分数阶微分算子提升煤矿监测数据融合准确性与效率

在当前的煤矿生产环境中，由于传感器性能和工作环境的差异性，多传感器对同一生产信息的测量结果可能存在显著误差，这使得数据融合处理变得尤为重要。传统的解决办法通常是投资高性能的检测设备以提高数据准确性，但这往往成本高昂且效果有限。本文提出了一种创新的方法，即利用分数阶微分算子进行煤矿监测数据的融合处理。 分数阶微分算子是一种非局部的信号处理工具，它能够有效地捕捉信号中的细节变化，特别是在处理非线性和非平稳信号时展现出优越性。它在信号处理中的应用特性体现在其能适应不同尺度的时间或空间变化，这对于解决传感器间数据差异性的问题尤为关键。通过建立基于分数阶微分算子的融合模型，本文将0.5阶微分算子应用于淮南某煤矿的瓦斯浓度检测数据中，结果显示，这种方法可以显著降低数据之间的差异，提升数据的精度，从而增强煤矿安全生产管理决策的科学性。 实验验证了分数阶微分滤波算法相较于传统硬件升级方法的优越性，不仅在成本上更为节省，而且融合效果明显。分数阶微分算子在煤矿监测数据融合处理中的应用证明了其在提升数据准确性、减少误判以及支持更精准的决策支持系统中的巨大潜力。这一研究成果对于实现物联网技术在煤矿生产管理系统中的高效运作，提高工作可靠性和决策科学性具有重大意义。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种基于分数阶微分算子的煤矿监测数据融合策略，通过软件方法优化了数据处理流程，降低了成本，提高了数据质量，为煤矿行业的安全生产管理提供了强有力的技术支持。未来的研究可以进一步探索更多不同阶的分数阶微分算子在其他类型煤矿监测数据融合中的应用，以推动整个行业的智能化和安全性升级。