矿井瓦斯智能预警系统的设计

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目前矿井瓦斯监测系统主要通过传统传感器实现数据采集,因其对采集的数据分析不够准确,往往会造成报警错误和报警不及时等问题,从而导致煤矿安全事故的发生。该智能监测预警系统,采用基于ARM Cortex-M3内核的STM32F103主控芯片作为微型处理器,针对采集的数据进行分析运算,并通过改进BP神经网络算法建立数据预测模型,克服了传统BP网络易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。同时,结合成熟的以太网通信技术和ZigBee无线通信技术,实现数据交换和监测预警,并对报警设备进行控制。 At present, mine gas monitoring system mainly through traditional sensors to achieve data collection, because of the collected data analysis is not accurate enough, often resulting in alarm error and alarm is not timely and other issues, leading to coal mine accidents. The intelligent monitoring and early warning system uses the STM32F103 master chip based on the ARM Cortex-M3 core as a microprocessor to analyze the collected data and build a data prediction model by improving the BP neural network algorithm to overcome the difficulty of trapping the traditional BP network The shortcomings of local minima and slow convergence. At the same time, combined with mature Ethernet communication technology and ZigBee wireless communication technology, data exchange and monitoring of early warning and alarm equipment control.
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