【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统。
技术介绍
1、物联网矿用粉尘浓度实时监测与预警系统是基于物联网技术构建的一种用于矿井环境中粉尘浓度监控、数据采集、实时分析和预警的智能系统，该系统旨在通过高效、实时监测空气中的粉尘浓度，保障矿井工人的健康与安全，推动粉尘职业危害的有效防治。由于矿井下环境恶劣，粉尘浓度变化受作业活动、设备运行等多种因素影响，数据模式复杂，而仅凭实时数据难以捕捉到这种复杂模式，因此如何准确的对矿井环境中粉尘浓度进行实时监测并预警，从而有效保障矿井工人的健康与安全是目前面临的主要挑战。
2、传统方式下，物联网矿用粉尘浓度实时监测与预警系统通过结合历史数据构建粉尘浓度预测模型以提高系统对异常状态的辨识能力，根据构建的粉尘浓度预测模型获取粉尘浓度数据预测值，并与粉尘浓度数据阈值进行比对，完成对当前粉尘浓度进行的实时监测与预警。由于传统方式下的粉尘浓度预测模型是结合历史数据进行构建的，而因为矿井下恶劣的环境（如高湿度、高风速、强腐蚀性等）会导致粉尘浓度传感器获取的数据中噪声较多，同时对于突发事件（如设备故障，爆破作业）的影响，都会导致粉尘浓度数据中出现极端值，这些粉尘浓度数据并不具备普遍性，而矿井下粉尘浓度监测的重点通常是常规浓度的动态变化，因此这些包含噪声或突发事件的粉尘浓度数据会导致粉尘浓度预测模型对这些特殊情况过拟合，从而降低在正常环境下的泛化能力，直接影响系统的准确性。
3、因此，如何减少粉尘浓度数据中极端值的影响，提高矿井环境中粉尘浓度预测模
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，以解决如何减少粉尘浓度数据中极端值的影响，提高矿井环境中粉尘浓度预测模型的预测能力的问题。
2、本专利技术实施例中提供了一种基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下方法：
3、获取矿井中的每个采样时刻的粉尘浓度数据，得到预设的采样周期内初始粉尘浓度数据序列，获取预设数量个初始粉尘浓度数据序列，分别对每个所述初始粉尘浓度数据序列进行预处理，得到所述预设数量个粉尘浓度数据序列；
4、根据所述预设数量个粉尘浓度数据序列之间的相关性，获取模板数据序列，针对所述预设数量个粉尘浓度数据序列中任一粉尘浓度数据序列，根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，以及所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的相关关系和数据差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值；
5、获取所有粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，根据所有粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，在所述预设数量个粉尘浓度数据序列中筛选至少一个目标数据序列；
6、根据所有目标数据序列构建粉尘浓度预测模型，利用所述粉尘浓度预测模型对未来预设时间长度内的粉尘浓度数据进行监测和预警。
7、优选的，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，以及所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的相关关系和数据差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，包括：
8、根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，获取所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值；
9、获取所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的斯皮尔曼相关系数，以及所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列中每一粉尘浓度数据的斯皮尔曼排名，根据所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的斯皮尔曼相关系数，以及所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列中斯皮尔曼排名相同的粉尘浓度数据之间的时间差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的时序特征相关系数；
10、根据所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的数据差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的特征相似程度；
11、根据所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值，以及所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的时序特征相关系数和特征相似程度，获取所述任一粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值。
12、优选的，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，获取所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值，包括：
13、获取所述任一粉尘浓度数据序列中的最大值和最小值，计算所述任一粉尘浓度数据序列中最大值和最小值的第一差值；
14、获取所述任一粉尘浓度数据序列的平均值和中位数值，计算所述平均值和所述中位数值的第一差值绝对值；
15、对所述第一差值和所述第一差值绝对值的相加结果进行反比例归一化处理，得到所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值。
16、优选的，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的斯皮尔曼相关系数，以及所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列中斯皮尔曼排名相同的粉尘浓度数据之间的时间差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的时序特征相关系数，包括：
17、分别获取所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列中斯皮尔曼排名相同的两个粉尘浓度数据的采样时刻的时间间隔，对应得到时间间隔的累加值，对所述时间间隔的累加值进行反比例归一化处理，得到第一反比例归一化值；
18、根据所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列的斯皮尔曼相关系数、所述第一反比例归一化值和常数1的均值，得到所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的时序特征相关系数。
19、优选的，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的数据差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的特征相似程度，包括：
20、分别计算所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列中位置相同的两个粉尘浓度数据的差值绝对值，对应得到差值绝对值的累加值，获取所述模板数据序列中的最大值和最小值，计算所述模板数据序列中最大值和最小值的第二差值，计算所述第一差值和所述第二差值的第二差值绝对值，对所述差值绝对值的累加值和所述第二差值绝对值的相加结果进行反比例归一化处理，得到第二反比例归一化值；
21、获取所述任一粉尘浓度数据序列的第一方差，获取所述模板数据序列的第二方差，对所述第一方差和所述第二方差的差值绝对值进行反比例归一化处理，得到第三反比例归一化值；
22、根据所述第二反比例归一化值和所述第三反比例归一化值的均值，得到所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的特征相似程度。
23、优选的，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值，以及所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的时序特征相关系数和特征相似程度，获取所述任一粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，包括：
24、根据所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值、所述任一粉尘浓度本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下方法：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，以及所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的相关关系和数据差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，获取所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值，包括：
4.根据权利要求2所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的斯皮尔曼相关系数，以及所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列中斯皮尔曼排名相同的粉尘浓度数据之间的时间差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的时序特征相关系数，包括：
5.根据权利要
6.根据权利要求2所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值，以及所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的时序特征相关系数和特征相似程度，获取所述任一粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，包括：
7.根据权利要求1所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所有粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，在所述预设数量个粉尘浓度数据序列中筛选至少一个目标数据序列，包括：
8.根据权利要求1所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述预设数量个粉尘浓度数据序列之间的相关性，获取模板数据序列，包括：
...【技术特征摘要】
1.基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下方法：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，以及所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的相关关系和数据差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列的序列代表性评判值，包括：
3.根据权利要求2所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列中的数据波动特征，获取所述任一粉尘浓度数据序列的稳定程度值，包括：
4.根据权利要求2所述的基于物联网的矿用粉尘浓度实时监测与预警系统，其特征在于，所述根据所述任一粉尘浓度数据序列与所述模板数据序列的斯皮尔曼相关系数，以及所述任一粉尘浓度数据序列和所述模板数据序列中斯皮尔曼排名相同的粉尘浓度数据之间的时间差异，获取所述任一粉尘浓度数据序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：王树国，韩会峰，朱献旗，
申请(专利权)人：山东峰华智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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