ959微震监测系统对11913运输大巷及周边区域布置拾震传感器进行实时监测,监测回采工作面底板下"三带"裂隙发育情况,并通过定位标定炮位置研究了巷道微震监测定位的准确性。

以煤峪口矿为工程背景,为保护盘区大巷的安全,采用KJ551微震监测系统对2条大巷及周边区域顶板破坏情况进行实时监测,研究了巷道稳定性及其微震时空能量特性。研究发现:微震事件能量值与煤岩应力大小和集中程度有很大关系,应力越大,集中程度越高,微震发生时煤岩体变形破坏的程度越大,释放的能量越高;上层煤层的采掘活动会引起下层顶板内部的破裂失稳,巷道顶板稳定性与上层煤层的采掘活动密切相关;采掘活动对不同高度层位的岩层的破坏程度是不同的,低位岩层的破裂程度大,而高位岩层的破裂程度较小。

合理的微震预警指标及预警模型是利用微震监测技术进行突出危险性预测的依据。对现场实测微震监测数据进行对比分析,结果表明:微震能率与事件率相比更能反映实际情况,可以把能率作为主要指标,而事件率作为辅助指标,两者综合判断掘进面前方的突出危险性。基于微震预警指标近似服从正态分布和国外俄罗斯的微震预警判据,提出了微震预测突出的综合预警模型,2条判据2个方面,相互补充,并通过大量的现场数据,验证了其准确性。同时现场突出前后微震监测数据表明:突出事故发生时刻对应预警指标的最大值;突出事故发生之前,出现了10 d左右的平静期。

为了分析润滑油道中的磨损颗粒，通过分析颗粒皮带电机，提出了一种考虑介电常数的油路静电传感器的数学模型。 同时介绍了空间敏感性和视野的概念。 分别研究了带电磨粒位置，传感器轴向长度和径向半径的影响因素。 获得了每个变量对灵敏度的影响，并验证了数学模型的准确性。 仿真结果表明，减小传感器的径向半径可以有效地提高静电传感器的空间灵敏度。 电极的轴向长度L越大，灵敏度越高，并且截面敏感场分布越均匀。 在轴向和径向上，轴直径比越大，传感器越灵敏，并且也越灵敏。

使用安装在南京信息工程大学实验场的法国电场仪AME0340于2009年观测试验期间的观测资料，将大气电场仪采样序列数据经快速傅里叶变换，得到序列的功率谱。对晴天和伴有闪电天气的地面大气电场数据进行了小波函数为sym5的7层分解，大大降低了地面大气电场数据波形的重叠度。通过对伴有闪电天气的地面大气电场数据进行小波7层分解，地面大气电场信号的低频部分不仅突出显示了地面大气电场值的主要变化趋势，而且能清晰的分辨出闪电过程中较强的正负地闪次数。为利用地面大气电场强度值的变化特征进行闪电预警提供了更有效的信息。

系统需求概述 要求爬虫系统能完成对凤凰网新闻、网易新闻、新浪新闻、搜狐新闻等网站新闻数据的实时抓取，并正确抽取出正文，获取新闻的点击量，实现每日定时抓取。能将抓取回来的新闻进行中文分词，利用中文分词结果来计算新闻相似度，将相似的新闻合并起来，同时也合并点击率，最后一点，能将相似因为一段事件内的用户点击趋势以合适的形式展现出来。 基于网络爬虫技术的网络新闻分析由以下几个模块构成： 网络爬虫模块。 中文分词模块。 中文相似度判定模块。 数据结构化存储模块。 数据可视化展示模块。 基于网络爬虫技术的网络新闻分析主要用于网络数据爬取。本系统结构如下： （1）网络爬虫模块。 （2）中文分词模块。 （3）中3文相似度判定模块。 （4）数据结构化存储模块。 （5）数据可视化展示模块。

OpenCV激光投影虚拟键盘 基于激光投影技术的虚拟键盘设计基于OpenCV，结合硬件识别，检测手指位置，然后映射到键盘，以实现相应的KeyPress。 如何工作？ 如何工作？ 在红外激光的底部从一个红外范围内的覆盖空间的表面发射出红外线，当然这个平面可以覆盖整个键盘，键盘在键盘中央是投影轮廓形状的键盘，主要用于标定时，在实时摄像头顶部的图形外部并将数据传递到计算机，因为激光是水平和平行的，因此没有物体遮挡摄像头无法检测到红外信号，但是如果在红外激光区域，当被遮挡物的表面被红外摄像机覆盖时，将检测到红外信号，经过一定的算法后，计算机访问摄像机发送的信号，以获取红外点图片中的坐标，然后将坐标映射到真实的键盘位置，以实现其功能。 硬件 1.选择相机镜头 同一区域的检测摄像机，“ Camera2”为视角150°，高度为“ h2”，“ Camera1”为视角90°，高度为“ h1”，以缩小项目