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多传感器数据融合技术在煤矿井下的应用
  • ISSN号:1003-0794
  • 期刊名称:煤矿机械
  • 时间:2015.7.15
  • 页码:242-244
  • 分类:TD679[矿业工程—矿山机电]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州221008, [2]江苏联合职业技术学院徐州机电工程分院,江苏徐州221011
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51204186)
  • 相关项目:煤矿物联网多源异构监测信息源端压缩采集方法研究
中文摘要:

为克服以往单一传感器对煤矿井下气体环境和通风量等与煤矿安全密切相关元素诊断不精确和不完整的缺点,提出利用自适应加权数据融合算法和改进的D-S证据理论;同时借助多个传感器采集的源信息,对煤矿井下包括瓦斯含量、氧气含量、风速在内的气体环境进行检测。实际应用结果表明,该方法增强了煤矿井下气体环境检测的精确度和可靠性。

英文摘要:

In order to overcome the disadvantages of the previous single sensor for coal mine gas environment and ventilation which is related to the safety of the coal mine and its diagnosis is imprecise and incomplete. Presents the adaptive weighted data fusion algorithm and the improved D-S evidence theory; In the meantime, with multiple sensors to collect the source of information in order to improve the accuracy and reliability of the coal mine gas environment detection. The practical results show that, this solution enhances accuracy and reliability of the coal mine gas environment detection.

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期刊信息
  • 《煤矿机械》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江科技大学
  • 主办单位:哈尔滨煤矿机械研究所
  • 主编:卢盛春
  • 地址:哈尔滨市南岗区嵩山路111号
  • 邮编:150090
  • 邮箱:mkjx@chinajournal.net.cn
  • 电话:0451-55646587 55645994 55630208
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0794
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1280/TD
  • 邮发代号:14-38
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:28725