基于两级数据融合技术的煤矿粉尘监测研究

发布时间：2017-06-20 18:16

  本文关键词：基于两级数据融合技术的煤矿粉尘监测研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为解决煤矿粉尘监测中传感器测量指标种类单一、测量数据量大等问题,提出了以粉尘浓度和粉尘粒度为监测对象,运用数据融合技术处理传感器信息的新方法。在建立数据融合两级结构模型的基础上,先应用基于矩阵分析的融合算法对同质源数据进行数据级融合,再应用D-S证据理论对异质源数据进行决策级融合,最终实现传感器信息的整合优化。试验和应用结果表明,该方法在完善粉尘表征评价指标的同时,显著提高了传感器信息的准确度和可信度。
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;
【关键词】： 数据融合 煤矿粉尘 实时监测 矩阵分析 D-S证据理论
【基金】：太原理工大学校基金资助项目(1205-04020202)
【分类号】：TD714.4
【正文快照】： 矿井粉尘作为煤矿普遍存在的5大自然灾害之一[1],严重威胁着矿工身体健康和煤矿安全生产。由于矿井环境复杂、工况多变,对粉尘相关指标实施连续精确监测的难度很大[2],这也成为防治粉尘危害的一大障碍。王兆喜[3]、王绪友[4]等研究者围绕粉尘浓度在线监测和智能喷雾降尘做了大

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本文编号：466533