【摘 要】
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在煤矿井下瓦斯预测与智能排放系统中,需要对工作面不同处的瓦斯、温度、风速等参数进行检测监控。本文采用多传感器数据融合理论,提出了适合煤矿井下瓦斯检测监控的融合算法,对瓦斯、温度、风速、一氧化碳、粉尘等多种传感器采集的数据进行综合处理,通过基于递推估计的一次融合和基于神经网络的二次数据融合,提高了采煤工作面瓦斯预测与智能排放系统的可靠性,有效地预防了瓦斯事故的发生。
【机 构】
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西安科技大学电气与控制工程学院 西安 710054
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在煤矿井下瓦斯预测与智能排放系统中,需要对工作面不同处的瓦斯、温度、风速等参数进行检测监控。本文采用多传感器数据融合理论,提出了适合煤矿井下瓦斯检测监控的融合算法,对瓦斯、温度、风速、一氧化碳、粉尘等多种传感器采集的数据进行综合处理,通过基于递推估计的一次融合和基于神经网络的二次数据融合,提高了采煤工作面瓦斯预测与智能排放系统的可靠性,有效地预防了瓦斯事故的发生。
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