DEBA优化加权D-S证据融合的煤矿瓦斯监测策略

• 作者: 付华 司南楠 李涛 梁小飞
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯监测 数据融合 蝙蝠算法 核独立主元分析(KICA)算法 D-S证据理论
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 143-146
• 页数: 4页
• 分类号: TD712|TP391
• 字数: 3711字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)08-0143-04

摘要

针对煤矿瓦斯监测系统的非线性、时变性和多参数强耦合性问题,提出了一种差分进化改进蝙蝠算法(DEBA)优化加权D-S证据融合的煤矿安全监测策略.通过核独立主元分析算法(KICA)对煤矿井下多种传感器采集的原始数据初步处理,进行特征提取,再应用加权D-S证据理论进行数据融合处理,同时采用DEBA算法对加权平均D-S理论的权重进行优化,建立煤矿瓦斯监测模型,可对矿井下的瓦斯状态作出及时判断,并相应地采取决策.MATLAB仿真结果表明:该监测模型能够显著提高煤矿瓦斯监测的精确度和泛化能力以及全局决策的快速性与合理性.

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	李涛	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	26	205	6.0	14.0
3	梁小飞	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	1	0	0.0	0.0
4	司南楠		2	0	0.0	0.0