技術(shù)特征：

1.基于正態(tài)分布檢驗(yàn)辨識瓦斯涌出異常的瓦斯災(zāi)害預(yù)警方法，其特征在于，包括：

步驟1、從煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)中獲得煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t){x_t，t＝1，2，…，n}，其時(shí)間序列長度為T₀＝n，t表示采樣時(shí)刻，x_t表示t時(shí)刻的瓦斯?jié)舛龋?/p>

步驟2、對煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)進(jìn)行Lilliefors正態(tài)分布檢驗(yàn)；

步驟3、對煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)進(jìn)行Shapiro-Wilk正態(tài)分布檢驗(yàn)；

步驟4、經(jīng)過Lilliefors正態(tài)分布檢驗(yàn)和Shapiro-Wilk正態(tài)分布檢驗(yàn)，判斷瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)是否服從正態(tài)分布：是，則當(dāng)前t＝s時(shí)刻煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯涌出處于正常階段，取下一時(shí)刻更新后瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(s+1)，執(zhí)行步驟2至步驟4；否，則當(dāng)前t＝s時(shí)刻所對應(yīng)瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(s)不服從正態(tài)分布，執(zhí)行步驟5；

步驟5、取下一時(shí)刻瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(s+1)，執(zhí)行步驟2至步驟4，若該瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(s+1)服從正態(tài)分布，則繼續(xù)取下一時(shí)刻瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(s+2)執(zhí)行步驟2至步驟4；若該瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(s+1)仍不服從正態(tài)分布，則判定煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯涌出已進(jìn)入異常階段，即瓦斯涌出異常時(shí)刻處于t＝s-1時(shí)刻和t＝s時(shí)刻之間，在t＝s時(shí)刻掘進(jìn)工作面已進(jìn)入瓦斯涌出異常階段，即t＝s時(shí)刻是瓦斯涌出異常開始點(diǎn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2包括：

步驟2-1、將煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列進(jìn)行劃分：隨著從煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)中獲得的瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新，分別生成新的瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t+1)，X_(t+2)，X_(t+3)，……，時(shí)間序列長度依次為T₁＝n+1，T₂＝n+2，T₃＝n+3，……；

步驟2-2、對煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)采用置信水平1-α進(jìn)行Lilliefors正態(tài)分布檢驗(yàn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟2-2包括：

步驟2-2-1、對煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列X_(t)所包含的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)x₁，x₂，…，x_n進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換：令瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的期望瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)為假設(shè)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化變換后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)z＝{z_t，t＝1，2，3…，n}服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，其數(shù)學(xué)語言表達(dá)為：H₀：z～N(0，1)；

步驟2-2-2、由標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)z₁，z₂，…，z_n的順序統(tǒng)計(jì)量z₍₁₎，z₍₂₎，…，z_(n)，求標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)F_n(z)：

$F_n\left(z\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& z\<z_{\left(1\right)},\\ \frac{1}{n}\underset{t=1}{\overset{j}{\Σ}}{f}_t,& z_{\left(j\right)}\≤z\<z_{(j+1)},j=1,2,...,n-1\\ 1,& z\≥z_{\left(n\right)},\end{array}\right.$

式中，f_t為標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)z∈[z_(j)，z_(j+1))的頻數(shù)，這里j表示標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)z₁，z₂，…，z_n的順序統(tǒng)計(jì)量z₍₁₎，z₍₂₎，…，z_(n)的下標(biāo)，其中m為標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)z∈[z₍₁₎，z_(j))的頻數(shù)；

步驟2-2-3、標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的總體分布函數(shù)F₀(z)為：

$F_0\left(z\right)=\frac{1}{\sqrt{2\mathrm{\π}}}{\∫}_{-\mathrm{\∞}}^z{e}^{-\frac{t^2}{2}}dt$

步驟2-2-4、根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量D_n的值：

$\begin{array}{c}{D}_n=\underset{-\mathrm{\∞}\<z\<\mathrm{\∞}}{sup}|F_n\left(z\right)-F_0\left(z\right)|\\ =\underset{\∀j}{\max }\left\{\right|F_n\left(z_{\left(j\right)}\right)-F_0\left(z_{\left(j\right)}\right)|,|F_n\left(z_{(j+1)}\right)-F_0\left(z_{\left(j\right)}\right)\left|\right\}\end{array}$

式中，j＝1，2，…，n，約定F_n(z_(n+1))＝1；

步驟2-2-5、作出檢驗(yàn)決策：

在置信水平1-α下，檢驗(yàn)的決策法則如下：

當(dāng)D_n≥D_n,1-α時(shí)，拒絕H₀，即認(rèn)為F_n(z)≠F₀(z)；

當(dāng)D_n＜D_n,1-α時(shí)，接受H₀，即認(rèn)為F_n(z)＝F₀(z)；

其中，Lilliefors分布的上側(cè)α分位數(shù)D_n，1-α的近似計(jì)算公式為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3包括：

步驟3-1、將煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列進(jìn)行劃分：隨著從煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)中獲得的瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)更新，分別生成新的瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列X_(n+1)，X_(n+2)，X_(n+3)，……，其時(shí)間序列的長度均為n；

步驟3-2、對煤礦掘進(jìn)工作面瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)采用置信水平1-α進(jìn)行Shapiro-Wilk正態(tài)分布檢驗(yàn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟3-2，包括：

步驟3-2-1、由瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)所包含瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)x_n-49，x_n-48，…，x_n的順序統(tǒng)計(jì)量x₍₁₎，x₍₂₎，…，x_(n)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量W：

$W=\frac{L^2}{\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{(x_{\left(j\right)}-\stackrel{\‾}{x})}^2}$

式中，j表示瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)x_n-49，x_n-48，…，x_n的順序統(tǒng)計(jì)量x₍₁₎，x₍₂₎，…，x_(n)的下標(biāo)，n為時(shí)間序列長度，L為Shapiro-Wilk檢驗(yàn)的順序統(tǒng)計(jì)量的回歸直線斜率的最佳無偏估計(jì)值與一個(gè)使線性系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化的常數(shù)的積，L的計(jì)算公式如下：

$L=\underset{j=1}{\overset{\frac{n}{2}}{\Σ}}{a}_j(x_{(n+1-j)}-x_{\left(j\right)})$

式中，a_j為與j相關(guān)的系數(shù)；

步驟3-2-2、作出檢驗(yàn)決策，在置信水平1-α下，檢驗(yàn)的決策法則如下：

當(dāng)W≤W_α，則瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)拒絕正態(tài)性假設(shè)；

當(dāng)W_α＜W≤1，則瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)接受正態(tài)性假設(shè)；

其中，W_α為樣本容量為n時(shí)W分布的α分位數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4中，瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)是否服從正態(tài)分布的判斷標(biāo)準(zhǔn)是：

若瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列X_(t)所包含數(shù)據(jù)的正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果為D_n＜D_n,1-α且W_α＜W≤1，則該瓦斯?jié)舛鹊臅r(shí)間序列X_(t)服從正態(tài)分布，否則，該瓦斯?jié)舛葧r(shí)間序列X_(t)不服從正態(tài)分布，其中，D_n為標(biāo)準(zhǔn)化后的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的Lilliefors檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，D_n，1-α為Lilliefors分布的上側(cè)α分位數(shù)，W為瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)的Shapiro-Wilk檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，W_α為Shapiro-Wilk分布的α分位數(shù)。