傳統(tǒng)噪聲數(shù)據(jù)處理方法對(duì)輸入數(shù)據(jù)有一定的要求,且運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)。而煤礦瓦斯傳感器人工調(diào)校噪聲數(shù)據(jù)存在數(shù)量少、質(zhì)量差、時(shí)間不一致、易受環(huán)境影響等問(wèn)題,采用傳統(tǒng)噪聲處理方法難以濾除該噪聲數(shù)據(jù)。針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種煤礦瓦斯傳感器人工調(diào)校噪聲數(shù)據(jù)處理方法。采用數(shù)據(jù)平均值填充煤礦瓦斯傳感器濃度數(shù)據(jù)缺失值;采用多時(shí)間粒度構(gòu)建煤礦瓦斯傳感器濃度數(shù)據(jù)的特征集和樣本集;采用高斯函數(shù)、混合高斯函數(shù)、二項(xiàng)式函數(shù)、三項(xiàng)式函數(shù)、分段二項(xiàng)式函數(shù)5種曲線擬合函數(shù)擬合人工調(diào)校噪聲數(shù)據(jù),并基于最小二乘法確定擬合函數(shù)參數(shù),根據(jù)擬合效果得到最優(yōu)的擬合函數(shù);通過(guò)分析人工調(diào)校噪聲數(shù)據(jù)得出該噪聲數(shù)據(jù)與瓦斯?jié)舛壬仙男甭�、峰值、調(diào)校前后濃度差等基本特征有關(guān),根據(jù)這些基本特征識(shí)別出人工調(diào)校噪聲數(shù)據(jù)并刪除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。 

【文章來(lái)源】：工礦自動(dòng)化. 2020,46(07)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

傳感器調(diào)校數(shù)據(jù)

傳感器人工調(diào)校噪聲數(shù)據(jù)識(shí)別框架

高斯函數(shù)擬合效果

【參考文獻(xiàn)】：
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