改进拉依达准则在巷道风速传感器噪声数据处理中的应用

"巷道风速传感器数据实时处理方法" 文章主要探讨了在煤矿通风安全中，巷道风速传感器数据的实时处理问题。巷道内的风速监测受到人、车活动等因素的影响，导致传感器监测到的数据中混杂着"噪声"，即非真实风速变化的数据。目前广泛应用的风速传感器，如基于皮托管原理和卡曼原理设计的传感器，无法区分这些波动和扰动，会直接上传所有实时数据至监控系统。 作者提出了一种改进的拉依达准则来判断实时测量的风速值是否异常。拉依达准则是一种统计方法，用于识别序列中的异常值，通常基于数据的平均值和标准差。在这个背景下，该准则被调整以适应巷道风速变化的特性，以更准确地识别和剔除因气流波动产生的干扰数据。 通过实际案例，作者使用某工作面连续500次的巡检风速数据对改进的拉依达准则进行了验证。结果显示，尽管这种方法对风速真实变化的响应可能略有延迟，但它有效地滤除了由气流波动引起的不准确数据，提高了数据处理的实时性与可靠性。 这项研究对于矿井通风安全管理具有重要意义，因为它提供了一种有效的方法来处理和分析风速传感器数据，有助于技术人员在进行技术分析和判断时排除噪声数据，从而做出更为准确的决策。此外，这也为未来风速传感器技术的发展提供了改进的方向，即如何在实时监测的同时，减少或消除非真实风速变化的干扰，提高数据的可信度。