基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统
韩兵
付华
1.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁,葫芦岛,1251052.辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁,葫芦岛,125105
摘要：井下瓦斯监测系统为多传感器监测系统,它通过不同功能、不同精度、不同位置的传感器,对所需要的被测量进行多方位、多角度的测量.但是,目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的、行之有效的处理方法,井下瓦斯浓度的监测很难作到实时、精确.因此,文章提出了一种基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统的设计方案,该方案采用改进的BP神经网络算法对多传感器数据进行融合,并采用两级融合的方式对数据进行处理,以得到井下环境特征.仿真结果表明,基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统具有较高的测量精度,极大地提高了数据采集的可靠性、全面性和有效性.
关键词：矿井瓦斯监测系统传感器数据融合BP神经网络
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)TP273(自动化技术及设备)
资助基金：辽宁省科技攻关项目(2006220019)辽宁省科技攻关项目(200422900)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 10-13 )
英文信息