分数阶微分滤波算法优化煤矿数据融合

"分数阶微分算子在煤矿监测数据融合处理中的应用" 本文主要探讨了在煤矿生产信息监测中，由于传感器性能差异和工作环境的影响，导致数据的不一致性问题。传统的解决办法是通过升级硬件设备来提高信息数据的准确性，但这往往需要大量投资。针对这一问题，作者提出了基于分数阶微分滤波算法的软件融合处理方法，以改善多传感器监测数据的质量。 分数阶微分算子是一种数学工具，它扩展了传统整数阶微分的概念，能够更精细地描述信号的变化特性。在信号处理领域，分数阶微分算子能捕捉到信号的局部特征和非线性变化，因此特别适用于处理复杂和非平稳的信号，如煤矿环境中的监测数据。 文中建立了一个基于分数阶微分算子的煤矿监测数据融合处理模型，具体应用了0.5阶微分算子对淮南某煤矿井下瓦斯浓度监测数据进行融合处理。实验结果表明，这种方法能够有效地融合不同传感器的监测数据，提高数据的准确性和一致性，进而增强煤矿安全生产管理决策的科学性。 与传统的硬件升级方法相比，分数阶微分滤波算法的优势在于成本低且融合效果显著。这种方法不仅减少了对高性能设备的依赖，还能够在有限的资源条件下优化数据质量，对于煤矿行业的安全和效率提升具有重要的实际意义。 此外，文中还提到了一系列与煤矿智能化相关的技术，如5G技术、人工智能、边缘计算等，这些都是智慧煤矿建设的关键组成部分，表明了现代煤矿行业正朝着自动化、信息化和智能化的方向发展，而分数阶微分算子的应用是这一进程中的一个重要技术突破。 分数阶微分算子在煤矿监测数据融合处理中的应用体现了理论与实践的结合，为煤矿数据处理提供了一种经济高效的解决方案，对于推动煤炭工业高质量发展具有积极的推动作用。