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

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。

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

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。