多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用

为确保煤矿生产的安全性,最大限度的防止瓦斯爆炸事故的发生,需要构建煤矿瓦斯监控系统,借助大量传感器对井下信息进行检测。本文首先对多传感器信息模糊评判以及多传感器模糊信息融合算法介绍,之后对相关的实验数据展开分析。     

多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用

多传感器信息融合识别的精确率高于单只传感器。文章阐述了多传感器模糊信息融合的理论,并对多传感器信息融合的发展趋势进行分析研究,进而对多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用进行研究。     

基于煤矿传感器的跌倒测试仪设计

为确保煤矿生产的安全性,最大限度地防止瓦斯爆炸事故的发生,需是构建煤矿瓦斯监控系统,借助大量传感器对并下信息进行检测。文章对基于煤矿传感器的跌倒测试仪设计以及模糊信息融合算法进行了介绍,之后对相关的煤矿传感器的跌倒检测展开了分析。     

多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用

采用多传感器对影响瓦斯事故的参量进行监测,基于模糊系统理论,提出一种应用多传感器模糊信息融合的检测方法,将多个传感器所获取的信息模糊化,经过融合中心的合成运算和决策规则,获取对煤矿瓦斯状态的估计与判断,可为煤矿安全生产提供保障。     

多源信息融合在煤矿瓦斯监测中的应用

针对煤矿瓦斯灾害,利用多源信息融合技术通过多类传感器采集瓦斯浓度、通风、煤岩动力及温度、煤尘、等瓦斯灾害信息参数,设计了基于模糊专家系统的瓦斯突出预测决策级融合方法,对突出预测结果进行可信度分配,提高了多源信息融合系统突出预测预报的能力。     

基于煤矿环境监测的多传感器数据融合算法研究

在煤矿环境监测中,利用多传感器数据融合技术对监测到的煤矿瓦斯、温度等数据进行处理,可以有效减少损失,保障矿井安全。从多传感器数据融合理论出发,对该技术的定义、原理以及相应的一些实现算法进行了详细介绍,同时对目前基于多传感器数据融合的煤矿环境监测模型进行了分析和总结,为多传感器数据融合技术在煤矿环境安全评估中的应用提供一定的理论依据与应用经验。     

多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用

信息融合是将各种不同类型传感器的所有特点充分综合利用,最终将完成获取目标的多方位全面化模式。目前,信息融合这一技术已经被广泛应用在自动目标识别、图像处理、安全监测及遥感等多项领域。文章针对煤矿瓦斯监测中的实际应用情况,对多传感器模糊信息融合算法进行了较为系统的介绍。     

基于粗集理论的瓦斯信息融合技术

利用粗糙集理论的属性约简、值约简、核对煤矿瓦斯监测系统中多传感器信息进行融合,对不完整数据进行分析、推理,提取有用特征和简化信息处理,生成的融合决策规则简单易行,能够显著地提高融合速度,从而增强煤矿瓦斯监测系统的可靠性.     

基于AVR单片机的煤矿传感器设计

在煤矿中传统使用的瓦斯传感器存在着测量精度低、稳定性差、无法自动预警等问题。文章介绍了一种AVR单片机的煤矿传感器的设计方案,在方案当中的传感器采用了多个瓦斯元件,并采用单片机作为控制核心,采用最小二乘数据融合算法,将多个瓦斯浓度的检测结果进行融合,实现了瓦斯检测反复测试和信息化处理功能,整个实验的结果表明,该瓦斯传感器具有测量精度高、反复测试良好、维护性能高等特点。     

多传感器信息融合技术在瓦斯监测中的应用

采用分批估计理论和BP神经网络对井下多传感器信息进行两级融合的瓦斯监测系统设计方案能够大大提高数据测量的准确性、可靠性,并能实时、客观地给出矿井安全状况综合评价。利用多个煤矿的井下环境实测数据进行仿真实验,结果表明该方法是可行的。     

煤层自燃预警系统设计研究

煤层自燃灾害历来是影响煤矿安全生产的主要灾害之一。通过分析我国煤层自燃的现状,建立了煤层自燃灾害预警指标体系,包括标志气体信息和温度信息,并指出了标志气体要根据不同矿井煤层煤质的煤样实验燃烧结果来确定。介绍了构建本系统涉及到的关键技术:3S技术、数据库技术(数据挖掘和数据融合)、计算机辅助决策系统(模糊数学综合评价和专家系统)等。构建了煤层自燃灾害预警系统,为系统的开发设计提供了整体框架和基本思路。对煤矿的安全生产具有十分重要的意义。     

