基于改进RBFNN算法的瓦斯传感器非线性校正

为了提高瓦斯传感器的精度和灵敏度,提出将改进的径向基函数神经网络(RBFNN)算法应用于瓦斯传感器系统中,对瓦斯传感器的非线性进行校正,同时分析了温度对瓦斯浓度预测的影响,然后利用RBFNN进行离散训练。实验结果表明,经过改进径向基函数神经网络(RBFNN)后,得到的数据比实际测量的瓦斯浓度要更接近于真实值,所产生的平均误差≤±0.1%。预测效果很好,达到了预期的技术指标,提高了瓦斯检测的灵敏度和精度。

附加直流电源漏电保护的研究

利用附加电源直流检测式漏电保护解决漏电保护拒动和误判的问题,设想在三相电网中增加一个独立的直流电源,使之作用于三相电网与大地之间,三相对地的绝缘电阻上则会有直流电流流通,有效检测该电流大小的变化,就可实现选择性漏电保护。介绍了附加直流电源电压的设定以及漏电闭锁动作值的整定方法。试验结果表明,系统各项性能指标均符合标准规定,误差较小,能够满足煤矿井下电网漏电保护的要求。

双差分法检测瓦斯含量新技术的实验研究

针对煤矿井下环境复杂,难以提取瓦斯(甲烷)气体的微弱信号问题,根据红外光谱吸收原理,提出一种新的双差分瓦斯检测技术。它采用双光路双波长方法,先后两次射入不同波长的单色光,通过两次差分经过探测器得到光生电压。然后经AD7794芯片实现两路光信号相除得到输出,最后对不同浓度的甲烷气体通过不同长度的新型Ring-down腔气室进行测量得到其浓度反演式。实验结果表明,采用双差分检测技术,有效地提取了瓦斯气体微弱信号,解决了光路扰动问题,具有较高的精度和准确度,其误差为1%。

基于压电加速度传感器的井下机车定位系统

我国煤矿井下电机车铁路运输系统不能及时准确反映电机车运行速度和行车位置,将压电加速度传感器引入到井下机车定位系统中,通过采集电机车加速度值积分求解得出其速度和位置,实现定位功能。分析了压电式加速度传感器的基本原理;阐述了基于压电式加速度计的井下机车定位系统总体方案;完成了系统的软件设计并对加速度传感器温度漂移和随机误差进行了标定修正。最后通过模拟实验证明了其可靠性。

基于ARM和信息融合技术的矿井环境监测系统

针对煤矿井下的环境复杂性,提出一种低成本、低功耗和高性能的网络化安全监测与预警系统很必要。介绍了一种基于三星公司32位ARM处理器的用于煤矿环境监测与预警的解决方案,提出了硬件构成及相关算法的实现方法,该系统通过在ARM中进行多传感器信息融合处理,利用两级融合进行多传感器状态识别,最后通过开滦集团钱家营煤矿数据作应用,证明了系统的实用性和可靠性。同时利用ARM良好的网络集成性能将现场局域网通过以太网与远程监控主机互联,实现系统的监控、决策网络化,优化和提高了系统的使用性能。

基于神经网络与改进ABC算法的瓦斯预测研究

人工蜜蜂群(ABC)优化算法具有较强的全局搜索能力。在标准算法的基础上,参考粒子群优化算法,加入当前全局最优解对算法的有益引导;当观察蜂在引导蜂所在食物源附近搜索时,引入混沌搜索机制,改善局部搜索性能。利用改进的ABC算法,以网络训练的最小方差F为优化指标,优化神经网络的连接权值。优化后的神经网络用于瓦斯预测,取得了良好的效果。

基于Ring-down光学谐振腔的新型瓦斯传感器

提出将光谱吸收型传感技术和Ring-down光学谐振腔理论相结合的设计思路,将吸收光强与气体含量之间的定量关系与Ring-down光学谐振腔理论有机结合起来,设计了基于Ring-down光学谐振腔理论的光学瓦斯(甲烷)气体传感器气体吸收腔,以解决传统瓦斯传感器因为气体的谱宽很窄而难以提高微弱信号检测精度和灵敏度的问题。同时根据Lamber-Beer定律和甲烷气体的吸收谱线合理选择系统光源,将改进的双波长单光路的差分检测方法应用于此课题设计中论证了差分检测理论。将这种光纤气体传感器应用于煤矿瓦斯监测中,为煤矿安全监测提供了一种新思想。