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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121364248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511925485.X，技术领域涉及：G01N29/14；该发明授权一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法是由种照辉;李勇钊;姚强岭;李学华;石垚;冯文浩设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法，包括：对声发射事件数据集进行主成分分析，根据主成分分析划分煤体破坏过程中蓄能期和破坏期的时间段点；根据划分的时间段，分段计算声发射事件数据集的煤体损伤综合评价指数CDCI；构建四层BP神经网络；采用麻雀搜索算法对BP神经网络的连接权重和神经元偏置项进行迭代优化；将实时采集的声发射多元参数输入优化后的BP神经网络，预测当前时刻的煤体损伤综合评价指数和损伤等级，以进行煤体损伤破坏前兆信息预警。针对现有技术中煤体损伤破坏前兆中声发射信号高维稀疏导致预测精度低，本申请有效识别不同破坏模式的关键特征，为煤体破坏提供准确的前兆预警。

本发明授权一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的煤体损伤破坏前兆信息预警方法，其特征在于，包括： S1，采集煤体破坏过程中的声发射信号，对声发射信号进行特征提取，得到多元参数，多元参数包括：振铃计数、RA值、AF值、主控频率和幅值；对多元参数进行预处理，形成m×5维的声发射事件数据集，其中m为声发射事件数量； S2，对声发射事件数据集进行主成分分析，根据主成分分析划分煤体破坏过程中蓄能期和破坏期的时间段点，其中，蓄能期作为煤体损伤破坏前兆阶段； S3，根据划分的时间段，分段计算声发射事件数据集的煤体损伤综合评价指数CDCI； S4，构建四层BP神经网络，用于建立多元参数与损伤等级之间的映射关系； S5，采用麻雀搜索算法对BP神经网络的连接权重和神经元偏置项进行迭代优化，以使BP神经网络输出的CDCI预测值与步骤S3计算的CDCI值之间的均方误差最小； S6，将实时采集的声发射多元参数输入优化后的BP神经网络，预测当前时刻的煤体损伤综合评价指数和损伤等级，以进行煤体损伤破坏前兆信息预警； S2，对声发射事件数据集进行主成分分析，根据主成分分析确定煤体破坏过程中蓄能期和破坏期的时间节点，包括： 计算各主成分得分的时序变化率，将时序变化率首次超过阈值的时刻标记为蓄能期起始点； 将主成分得分达到最大值的时刻标记为破坏期起始点； 将时间段定义为煤体损伤破坏前兆阶段； 计算各主成分得分的时序变化率，将时序变化率首次超过阈值的时刻标记为蓄能期起始点，包括： 对m×5维的声发射事件数据集进行标准化处理，得到标准化矩阵X：；其中，表示标准化矩阵X中第i行第j列的元素；为第i个声发射事件的第j个参数值；和分别为第j个参数在全部m个声发射事件中的均值和标准差； 计算标准化矩阵X的协方差矩阵，其中，C为5×5的对称矩阵，表示X的转置矩阵； 对协方差矩阵C进行特征值分解，得到5个特征值及对应的特征向量，其中，表示第k个特征值，表示与对应的单位特征向量； 计算第一主成分的时序得分：，其中，为第一特征向量的第j个分量，表示第i个声发射事件发生的时刻，表示时刻的第一主成分得分； 计算第一主成分得分的时序变化率：；其中，表示时刻的时序变化率，表示第i-1个声发射事件发生的时刻； 将时序变化率首次超过阈值的时刻标记为蓄能期起始点； 将第一主成分得分达到最大值的时刻标记为破坏期起始点； 计算声发射事件数据集的煤体损伤综合评价指数：；其中，为t时刻第i个参数值，为时段内第i个参数的平均值，为时段内第i个参数的最大值，为基于主成分贡献率确定的第i个参数的权重； 为基于主成分贡献率确定的第i个参数的权重，通过如下公式： 基于步骤S2中的标准化矩阵X，构建参数间的相关系数矩阵R，相关系数矩阵R为5×5的对称矩阵，其中，元素表示第i个参数与第j个参数之间的相关系数； 对相关系数矩阵R进行特征值分解，获得特征值及对应的特征向量； 基于特征值计算各主成分的贡献率，并根据累计贡献率确定主成分个数，累计贡献率的阈值设定为80%； 利用特征值和特征向量构建因子载荷矩阵，因子载荷矩阵反映各参数在主成分上的载荷程度； 基于第一主成分的因子载荷计算各参数的系数，并通过归一化处理得到各参数的权重，其中，i=1,2,3,4,5分别对应振铃计数、RA值、AF值、主控频率和幅值的权重。

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