文献类型：期刊文章

作　　者：付华[1] 沈中和[2] 孙红鸽[1]

机构地区：[1]辽宁工程技术大学电气工程系,辽宁阜新123000 [2]辽宁工程技术大学教务处,辽宁阜新123000

出　　处：《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》

基　　金：辽宁省教育厅基金资助项目(2004C011)

年　　份：2005

卷　　号：24

期　　号：2

起止页码：239-241

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA-PROQEUST、EI(收录号：2005239147998)、IC、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：分析了矿井瓦斯监测中存在的对传感器的影响因素多等单个传感器本身所不能解决的问题,提出了利用多传感器信息融合技术来增加系统的信息利用率、提高整个系统的精度、可靠性和容错能力的方法。在讨论矿井瓦斯监测的信息源的基础上,确定了瓦斯监测多传感器信息融合的结构模式,利用状态空间方法对此结构模式进行了描述,建立了瓦斯监测系统多传感器信息融合的状态空间模型。采用人工智能方法,建立了多传感器信息融合的模糊神经网络算法模型,实验结果表明,该模型是有效的。

关 键 词：矿井 瓦斯监测系统 传感器 信息融合模型 模糊神经网络系统

分 类 号：TD712]