煤矿低浓瓦斯传感器奇异信号辨识方法研究

煤矿低浓瓦斯传感器奇异信号辨识是监控系统故障诊断的关键问题。运用小波降噪和傅里叶变换谱分析的方法对奇异信号的进行特征辨识。首先,选择合理阈值将运用小波分析将奇异信号进行滤波,提取低频段信号,然后,通过傅里叶变换对特征信号进行谱分析,得到信号的频域特征分布,从而进行奇异信号辨识。通过对模拟瓦斯监控系统平台加载奇异信号,实验结果表明所提出的辨识方法的正确率较高。

基于嵌入式技术的双泵瓦斯抽排控制器设计

安全生产是煤矿生产的头等大事,防突工作是煤矿安全的重中之重;目前淮南矿业集团井下广泛采用的瓦斯抽排系统存在的问题和安全隐患,提出了新型瓦斯抽排泵的智能控制系统;整个抽排系统的智能控制基于嵌入式系统通过瓦斯浓度监测结合模糊控制算法,解决了现有井下回风巷中经常出现的瓦斯超限问题,提高了煤矿生产安全性及可靠性。

基于ASGSO-SVR模型的瓦斯传感器故障诊断

针对现行煤矿瓦斯传感器常见的卡死、冲击、漂移等故障,运用支持向量回归机建立多传感器数据融合的瓦斯浓度预测模型,详细研究影响该预测模型精度的相关参数选择方法,提出用ASGSO算法自适应优化支持向量机预测模型参数的算法,将模型预测结果与现场实测瓦斯浓度相比较得到残差δ,用于对瓦斯传感器故障的诊断。用现场监控数据对该方法进行离线仿真实验,得到残差信号的变化曲线。通过选择合理的阈值,判断传感器是否处于故障状态。结果表明,ASGSO算法参数优化对提高SVR预测模型的精度有很大帮助,此方法对瓦斯传感器的常见故障的诊断是正确和有效的。

最大匹配问题的三链DNA计算模型

三螺旋结构的DNA链具有稳定性,在一定条件下易分解等特点,因此得到的三链模型具有错解率低的优点。利用三链模型来讨论最大匹配问题,拓展了DNA计算解决问题的方法和应用领域。