煤炭是我国的主要能源,在煤炭开采中存在很多安全危险源。其中煤矿瓦斯灾害是煤矿事故的主要形式,直接影响了煤矿生产和威胁到矿工的生命安全,对国家造成极大的经济损失。为了预防瓦斯灾害的发生,研制出高性能、高可靠性、实用性强的煤矿瓦斯监测系统,对井下瓦斯浓度跟踪监控并及时采取处理措施,一直是广大煤炭科技工作者研究的重要课题。　　 本文针对上述问题进行研究提出:瓦斯浓度预测算法,利用混沌理论和神经网络对瓦斯浓度进行预测。选用以单片机为核心,应用CAN总线通讯技术设计出一种智能监控系统。　　 首先在阐述混沌理论的基础上,利用瓦斯浓度信号作为预测研究对象,在验证煤矿瓦斯浓度信号混沌特性的基础上,找出瓦斯浓度时间序列的嵌入维数和时间延迟,重构瓦斯浓度时间序列状态空间。再以重构后的状态空间来训练人工神经网络,进行预测。预测结果显示相对误差在0～10％之间,预测效果较好。接着介绍了瓦斯监控系统的设计,监控系统主要由监控分站组成,选用新型传感器,以AT89S52为硬件电路核心,从而实现对甲烷的识别、瓦斯浓度的监测、阈值报警以及实时上传数据,并通过CAN总线将数据传至地面的监控PC机。