WSNs矿井热害监测系统：异常数据筛选与分析

本文主要介绍了一种针对矿井热害监测的无线传感器网络(WSNs)系统设计，该系统利用ZigBee和Wi-Fi通信技术，具备异常数据筛选功能，能够有效应对深层矿井环境的监测挑战。系统通过实验验证了对环境参数的监测能力，并探讨了两种异常数据筛选方法：参数适应型拉依达异常数据剔除法则和基于置信水平的数据剔除策略，以及皮尔森相关系数域(PCCF)异常状态判断法。 在矿井热害监测中，传统的有线监测系统存在布线复杂、维护困难等问题。为解决这些问题，设计的WSNs系统利用无线通信技术，减少了硬件安装的复杂性，提高了监测效率。该系统的核心在于其异常数据筛选功能，这是确保监测数据准确性和可靠性的关键。 首先，文章提出了一种参数适应型拉依达准则。拉依达准则是一种常用的异常值检测方法，它基于统计学原理，通过设定阈值来识别超出正常范围的数据。参数适应型则意味着该准则会根据环境参数的变化动态调整阈值，提高了对不同工况的适应性。 其次，文中还介绍了使用置信水平的数据剔除方法。这种方法基于统计学中的置信区间概念，将超出预设置信水平的数据视为异常，从而进行剔除。这种策略可以根据数据分布特性灵活设定剔除标准，确保剔除的异常数据具有较高的可信度。 此外，文章还提到了皮尔森相关系数域(PCCF)异常状态判断法。皮尔森相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关程度，将其应用于WSNs系统中，可以检测传感器之间数据的一致性。当某个传感器读数与其他传感器显著偏离时，可能表明存在异常情况，通过设定的PCCF阈值，可以有效地识别并处理这些异常状态。 通过对这些方法的实验分析，证明了它们在实际应用中具有较好的效果，能有效筛选出矿井热害监测中的异常数据，从而提高整个监测系统的稳定性和准确性。这些技术对于保障矿工安全、预防矿井事故具有重要的理论和实践意义，也展示了无线传感器网络在复杂环境监测领域的广阔应用前景。