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煤矿井下传感器数据传输稳定性的优化方案
1
作者 郭长娜 《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》 2025年第1期106-109,共4页
煤矿井下传感器的数据传输稳定性对于保障矿井安全至关重要。井下复杂的环境因素,如高温、高湿、粉尘、电磁干扰等,给传感器的数据传输带来了诸多挑战。文章结合煤矿用传感器的环境适应性、防爆安全、传输性能等检测工作,提出了多路径... 煤矿井下传感器的数据传输稳定性对于保障矿井安全至关重要。井下复杂的环境因素,如高温、高湿、粉尘、电磁干扰等,给传感器的数据传输带来了诸多挑战。文章结合煤矿用传感器的环境适应性、防爆安全、传输性能等检测工作,提出了多路径冗余传输、低频通信协议优化、误差校正算法等一系列优化方案。通过实验验证,这些方案显著提高了数据传输的稳定性,有效降低了数据的丢失率和误码率,进一步提升了煤矿监测系统的整体可靠性。 展开更多
关键词 煤矿井下传感器 数据传输稳定性 防爆安全
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基于遗传改进神经网络的煤矿井下传感器非线性校正方法 被引量：1
2
作者 王凯雄 《工业仪表与自动化装置》 2024年第4期114-119,共6页
煤矿井下的工作环境十分恶劣,包括高湿度、高温、持续振动和大量粉尘等因素,这些因素都可能对传感器造成非线性干扰,使其输出结果与实际值产生显著偏差。这种偏差如果不加以校正,会严重影响煤矿的生产安全和效率。为此,该研究提出一种... 煤矿井下的工作环境十分恶劣,包括高湿度、高温、持续振动和大量粉尘等因素,这些因素都可能对传感器造成非线性干扰,使其输出结果与实际值产生显著偏差。这种偏差如果不加以校正,会严重影响煤矿的生产安全和效率。为此,该研究提出一种基于遗传算法优化的神经网络方法,旨在校正煤矿井下传感器非线性误差。根据已获取的传感器非线性误差数据,确定校正模型的输入与输出。以神经网络为核心构建校正模型,并利用遗传算法对校正模型的权值和阈值参数进行优化,以提高模型的校正性能。在模型训练完成后,将其应用于实际煤矿井下传感器非线性校正中。实验结果表明,经过该研究方法校正后,瓦斯浓度值更接近标准瓦斯浓度值,误差显著降低,这充分证明了该研究方法在实际应用中的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 煤矿井下传感器 非线性校正方法
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基于拉曼散射的光纤测温系统在煤矿井下电缆温度监测中的应用 被引量：8
3
作者 肖俊明 刘鹏程 《煤矿机械》 北大核心 2012年第7期197-199,共3页
由于煤矿井下作业场所的特殊性,电缆着火引发的重大事故会严重威胁煤矿的安全生产,介绍了煤矿井下电缆火灾事故的主要原因和特点,提出了基于拉曼散射的光纤测温技术对井下电缆温度进行实时监测预警,并给出了分布式光纤测温系统的原理、... 由于煤矿井下作业场所的特殊性,电缆着火引发的重大事故会严重威胁煤矿的安全生产,介绍了煤矿井下电缆火灾事故的主要原因和特点,提出了基于拉曼散射的光纤测温技术对井下电缆温度进行实时监测预警,并给出了分布式光纤测温系统的原理、硬件组成。 展开更多
关键词 拉曼散射 煤矿井下电缆光纤传感器 温度监测
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