煤矿安全预测:多传感器数据融合提升准确度与效率

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本文主要探讨的是煤矿安全预测领域的一个创新方法,即"基于多传感器数据融合的煤矿安全预测模型"。该模型针对煤矿井下环境中存在的延迟性和不确定性问题,通过构建一个两级融合结构来提高预测的准确性和数据处理效率。一级模型采用D-S合成算法,这种算法特别适合处理井下复杂环境下的传感器数据,能够解决单一传感器的测量不确定性、故障问题以及数据处理速度慢的问题。D-S合成法是一种推理方法,通过不确定性的知识表示和推理,能够有效整合不同传感器的观测结果,降低由于环境因素引起的预测误差。 二级模型则采用了模糊神经网络技术。模糊系统在面对精确数学模型难以建立的井下环境时表现出优势,其自适应性和自学习能力有助于处理复杂的动态变化,同时能够融合来自不同传感器的大量数据。模糊神经网络能够处理非线性关系,通过不断学习和调整权重,提高了预测精度。 文章以Solidworks三维设计平台为基础,通过C#编程语言开发了一个数字矿山模型中的液压支架设计插件。这个插件不仅界面友好,运行稳定,而且具有很好的可扩展性,允许用户根据实际需求选择不同的模型,例如液压支架。通过液压支架的设计实例,验证了该模型在煤矿领域的实用价值,对于提升煤炭行业的数字化水平和安全生产有着重要意义。 参考文献引用了多篇关于Solidworks二次开发的研究,强调了在煤矿设备设计中的参数化和智能化应用。这些研究展示了Solidworks在煤炭行业中作为设计工具的强大潜力,以及如何通过二次开发实现产品的个性化和高效设计。 总结来说,这篇文章的核心是介绍了如何运用多传感器数据融合技术,结合Solidworks平台,开发出一种有效的煤矿安全预测模型,旨在提升煤矿井下的安全保障,同时也展示了Solidworks在煤炭行业参数化设计方面的应用前景。