基于多传感器数据融合的煤矿安全状态评估

• 作者: 周华平 熊博杰
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 传感器 数据融合 瓦斯浓度 分批估计 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 3449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.02.032

摘要

为了保障矿井工人的生命安全，减少经济损失，提出一种基于多传感器数据融合技术的煤矿安全状态评估方法。先使用基于均值的分批估计预处理方法对井下的瓦斯浓度、温度、风速、一氧化碳、粉尘等多种传感器采集的数据进行综合处理，得到第一级融合结果，再利用D-S证据理论消除评估过程中的不确定性，提高评估的准确性。通过具体的案例，验证了本方法的可行性。实验结果表明，该评估方法的准确性很高，能够为矿井安全状态的评估与判断提供决策支持。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周华平	安徽理工大学计算机科学与工程学院	40	103	6.0	7.0
2	熊博杰	安徽理工大学计算机科学与工程学院	2	14	2.0	2.0