論文推薦| 左延紅等:分數階微分算子在煤礦監測數據融合處理中的應用

2021-01-14 煤炭學報


論文首次將分數階微積分理論應用於煤礦生產信息的融合處理中，應用分數階微分算子在信號處理中具有顯著提高高頻信號強度和改善的低頻信號的優點，建立了基於分數階微分算子的差異性檢測數據融合處理模型，實現對多重因素影響下煤礦生產信息檢測誤差的有效處理功能，有效了提高煤礦檢測數據的準確性和煤礦安全生產管理系統工作的可靠性和決策的科學性。



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左延紅1,程　樺2,程堂春3


1. 安徽建築大學 機電工程學院；2. 安徽理工大學 土木建築學院；3. 國投新集能源股份有限公司 煤制氣項目部



隨著物聯網時代的到來,「物聯網+」技術已經應用至工業生產的每一個角落,同時也掀起了煤礦領域的第4次技術革命。一些大型煤礦通過組建礦山物聯網,形成對煤礦生產的整體感知,組建煤礦生產過程中各類信息的監控和監測系統,實現對生產資源(工作人員、生產設備與物資)的感知與識別,工作環境和位置環境等環境信息的感知與採集,從而實現煤礦生產的自動化、信息化和智能化。但在實際應用中,多數煤礦發現物聯網技術在解決生產信息採集的實時性上具有獨特的優勢,但面對採煤現場惡劣的工作環境和監測信息遠距離傳送帶來的信號失真,物聯網技術在保證生產信息的準確性上顯得力不從心。數據融合技術應用各種算法對信息採集系統收集到的信息數據進行融合處理,是當前提高監測信息準確性的有效手段,但當前與煤礦監測數據融合技術相關的文獻鮮有報導。筆者嘗試應用分數階微分算子融合處理應用物聯網技術採集的煤礦監測信息數據,並通過煤礦井下瓦斯監測數據的融合處理實例驗證算法的準確性和有效性,為提高煤礦監測系統工作的可靠性和管理系統決策的科學性提供理論上的支持。


在煤礦生產信息的監測與採集中,傳感器間的性能及其工作環境難免存在差異性,這些無法避免的差異性致使在同一地點工作的多個傳感器對同一生產信息的測量數據間存在較大差異性,從而導致數據監測中心收集到的監測數據很難反映真實的生產信息,直接影響著煤礦生產管理的正常運行秩序和生產系統的生命財產安全。相較傳統的消耗重資購置高性能信息監測設備以提高信息數據準確性的硬體性能提升法,提出了基於分數階微分濾波算法的煤礦生產信息監測數據的多傳感器監測數據軟體融合處理法。探討了分數階微分算子在信號處理中的應用特性,建立了基於分數階微分算子的煤礦監測數據融合處理模型,並通過0.5階微分算子在淮南某煤礦井下瓦斯濃度監測數據融合處理實驗中的應用驗證了分數階微分濾波算法的優越性。實驗證明:分數階微分算子具備較強的差異性監測數據融合性能,可有效提高煤礦監測數據的準確性和煤礦安全生產管理決策的科學性;與傳統的購置高性能信息監測設備以提高信息數據準確性的方法相比,基於分數階微分濾波算法的煤礦生產信息監測數據的數據融合處理方法具有成本低廉、融合效果顯著的突出優點。



分數階微分算子的幅頻特性曲線


監測數據融合處理過程


監測數據分布曲線


0.5階微分算子融合後監測數據分布曲線



左延紅，男，1973年11月29日生，安徽樅陽人。安徽建築大學機械與電氣工程學院副教授，現為安徽省職業技能鑑定專家委員會從員，焊工高級考評員，安徽省工程機械管理協會副會長和非道路移動機械汙染防治工作專家組從員，長期從事機械設備故障診斷和先進位造技術方面的教學與研究工作，並在國家級核心期刊上發表相關論文20餘篇。

研究方向

機械設備故障診斷技術，物聯網下的生產信息的採集與處理技術

主要成果

致力於物聯網在生產製造系統和設備故障診斷中的應用技術方面的研究，經過多年的研究與實踐取得多項創新性成果，探索出基於分數階微積分的物聯網下製造系統各類生產信息採集與處理技術，實現了對生產系統中多類型生產信息的實時採集與有效的融合處理技術，為提高製造系統特別是煤礦等國家重要安全管理行業生產信息的準確性和安全管理系統工作的可靠性提供有力的技術保障。





來源：

左延紅,程樺,程堂春.分數階微分算子在煤礦監測數據融合處理中的應用[J]. 煤炭學報,2020,45(2):819-826.

ZUO Yanhong,CHENG Hua,CHENG Tangchun. Application of fractional differential operator in coal mine detection data fusion processing[J]. Journal of China Coal Society,2020,45(2):819-826.


責任編輯：郭曉煒

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