基于两级数据融合技术的煤矿粉尘监测研究

为解决煤矿粉尘监测中传感器测量指标种类单一、测量数据量大等问题,提出了以粉尘浓度和粉尘粒度为监测对象,运用数据融合技术处理传感器信息的新方法。在建立数据融合两级结构模型的基础上,先应用基于矩阵分析的融合算法对同质源数据进行数据级融合,再应用D-S证据理论对异质源数据进行决策级融合,最终实现传感器信息的整合优化。试验和应用结果表明,该方法在完善粉尘表征评价指标的同时,显著提高了传感器信息的准确度和可信度。