基于多傳感器信息融合的煤礦環(huán)境探測與危險評估.pdf

1、本文針對近年來我國頻繁發(fā)生的礦難事故，依托煤礦救災(zāi)機器人平臺，結(jié)合礦難事故后煤礦井下危險環(huán)境的特點，設(shè)計了一套煤礦井下多傳感器信息采集系統(tǒng)，同時提出一種基于粗集一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下環(huán)境危險度的新算法，對煤礦環(huán)境做出準確實時的評估。 該系統(tǒng)采用飛思卡爾公司最新推出的16位單片機MC9S12DG128B作為控制核心組成智能節(jié)點，對礦難發(fā)生時特征比較明顯的有毒有害氣體、溫度、風量等幾種傳感器的信息進行采集以及融合處理，同時為了簡化系統(tǒng)

2、結(jié)構(gòu)，提高系統(tǒng)的可靠性，智能節(jié)點通訊采用CAN總線結(jié)構(gòu)。這樣充分結(jié)合了MC9S12DG128B處理速度快，易擴展和CAN總線數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?、開放性，在硬件上保證了危險環(huán)境探測的實時性和準確性。 在控制算法上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、信息分布存儲等特點，可通過訓(xùn)練、學習產(chǎn)生一個非線性映射，自適應(yīng)地對數(shù)據(jù)進行聚類，同時具有較好的抑制噪聲干擾的能力和較強的魯棒性。其缺點是當輸入信息空間的維數(shù)較大時，網(wǎng)絡(luò)不僅結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而且訓(xùn)練時間也很長

3、。而粗集可對數(shù)據(jù)進行屬性約簡和值約簡，消除樣本中的噪聲和冗余對象。這兩者的結(jié)合不僅可以減小網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，同時通過消除對象冗余可減少網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和學習負擔，還可以通過消除噪聲提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的準確性。 本文根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習能力強和粗集理論屬性約簡的特點，結(jié)合煤礦井下復(fù)雜環(huán)境詳細論證了兩者結(jié)合的原理、算法及實現(xiàn)過程，將其結(jié)合起來形成粗-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)對煤礦井下環(huán)境危險程度的評估。仿真結(jié)果表明，該粗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準確評估處煤礦井下環(huán)境