典型文献
基于数据预处理和卡尔曼滤波的矿井煤尘监测数据融合算法
文献摘要：
针对煤矿主井塔煤尘污染严重的现状,为保证良好的工作环境,并防止矿内安全事故的发生,需建立实时矿井煤尘监测系统.提出了一种基于多传感器融合与卡尔曼滤波的煤尘监测数据处理算法,以加强监测系统的抗干扰能力,并提高监测精度.通过对煤尘监测数据进行预处理及卡尔曼滤波估计,可有效剔除采集数据中的异常值,并有效减少噪声和测量误差的影响.其次,利用煤尘监测传感网中的多传感器数据融合,能够显著降低矿内复杂工况环境下各种因素的干扰.最后,通过对石拉乌素煤矿主井塔中煤尘监测数据进行仿真,结果表明,该数据处理方法能有效减少数据波动,可靠跟踪煤尘监测数据的真实值,并满足煤尘监测系统的高精度要求.
文献关键词：
数据融合;多传感器;煤尘监测;卡尔曼滤波估计;数据预处理
中图分类号：
作者姓名：
张红光;张小泽;周欣
作者机构：
兖矿能源集团股份有限公司 山东煤炭科技研究院分公司,济南 250000;内蒙古昊盛煤业有限公司,内蒙古鄂尔多斯 017000
文献出处：
引用格式：
[1]张红光;张小泽;周欣-.基于数据预处理和卡尔曼滤波的矿井煤尘监测数据融合算法)[J].煤矿机械,2022(12):10-13
A类：
煤尘监测,煤尘污染
B类：
数据预处理,矿井,融合算法,煤矿主,主井,井塔,矿内,安全事故,多传感器融合,监测数据处理,数据处理算法,抗干扰能力,监测精度,卡尔曼滤波估计,采集数据,异常值,测量误差,传感网,多传感器数据融合,复杂工况,各种因素,拉乌,塔中,中煤,数据处理方法,少数据,真实值,高精度要求
AB值：
0.245096
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