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多源传感器融合的矿井瓦斯释放源定位方法

来源期刊:煤炭学报2018年第4期

论文作者:张帆 韩会杰

文章页码:1179 - 1186

关键词:瓦斯;释放源定位;卡尔曼粒子滤波算法;无线传感器网络;数据融合;

摘    要:针对煤矿井下采空区漏风现象导致瓦斯释放源难以定位或者定位不准问题,提出一种基于多源传感器融合的矿井瓦斯释放源定位算法。首先通过分析综放工作面采空区瓦斯分布规律,建立矿井采空区传感器观测模型与瓦斯释放源扩散模型,然后采用混合卡尔曼粒子滤波算法对采空区瓦斯释放源参数进行估计,并依据迭代运算得到估计参数的坐标位置,最后通过无线传感器目标源感知节点与簇头节点的数据融合,实现瓦斯释放源的精确定位。结果表明:与其他算法相比,混合卡尔曼粒子滤波算法在定位精度上具有明显的优势。该方法能有效解决因漏风现象导致的瓦斯释放源定位困难的问题,进而为采空区瓦斯突出预警及瓦斯抽采提供参考依据。

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多源传感器融合的矿井瓦斯释放源定位方法

张帆,韩会杰

中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院

摘 要:针对煤矿井下采空区漏风现象导致瓦斯释放源难以定位或者定位不准问题,提出一种基于多源传感器融合的矿井瓦斯释放源定位算法。首先通过分析综放工作面采空区瓦斯分布规律,建立矿井采空区传感器观测模型与瓦斯释放源扩散模型,然后采用混合卡尔曼粒子滤波算法对采空区瓦斯释放源参数进行估计,并依据迭代运算得到估计参数的坐标位置,最后通过无线传感器目标源感知节点与簇头节点的数据融合,实现瓦斯释放源的精确定位。结果表明:与其他算法相比,混合卡尔曼粒子滤波算法在定位精度上具有明显的优势。该方法能有效解决因漏风现象导致的瓦斯释放源定位困难的问题,进而为采空区瓦斯突出预警及瓦斯抽采提供参考依据。

关键词:瓦斯;释放源定位;卡尔曼粒子滤波算法;无线传感器网络;数据融合;

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