煤矿瓦斯监测：多传感器模糊融合算法提升安全性能

本篇论文深入探讨了"多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用"这一主题，由徐耀松、郭磊和王丹丹三位作者共同完成，发表在辽宁工程技术大学的相关期刊上。论文的核心内容聚焦于通过运用模糊系统理论解决煤矿瓦斯监测中的信息处理问题。传统的监测系统依赖单一或有限的传感器来收集井下的瓦斯、温度、压力和风速等关键参数，这些数据往往存在不确定性，如不完整性、不可靠性和表述上的模糊性。 为了提升监测系统的性能和准确性，论文提出了利用模糊逻辑和信息融合的方法。模糊逻辑作为一种非精确的数学工具，能够有效地处理和融合这些不确定的数据，模拟人类在面对模糊信息时的决策过程。通过模糊集理论，作者将多个传感器获取的证据视为一个因素集，赋予每个数据点以隶属度，这使得不确定性可以在融合过程中得到量化和处理，从而提高对瓦斯状态的估计和判断的精度。 相比于传统的贝叶斯决策理论和D-S证据理论，模糊理论的优势在于它能够更好地解决数据的不确定性问题，同时避免了神经网络方法可能遇到的有限样本学习、黑箱结构以及权值初始化等挑战。作者强调，模糊系统的特点在于其参数具有明确的物理含义，这使得在多传感器信息融合的过程中，不确定性可以直接体现在推理过程中，从而为煤矿安全生产提供了更为可靠的支持。 这篇论文通过多传感器模糊信息融合算法，为煤矿瓦斯监测系统的优化设计提供了一种创新的解决方案，旨在提高监测系统的鲁棒性和决策能力，为保障煤矿安全操作提供了有力的技术支持。