基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统

• 作者: 付华 韩兵
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 矿井 瓦斯监测系统 传感器 数据融合 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TD76|TP273
• 字数: 3513字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	242	1698	20.0	28.0
2	韩兵	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	2	13	2.0	2.0