【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种矿井一氧化碳误报方法，具体是一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，属于煤矿安全预测。
技术介绍
1、co是无色无味、可燃可爆的有毒性气体，是煤矿安全生产的大敌。当co进入人体血液循环系统后，会与血红蛋白结合导致中毒，严重时会导致死亡。在井下打探钻孔时，可能会导致钻孔内混合气体燃烧并涌出大量的co。co的质量浓度是煤矿井下火灾自燃的重要指标之一，所以能够准确、及时地检测出井下co气体是否超限，是直接关系到煤矿的安全生产的重要因素之一。
2、近年来，井下co的监测技术已经有了显著的进步，但在柴油机靠近co监测组件时极易引起误报，这在一定程度上妨碍了矿井的生产。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，能够预防矿井co传感器因受柴油机尾气影响产生的误报现象。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，实现该方法的硬件系统包括电源、lora网络系统、精确定位系统、气体感应系统、数据处理系统与报警系统；
3、所述lora网络系统由地面网络系统与井下网络系统组成，地面网络系统与井下网络系统之间通过光纤连接；
4、所述气体感应系统包括no感应组件与co感应组件；no感应组件安装于柴油机尾气管内，且柴油机尾气管外端口安装一单向阀，使气体只能单向外流；no感应组件包括no传感器、开发板与lora模块，co感应组件布置于矿井特
5、所述精确定位系统安装于柴油机尾气管道出口处，实时发送柴油机所在位置，其包括定位器与lora模块；
6、所述数据处理系统包括单片机及lora模块，并与co感应组件相连；
7、所述报警系统包括蜂鸣器与红绿两色led灯，并与数据处理系统相连；
8、本专利技术的误报方法包括以下步骤：
9、步骤1：建立柴油机尾气中co浓度与no浓度的关系式vco-0＝f(vno)；
10、步骤2：建立co浓度的空间衰减方程vco-x＝vco-max*g(x)；
11、步骤3：检测柴油机尾气中no的实时浓度并根据vco-0＝f(vno)计算尾气中co的实时浓度
12、步骤4：根据co浓度的空间衰减方程计算从柴油机排气管逸散至co感应组件的co浓度
13、步骤5：计算实际矿井co浓度
14、步骤6：判别co浓度是否即将超限，若即将超限则令报警系统报警，否则重复步骤3至步骤6。
15、步骤1建立柴油机尾气中co浓度与no浓度的关系式包括以下步骤：
16、步骤1.1、令柴油机处于不同功率的工作模式，并在同一工作模式下多次检测尾气中no浓度和co浓度；
17、步骤1.2、使用isolation forest算法剔除异常检测值；
18、步骤1.3、计算不同工作模式下no浓度和co浓度的平均值；
19、步骤1.4、使用多项式拟合建立柴油机尾气中co浓度与no浓度的关系式vco-0＝f(vno)。
20、步骤2建立co浓度的空间衰减方程包括以下步骤：
21、步骤2.1、建立模拟矿井巷道，模拟矿井中除co组分由n2代替外，其余气体组分和环境参数与实际矿井保持一致；
22、步骤2.2、令柴油机处于最高功率工作模式，以柴油机尾气管末端为起始点，沿巷道测量co浓度，记录下各点co浓度数值vco-x及该点与柴油机尾气管的距离x，直至co浓度为0；
23、步骤2.3、对测得的各点数据进行多项式拟合，得到co浓度的空间衰减方程
24、vco-x＝vco-max*g(x)
25、式中：vco-x为距离柴油机尾气管x处co浓度；
26、vco-max为当柴油机处于最高功率工作时尾气管排出的co浓度；
27、x为测量点距柴油机尾气管末端的距离；
28、g(x)为拟合多项式。
29、步骤4计算从柴油机排气管逸散至co感应组件的co浓度包括以下步骤：
30、步骤4.1、将步骤3所得的柴油机尾气中co的实时浓度代入co浓度空间衰减方程，即co浓度空间衰减方程变形为vco-0＝vco-max*g(x)，解出对应的横坐标x0；
31、步骤4.2、精确定位系统将柴油机位置通过lora模块传送至数据处理系统，数据处理系统以此计算出柴油机与co感应组件间的距离xt；
32、步骤4.3、计算从柴油机排气管逸散至co感应组件的co浓度
33、步骤5计算实际矿井co浓度包括以下步骤：
34、步骤5.1、计算co组件探测所得的co浓度
35、步骤5.2、将与柴油机逸散出的co浓度作差，即
36、步骤6判别co浓度是否即将超限采用将rbf神经网络和bp神经网络混合的rbf-bp混合神经网络实现，包括以下步骤：
37、步骤6.1、将实际矿井co浓度v1n、实际矿井co浓度对时间的一阶导数值以及柴油机尾气中no浓度对时间的一阶导数值通过输入层节点加载到rbf子网，设第一层隐藏层各神经元的输出为则
38、
39、式中：为输入层与rbf神经网络隐藏层间的连接权值；
40、σ为径向基函数宽度；
41、j为rbf隐藏层节点数；
42、步骤6.2、将rbf子网隐藏层各神经元的输出通过相应的连接权重传递于bp子网的隐藏层各神经元之中，
43、
44、式中：与分别代表bp子网隐藏层各神经元的输入与输出；
45、为rbf神经网路的隐藏层与bp神经网路的隐藏层间的连接权值；
46、k为bp神经网络的隐藏层节点数；
47、步骤6.3、设输出层的各神经元的输入为
48、
49、式中：为bp神经网路的隐藏层与输出层间的连接权值；
50、m为输出层的节点数；
51、步骤6.4、计算co浓度超限概率
52、
53、若则令报警系统的蜂鸣器间歇性响起，红色led灯间歇性闪烁；若则令绿色led灯常亮，其中为co浓度超限概率阈值。
54、与现有技术相比，本专利技术通过建立柴油机尾气中co浓度与no浓度的关系式vco-0＝f(vno)以及co浓度的空间衰减方程vco-x＝vco-max*g(x)；然后通过检测柴油机尾气中no的实时浓度再根据co浓度与no浓度的关系式vco-0＝f(vno)来计算尾气中co的实时浓度并根据co浓度的空间衰减方程计算从柴油机排气管逸散至co感应组件的co浓度最后使用co感应组件的探测值减去从柴油机排气管逸散至co感应组件的co浓度即可得到实际矿井co浓度并以此为依据之一判别co浓度是否即将超限；本专利技术能够实时监测co浓度是本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，实现该方法的硬件系统包括电源、LoRa网络系统、精确定位系统、气体感应系统、数据处理系统与报警系统；
2.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，其特征在于，步骤1建立柴油机尾气中CO浓度与NO浓度关系式包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，其特征在于，步骤2建立CO浓度的空间衰减方程包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，其特征在于，步骤4计算从柴油机排气管逸散至CO感应组件的CO浓度包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，其特征在于，步骤5计算实际矿井CO浓度包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，其特征在于，步骤6判别CO浓度是否即将超限采用将RBF神经网络和BP神经网络混合的RBF-BP混合神经网络实现，包括以下步骤：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，实现该方法的硬件系统包括电源、lora网络系统、精确定位系统、气体感应系统、数据处理系统与报警系统；
2.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，其特征在于，步骤1建立柴油机尾气中co浓度与no浓度关系式包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于信息融合的预防矿井一氧化碳传感器误报的方法，其特征在于，步骤2建立co浓度的空间衰减方程包括以下步骤：
4.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔金林，于永宁，邹亮，郑丽娜，黄婧，张雨，
申请(专利权)人：国能神东煤炭集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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