基于数据融合算法的矿井环境数据采集系统设计

摘要

矿井传感器网络中的传感器采集系统的数据存在数据一致性较差的问题,同样的参数不同的传感器传回的数据不一致,后期矿井环境的评价模型出现误差,提出一种基于数据融合算法的矿井环境数据采集系统设计方法,针对不同的煤层倾角与走位,系统在轨道的低洼的水坑内布置水位传感器,通过PY201传感器采集压力的变化,给出了详细的硬件软件设计方法;使用模糊贴近度指标的神经网络对输入系统的数据进行一致性拟合,系统的软件通过不同传感器的可靠度引导神经网络的训练,直到传感器一致性误差最小,完成系统数据采集;实际的系统测试证明,该系统对矿井水害诱发因素的采集准确率较高,系统具有较高的有效性与可行性.