基于多传感器数据融合的瓦斯粉尘协同预警.pdf

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1、基于多传感器数据融合的瓦斯粉尘协同预警BasedOnMultisensorDataFusionofGasDustSynergyWarning齐鲁工业大学电气工程与自动化学院刘大鹏LiuDapeng摘要：考虑粉尘瓦斯其存对矿井安全状况的影响，同时对数据融合理论进行介绍，并在预警系统中引入数据融合算法，建立多传感器数据融合预警模型，对瓦斯粉尘进行协同预警研究。然后通过实例对所建模型算法进行实例分析，通过分析显示，该模型有效的弥补了以往仅通过单因素进行判决的信息有限性导致的系统报警不准确问题，在一定程度上增加了系统可靠性及预警结果的可信度。关键词：

2、数据融合瓦斯粉尘协同Abstract：ConsideredthedustgascoexistenceefectthesafetysituationofcoalminesAtthesametime，thispaperintroducedthetheoryofdatafusion．AndappliedthedatafusionalgorithminthemonitoringsystemtOsetupmulti—sensordatafusionmodelandmakeastudyofcolaborativeearly—warningofgasand

3、dust．Thenthroughthecaseanalyzethebuildingmodelalgorithm．Theanalysisshowsthemodelofeffectivetomakeup．forthepreviousystemwhichjudgetheinformationlimitationbyonlysinglecausealarmingisnotaccurateInacertaindegreeitincreasesthesystem’sreliabilityandtheearlywarningresults．Keywords

4、：DatafusionGasdustSynergistic【中图分类号】TP212．6【文献标识码】B文章编号1606—5123(2015)01—0064—031引’】【2]按照数据抽象的三个层次，融合与其他数据处理技术相比，多传信息融合指的是对由不同传感器过程可分为三个层次，即数据层(Data感器数据融合技术能够利用各种传感器获得的针对同一事物或场景获得的数据Leve1)融合、特征层(FeatureLeve1)融合在性能上的差异，使得单一传感器融合进行有机地整合进而为决策分析提供和决策层(DecisionLeve1)融合。其中，结果的片面性

5、缺陷得以弥补，因而更能支撑的一门科学。信息融合存在是针数据层融合是对所有对原始数据信息融快速、准确、可靠、连续及全面地提供对于现在单靠某个传感器无法获取到合的算法的一类统称。特征层的信息融有关的监测环境的综合性结论。综合信息的局限，为了避免对某一事合是指首先对信息提取特征，然后对特物或场景无法通过某项信息进行判定征进行融合，以丰富决策信息的内容。2设计方案3】【4】【5]的情况的产生，所以需要对信息进行有决策即信息融合是最好级别的融合算煤矿井下用于环境监测的传感器效的融合使得决策分析能够更加可靠。法，即在决策信息上进行融合。有很多，其中瓦斯浓

6、度、粉尘、风速64I(PLC&FA}(PLC&FA)2015年]三种传感器与本论文的瓦斯和粉尘协同预警有关。由于开(2)∑：1采进度的加深和传感器数量的繁多，如果采用单一的数据1融合算法会使得获取的环境信息不够全面和准确。因此本总均方差为=【(—)。]，因为彼此独立，并且文采用两级数据融合方法：自适应加权算法和D—S证据融为x的无偏估计，所以∑可化为合理论，来完成对煤矿环境状态实时的、准确的评估，最终获得正确的结论。首先将传感器采集的数据采用自适应=E【∑一)】=∑。(3)加权算法进行分析与合成，使得实时信息得到比任何单个输入源都更加准确，再

7、利用D—S证据理论，消除评估过程从式3可以看出，总方差是关于各加权因子的多元中的不确定性进而提高评估的准确率为矿井的安全提供可二次函数，因此必然存在最小值，该最小值的求取是加权靠的保障。整个评估方法的流程如图1所示。因子满足式(2)约束条件的多元函数极值。根据多元函数求极值理论，可求出总均方差最小时所瓦斯自适应加传感器、投融台算井下I据D-理S~]论I对应的加权因子为：粉尘传!环境Lj＼预警感器、特征rI一结果风速向量1毒(4)传感器图1监测数据融合过程此时对应的最小值为：扩(5)3自适应加权融合算法鲁对由传感器采集而来的初始环境信号采用自适

8、应加权以上是根据各传感器在某一时刻的测量值进行的估算法进行第一次融合处理。设某多传感器监测系统中，n个计。当估计真值X为常数时，则可以根据各传感器历史数据同质传感器