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题名分数阶微分算子在煤矿监测数据融合处理中的应用
被引量：11
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作者
左延红
程桦
程堂春
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机构
安徽建筑大学机电工程学院
安徽理工大学土木建筑学院
国投新集能源股份有限公司煤制气项目部
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期819-826,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(E0204)
安徽省高校自然科学重点研究资助项目(KJ2017A523)
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文摘
在煤矿生产信息的监测与采集中,传感器间的性能及其工作环境难免存在差异性,这些无法避免的差异性致使在同一地点工作的多个传感器对同一生产信息的测量数据间存在较大差异性,从而导致数据监测中心收集到的监测数据很难反映真实的生产信息,直接影响着煤矿生产管理的正常运行秩序和生产系统的生命财产安全。相较传统的消耗重资购置高性能信息监测设备以提高信息数据准确性的硬件性能提升法,提出了基于分数阶微分滤波算法的煤矿生产信息监测数据的多传感器监测数据软件融合处理法。探讨了分数阶微分算子在信号处理中的应用特性,建立了基于分数阶微分算子的煤矿监测数据融合处理模型,并通过0.5阶微分算子在淮南某煤矿井下瓦斯浓度监测数据融合处理实验中的应用验证了分数阶微分滤波算法的优越性。实验证明:分数阶微分算子具备较强的差异性监测数据融合性能,可有效提高煤矿监测数据的准确性和煤矿安全生产管理决策的科学性;与传统的购置高性能信息监测设备以提高信息数据准确性的方法相比,基于分数阶微分滤波算法的煤矿生产信息监测数据的数据融合处理方法具有成本低廉、融合效果显著的突出优点。
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关键词
分数阶微分算子
瓦斯监测
煤矿安全生产管理
最小二乘法
数据融合
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Keywords
fractional differential operator
gas monitoring
coal mine safety production management
least square method
data fusion
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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