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基于蒙特卡洛方法的煤岩尘判别和测量质量浓度补偿研究
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作者 李健威 薛生 +3 位作者 王威廉 李响 李德文 赵政 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期109-117,共9页
为减小光散射法的矿井岩尘颗粒物测量质量浓度误差,仿真模拟光子在含尘空间内的随机蒙特卡洛过程,并根据煤、岩尘颗粒物在不同散射面下的捕获光子数以及不同质量浓度范围下动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)距离的差异进行尘源区... 为减小光散射法的矿井岩尘颗粒物测量质量浓度误差,仿真模拟光子在含尘空间内的随机蒙特卡洛过程,并根据煤、岩尘颗粒物在不同散射面下的捕获光子数以及不同质量浓度范围下动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)距离的差异进行尘源区分,针对浓度补偿实验获取的岩尘颗粒物测量质量浓度波动较大的问题,使用移动平均和卡尔曼滤波算法进行测量质量浓度的平滑处理。研究结果表明:岩尘颗粒物捕获光子数在90°散射面下有较大差异,在3~555 mg/m^(3)范围内区分煤、岩尘的模数转换差值的DTW判断阈值为23854.06,卡尔曼滤波算法在减小相对测量误差方面比移动平均更好。1#光电传感器在194~555 mg/m^(3)范围内平均相对测量最小误差为-1.34%,2#光电传感器在3~191 mg/m^(3)范围内平均相对测量最小误差为6.06%。研究结果可为矿井粉尘光学测量装置提供数据参考。 展开更多
关键词 煤岩尘识别 蒙特卡洛方法 平滑滤波 移动平均 卡尔曼滤波 动态时间弯曲法
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