基于CAN总线和IAP的煤矿用传感器程序离线升级技术研究

针对传统煤矿用传感器程序固件升级方法存在的维护成本高、操作不便的问题,分析了多种现有程序升级方法的优势与局限,提出一种基于CAN总线和IAP技术的传感器程序离线升级方法,通过划分3段存储空间实现代码的分时加载,利用传感器现有硬件接口和离线烧写器实现数据传输,设计了一种包含计数校验、CRC校验、阶段码校验的三重校验机制保证升级的成功率和稳定性。经测试,使用该方法升级传感器程序所需时间较传统在线IAP方法缩短,升级成功率大于92%,传感器程序升级失败时仍能正常运行原功能代码。

基于残差网络的煤矿传感器系统性能增强分析

本文旨在通过引入残差网络(Residual Network, ResNet)提升煤矿传感器系统的分析性能。残差网络作为一种深度学习模型,在解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和表示瓶颈问题方面表现出色。本文首先分析煤矿传感器数据的特性,然后构建基于残差网络的传感器数据分析模型,并通过实验验证该模型在煤矿传感器系统性能增强方面的有效性和优越性。

煤矿传感器检验技术及其在安全监测中的作用分析

植物在变质或煤化过程中就会生成有毒气体,其中甲烷成分的含量占比高达百分之八十以上,还有一氧化碳等有有害气体,这就是我们俗称的煤矿瓦斯。当前,我国超过九成的煤矿使用的是开采方式是井下作业,并且煤层地质情况十分复杂,因而煤矿瓦斯泄露已成为影响煤矿安全生产的重要因素。所以,加强对煤矿瓦斯灾害的监测和预警具有十分重要的意义。基于此,本文甲烷传感器的分类,分析传感器检验技术在煤矿安全监测中的作用,探究煤矿传感器在强化有毒有害气体监测的有效路径。

煤矿用乙烯传感器校准方法初探

煤矿企业是我国生产企业的重要组成部分,在我国经济发展中发挥着重要作用。煤矿生产企业是一个危险、复杂的场所,在生产过程中,由于井下环境的特殊性,如潮湿、粉尘等,会造成安全隐患。因此,对煤矿的安全生产监测至关重要。煤矿用乙烯传感器是矿井中使用的一种安全测量仪器,主要应用于矿井中的消防,该仪器具有实时显示,声光报警,频率信号输出的特点。文章对煤矿用乙烯传感器的校准方法进行研究和探讨分析,并提出了具有可操作性的校准方法。

基于信息融合与GA-SVM的煤矿瓦斯浓度多传感器预测模型研究

为更准确地预测瓦斯浓度,提高煤矿传感器瓦斯浓度监测数据的精准度,提出基于信息融合技术与遗传支持向量机(GA-SVM)相结合的算法。首先,利用信息融合技术对原始瓦斯浓度数据进行关联性重构;然后,通过对基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)惩罚因子C和回归参数w寻优,建立煤矿瓦斯浓度多传感器预测模型。结果表明:基于信息融合和GA-SVM的煤矿瓦斯浓度多传感器性能得到较大提升,使煤矿瓦斯浓度传感器在复杂的井下环境中,能够较为准确地预测出浓度范围,并在此基础上拟合出理想曲线,有效追踪瓦斯浓度趋势。

煤矿用差压传感器校准方法的研究和实现

煤矿井下测量仪器设备在煤矿生产中起重要作用,计量结果的准确性、可靠性直接影响煤矿的安全生产。加强煤矿安全测量仪器的计量检定和校准是实现煤炭工业持续健康发展的重要保障,也是加强煤矿安全生产工作的迫切要求。煤矿用差压传感器具有检测精度高、性能稳定、寿命长等特点,目前逐渐成为煤矿井下检测甲烷的测量仪器,数量逐年增多。煤矿用差压传感器广泛用于煤矿井下的压差监测,是煤矿安全生产和计量管理重要的计量器具,目前还没有相应的计量检定规程或校准规范,使用单位和检测机构在传感器量值溯源和传递上没有依据。现将传感器校准方法研究提供给大家参考、讨论。

煤矿用高低浓度甲烷传感器测量结果的不确定度评定

该文详细介绍了煤矿用高低浓度甲烷传感器示值误差测量结果的不确定度评定方法。

煤矿用差压传感器校准方法的探讨和实现

通过HSE集健康、安全、环境为一体的管理体系,对煤矿用差压传感器校准方法作出详细了解,采取科学措施对煤矿安全标准化具体实施环节中存在的限制因素进行妥善解决,从而为我国煤炭安全生产提供保障。

矿用传感器超远距离传输技术研究

目前矿井监控系统传感器一般传输距离只能达到2 km,为解决井下超长工作面传感器需要传输3～5 km的问题,提出传感器超远距离传输技术。传感器传输线路的电阻和传感器的功耗是影响传输距离的重要因素,重点对影响传感器功耗的因素进行了大量的试验与分析,并从降低电源电压、负载电容等方面阐述了低功耗设计的基本原则,指出降低传感变送器功耗是超远距离传输技术中最经济适用的方法。设计实例验证了该方法及原则的可行性。

矿用本安型传感器浪涌仿真及整改思路

以煤矿本安型传感器为试验对象,利用ADS仿真软件对浪涌抗扰度试验进行模拟;针对试验中施加正向浪涌干扰,传感器端电压出现反向缺口复位重启的现象,通过变量扫描仿真分析探讨了模型中各参数对反向缺口的影响。仿真结果表明:传感器的4种等效模型不影响仿真波形,但TVS会加速缺口的产生,作为辅助设备参与试验的供电电源内阻会对端电压波形产生较大影响,而置于TVS前端的电感和二极管都对反向电压缺口有改善作用。

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。

屏蔽式智能矿用馈电状态传感器

针对现有煤矿馈电传感器对负荷侧为屏蔽线缆时不能准确检测馈电状态的问题,提出屏蔽式智能矿用馈电状态传感器研究方案。给出现有馈电传感器对屏蔽式线缆不能检测的原理,并结合目前矿方和实际安装需求,对馈电传感器总体设计、检测探头设计、信号处理电路和软件抗干扰信号处理算法进行了详细阐述。试验和使用结果表明,设计的屏蔽式智能矿用馈电状态传感器能够准确地判断出负荷侧为屏蔽线缆的馈电状态,准确地将负荷侧的馈电状态通过RS485接口接入现有的监控系统中,满足实际应用。