煤矿井下气体环境监测：多传感器数据融合技术的应用

本文主要探讨了多传感器数据融合技术在煤矿井下的应用，旨在解决单一传感器在监测煤矿气体环境和通风量时存在的不精确和不完整问题。通过采用自适应加权数据融合算法和改进的D-S证据理论，该技术能够整合多个传感器采集的信息，从而提高对井下瓦斯含量、氧气含量、风速等关键参数的检测精度和可靠性。 在煤矿环境中，安全至关重要。传统的传感器测量方法，如采用多传感器的算术平均，虽然具备一定的抗干扰能力，但并不一定是最佳的数据处理方式。因此，研究和开发更先进的数据融合算法成为了提升监测效率的关键。文章提出的自适应加权数据融合算法可以根据不同传感器的性能动态调整权重，使得整体测量结果更加准确。而改进的D-S证据理论则在不确定性管理和信息融合方面提供了更全面的框架，它能处理不完全或模糊的信息，增强决策的稳健性。 论文中提到，这项技术的实际应用表明，它显著提高了煤矿井下气体环境检测的精确度和可靠性。这对于预防煤矿事故，尤其是瓦斯爆炸等严重安全事件，具有重要意义。此外，文中还引用了多个相关研究，涵盖了离心限速器、制动系统、释放器的动力学仿真等，这些都为煤矿机械的设计和安全操作提供了理论支持。 参考文献中列举了多篇煤矿机械领域的专业论文，涉及矿山机械的基础理论、制动系统分析、释放器结构及应用，以及紧急制动装置的研究设计，这些研究为理解多传感器数据融合技术在煤矿安全监测中的应用提供了丰富的背景知识。 作者岳庆超是来自山东临沂的讲师，其研究领域可能涵盖煤矿安全与机械工程。文章最后提到了收稿日期，表明这是在2015年发表的学术成果，反映了当时该领域的最新进展。 多传感器数据融合技术结合自适应加权算法和改进的D-S证据理论，为煤矿井下环境监测提供了一种高效、精准的解决方案，对于提升煤矿安全生产水平具有重大意义。通过持续的研究和发展，这类技术有望在未来得到更广泛的应用，进一步保障矿工的生命安全和矿产资源的可持续开采。