煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法

• 作者: 代劲 叶福豪 王国胤 胡峰
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 瓦斯传感器 人工调校噪声数据 噪声数据识别 噪声滤除 多时间粒度 数据拟合
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: “区域煤矿安全态势智能分析与预警技术”专题
• 页码范围: 70-75
• 页数: 6页
• 分类号: TD712
• 字数: 4742字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17605

摘要

传统噪声数据处理方法对输入数据有一定的要求,且运行时间较长.而煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据存在数量少、质量差、时间不一致、易受环境影响等问题,采用传统噪声处理方法难以滤除该噪声数据.针对上述问题,提出了一种煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法.采用数据平均值填充煤矿瓦斯传感器浓度数据缺失值;采用多时间粒度构建煤矿瓦斯传感器浓度数据的特征集和样本集;采用高斯函数、混合高斯函数、二项式函数、三项式函数、分段二项式函数5种曲线拟合函数拟合人工调校噪声数据,并基于最小二乘法确定拟合函数参数,根据拟合效果得到最优的拟合函数;通过分析人工调校噪声数据得出该噪声数据与瓦斯浓度上升的斜率、峰值、调校前后浓度差等基本特征有关,根据这些基本特征识别出人工调校噪声数据并删除.实验结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国胤	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	212	6947	36.0	79.0
2	胡峰	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	49	519	11.0	21.0
3	代劲	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	24	149	7.0	11.0
4	叶福豪	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	1	0	0.0	0.0