多传感器数据融合在矿井安全监测中的应用

发布时间：2018-07-02 23:05

  本文选题：安全监测 + 多传感器数据融合　； 参考：《工矿自动化》2015年12期

【摘要】：针对矿井安全监测数据不准确、安全评判不可靠的问题,提出了一种基于多传感器数据融合的两级数据融合方法。一级融合先利用分批估计算法对单个传感器数据进行处理,提高数据采集的准确性,再采用自适应加权算法对同类多个传感器数据进行处理,获得矿井各环境参数的融合值;二级融合将矿井各环境参数的融合值与矿井安全标准特征向量进行灰色关联度分析,得到矿井安全状况的一致估计。实例验证了该方法的可行性和有效性。
[Abstract]:A two-level data fusion method based on multi-sensor data fusion is proposed to solve the problems of inaccurate mine safety monitoring data and unreliable safety evaluation. First, batch estimation algorithm is used to process single sensor data to improve the accuracy of data acquisition, then adaptive weighting algorithm is used to process the same kind of sensor data to obtain the fusion value of mine environmental parameters. In the second stage fusion, the fusion value of mine environment parameters and mine safety standard characteristic vector are analyzed by grey correlation degree analysis, and the consistent estimation of mine safety condition is obtained. The feasibility and effectiveness of the method are verified by an example.
【作者单位】： 南京工业大学自动化与电气工程学院;淮阴师范学院物理与电子电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61350008)
【分类号】：TD76

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2091255