[发明专利]一种基于数据融合的矿井煤尘浓度测量的方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于数据融合的矿井煤尘浓度测量的方法及装置，通过收集煤尘前向±8°附近以及后向180°附近的散射光能，测量粒径a≧5μm颗粒的浓度，以及粒径a≦5μm的小颗粒的浓度；对光信号进行预处理；设定神经网络隐含层神经元个数；在对采集的待处理样本信息进行神经网络训练识别，将误差逐渐缩小至要求范围之内；基于煤尘粒径的Rosin-Rammler函数分布，对多层前向神经网络BP获取的神经网络数据融合模型参数进行修正；将大颗粒浓度值和小颗粒浓度值输入修正后的神经网络数据融合模型计算出空间中煤尘的浓度。本发明对煤矿合理测尘控尘，对控制工人患尘肺病几率具有重要意义。

主权项

一种基于数据融合的矿井煤尘浓度测量的方法，其特征在于包括以下步骤：(1)收集煤尘前向±8°附近以及后向180°附近的散射光能，测量散射光在前向空间积分强度得到粒径a≧5μm颗粒的浓度，以及测量后向空间积分强度得到粒径a≦5μm的小颗粒的浓度；(2)对光信号进行去除噪声和粗大误差预处理，将预处理后的光信号进行电信号转换显示处理；(3)设定神经网络隐含层神经元个数；在对采集的待处理样本信息进行神经网络训练识别，将误差逐渐缩小至要求范围之内；基于煤尘粒径的Rosin‑Rammler函数分布，对多层前向神经网络BP获取的神经网络数据融合模型参数进行修正；(4)将大颗粒浓度值和小颗粒浓度值输入修正后的神经网络数据融合模型计算出空间中煤尘的浓度。