响水矿井煤与瓦斯突出的多层次模糊综合评价

针对响水矿井煤与瓦斯突出各因素的控制程度进行综合评价,结合影响煤与瓦斯突出各因素众多的特点,运用模糊数学理论,建立了响水矿井煤与瓦斯突出多层次模糊综合评价模型。采用事故致因理论从人、机、环境、管理的角度系统地分析了响水矿井煤与瓦斯突出事故的致因因素。考虑各类因素以及同类因素间的模糊性,计算出煤与瓦斯突出因素类及因素间权重度和隶属度,针对控制较为薄弱的因素采取行之有效的措施,防止煤与瓦斯突出事故的发生。     

煤矿瓦斯巡检管理系统的原理及设计

为及时发现矿井瓦斯的安全隐患,降低事故的发生率,采用热催化原理,通过数据传输接口设计连接到计算机,把巡检的数据信息发送到计算机处理的煤矿瓦斯巡检管理系统,可以有效地协助煤矿做好瓦斯检查管理工作。重点介绍该系统的原理,主要组成和功能。     

基于BP神经网络和模糊控制的智能通风系统设计

针对传统的井下局部通风机恒速运行及浪费电能的缺陷,提出了一种基于BP神经网络和模糊控制的智能通风系统。将井下瓦斯浓度、温度、湿度及煤尘等参数输入到BP神经网络模型中,对井下风量进行预测,通过当前风量与预测风量的对比,运用模糊控制算法对变频器电压进行调节,从而实现对变频器输出频率的控制,有效降低了局部通风机的耗电量,对煤矿安全生产具有重要的现实意义。     

基于模糊K-均值聚类法的煤与瓦斯突出危险性评价

鉴于煤与瓦斯突出对煤矿的安全生产的威胁以及其影响因素的复杂性,通过收集突出矿井的相关资料,分析并合理选取对矿井煤与瓦斯突出影响的主要指标,结合基于模糊数学理论的K-均值聚类法对煤与瓦斯突出矿井进行聚类分析,并利用最小二乘法获取合理的分类和聚类中心矩阵,来预测煤与瓦斯是否突出,以供技术人员参考,以便提前预防突发事故.结果表明此模型的评价结果与实际相符,为高瓦斯矿井的煤与瓦斯突出危险性评价提供了一种科学的理论方法.     

煤与瓦斯突出危险等级预测

针对我国对煤与瓦斯突出进行统一定级,统一管理,煤与瓦斯突出的防治工作存在盲目性等现象,提出采用层次分析法和模糊综合评判法,预测神仙坡煤矿工作面的突出危险等级,将突出程度划分为三个等级,对煤与瓦斯突出矿井的管理具有一定的指导意义。     

基于模糊信息融合的矿井火灾监测系统研究

针对目前我国矿井火灾探测系统检测处理数据不可靠等问题,基于模糊信息融合理论,应用多传感器对煤矿井下火灾预防的指标气体和参量进行监测,将监测设备的多个传感器所获得的CO、温度、烟雾浓度参数信息模糊化,再将其融合而获取设备精确的状态估计。该系统可对各种参量进行融合运算和决策,实现矿井火灾的早期预测预报。实验结果表明,基于信息融合的矿井火灾探测系统识别准确率及可靠性大大提高。     

基于WSN和模糊逻辑的煤矿瓦斯监控系统设计

针对煤矿井下环境的应用需求,运用无线传感网络技术构建了煤矿瓦斯浓度监控系统,提出一种模糊逻辑算法,通过该算法处理采集到的数据,进行自适应报警调整。仿真实验表明,系统能有效地实现数据的多跳传输和预防瓦斯爆炸。     

煤矿瓦斯爆炸模糊Bow-tie模型分析

为了有效评价煤矿瓦斯爆炸事故的风险等级,利用模糊Bow-tie模型对煤矿瓦斯爆炸事故进行定性和定量分析。定量分析过程中,首先利用模糊综合评价法计算事故发生的概率;其次利用层次分析法对事故后果进行综合评价;最后运用风险矩阵进行瓦斯爆炸事故风险评价。研究结果表明：煤矿瓦斯爆炸风险等级属于高风险,应以预防为主,尽量避免事故发生。模糊Bow-tie模型通过对事故原因提出预防措施以避免事故发生,同时对事故后果提出控制措施以减轻事故伤害,建立了两道有效的安全屏障进行风险管控。