煤矿瓦斯浓度异常检测：人工智能在安全监控中的应用

"煤矿安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号辨识方法研究" 本文主要探讨了在煤矿安全监测监控系统中，如何有效地识别和处理瓦斯传感器可能出现的误报问题。针对这一问题，研究聚焦于三种类型的瓦斯浓度异常信号：恒偏差型、瞬时型和周期性脉冲型。这些异常信号可能导致监控系统的不准确报警，从而影响煤矿的安全运营。 首先，文章深入研究了恒偏差型异常信号，这种信号通常表现为传感器持续输出的浓度值与实际瓦斯浓度存在固定偏差。解决这类问题的关键在于开发精确的信号校正算法，通过数据分析来调整传感器的测量结果，确保其与真实环境状况相吻合。 其次，瞬时型异常信号可能源自短暂的干扰或传感器瞬时故障，导致瞬间的浓度读数异常。在这种情况下，研究提出了采用快速响应机制和短期数据平滑技术，以过滤掉这些瞬时异常，确保系统的稳定性。 再者，周期性脉冲型异常可能是由于传感器内部或环境条件的周期性变化引起的。对于这类问题，研究建议利用时间序列分析和模式识别技术，捕捉并分析异常的周期性模式，以提前预测和防止错误报警。 为了提高异常信号的检出效率，文章还涉及了数据融合技术的应用。通过集成来自多个传感器的数据，可以提高信息的准确性和完整性，降低单点故障的影响。此外，解析模糊决策方法也被引入到异常特征提取和分类中，以处理不确定性信息，使得决策过程更加合理和适应性强。 在实验部分，文章可能详细描述了实施的各种算法和模型，并对不同类型的异常信号进行了模拟和实地测试，验证了所提出方法的有效性。通过对实验结果的分析，证明了这些方法能够显著提高瓦斯浓度异常信号的辨识能力，有助于现场技术人员迅速定位和处理问题，减少不必要的损失，从而提升煤矿安全监测监控系统的整体安全水平。 这篇博士论文为解决煤矿瓦斯传感器误报问题提供了理论和技术支持，强调了通过智能算法和数据分析改善监控系统的可靠性和准确性，对于保障煤矿安全生产具有重要意义。