煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法

摘要：

传统噪声数据处理方法对输入数据有一定的要求,且运行时间较长.而煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据存在数量少、质量差、时间不一致、易受环境影响等问题,采用传统噪声处理方法难以滤除该噪声数据.针对上述问题,提出了一种煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法.采用数据平均值填充煤矿瓦斯传感器浓度数据缺失值;采用多时间粒度构建煤矿瓦斯传感器浓度数据的特征集和样本集;采用高斯函数、混合高斯函数、二项式函数、三项式函数、分段二项式函数5种曲线拟合函数拟合人工调校噪声数据,并基于最小二乘法确定拟合函数参数,根据拟合效果得到最优的拟合函数;通过分析人工调校噪声数据得出该噪声数据与瓦斯浓度上升的斜率、峰值、调校前后浓度差等基本特征有关,根据这些基本特征识别出人工调校噪声数据并删除.实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：瓦斯传感器、人工调校噪声数据、噪声数据识别、噪声滤除、多时间粒度、数据拟合

所属期刊栏目：46

分类号：TD712(矿山安全与劳动保护)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2018YFC0808305

在线出版日期：2020-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-75