由于煤礦井下環(huán)境惡劣,威脅煤礦安全生產(chǎn)的環(huán)境因素很多,如瓦斯、頂板、透水等。本文引入了多傳感器信息融合以及免疫危險理論,對瓦斯、風速、溫度等井下環(huán)境參數(shù)信息融合,免疫危險理論對融合數(shù)據(jù)進行危險性檢測和評估,以提高煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性和實時性。生物免疫系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)、記憶和自適應(yīng)調(diào)節(jié)等功能,能夠識別和排除入侵的的抗原物質(zhì),是一種高度并行自適應(yīng)信息學(xué)習(xí)系統(tǒng)。危險理論,能有效合理的檢測和處理危險性數(shù)據(jù)信息。針對傳統(tǒng)的免疫算法在安全監(jiān)測應(yīng)用中出現(xiàn)不足,免疫危險理論能有效避免傳統(tǒng)免疫算法的缺點。本文主要受危險理論模式的啟發(fā),在前人的研究基礎(chǔ)上,探討了基于人工免疫危險理論算法及多傳感器信息融合在煤礦安全監(jiān)測中的應(yīng)用研究。本文在危險數(shù)據(jù)的檢測中,首先從免疫學(xué)和相關(guān)算法角度出發(fā),對人工免疫理論及其特點作了闡述,總結(jié)了人工免疫的各種模式算法,對人工免疫理論在各個領(lǐng)域的應(yīng)用情況做了介紹。在信息融合上采用特征層和決策層分層融合,在特征層中,采用免疫融合算法提取特征值；決策層采用D-S證據(jù)理論對數(shù)據(jù)進行決策層融合。從危險理論中抽象出相關(guān)理論原理、結(jié)構(gòu),引入一種基于人工免疫的危險檢測算法。通過對傳感器融合數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究課題的目的和意義
    1.2 煤礦安全監(jiān)測發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 國外煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)狀
    1.3 多傳感器信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第二章 煤礦安全監(jiān)測參數(shù)選取
    2.1 煤礦井下安全監(jiān)測的意義與作用
        2.1.1 煤礦井下安全監(jiān)測的意義
        2.1.2 煤礦井下安全監(jiān)測的作用
    2.2 井下關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù)分析
        2.2.1 瓦斯?jié)舛缺O(jiān)測
        2.2.2 風速監(jiān)測
        2.2.3 溫度監(jiān)測
    2.3 井下安全監(jiān)測參數(shù)
    2.4 小結(jié)
第三章 免疫危險理論及其原理
    3.1 引言
    3.2 人工免疫理論生物學(xué)基礎(chǔ)
        3.2.1 生物免疫學(xué)的發(fā)展
        3.2.2 生物免疫的基本概念
        3.2.3 生物免疫系統(tǒng)的組成
        3.2.4 生物免疫系統(tǒng)的免疫過程
    3.3 危險理論的提出
        3.3.1 自體-非自體模式(self-noself model,SNS)
        3.3.2 感染-非我模式(infectious-nonself,INS)
        3.3.3 危險模式(danger model,DM)
    3.4 基于危險模式的人工免疫系統(tǒng)
        3.4.1 基于危險模式的人工免疫系統(tǒng)與傳統(tǒng)模式的比較
        3.4.2 基于危險模式的人工免疫算法描述
    3.5 本章小結(jié)
第四章 煤礦安全監(jiān)測中的多傳感器信息融合
    4.1 引言
    4.2 多傳感器信息融合的基本原理
        4.2.1 多傳感器信息融合的一般框架
        4.2.2 多傳感器信息融合的一般方法
    4.3 基于多傳感器信息融合的煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)
        4.3.1 煤礦安全監(jiān)測系統(tǒng)模型的建立
        4.3.2 多傳感器信息融合的分層模型
    4.4 基于免疫算法的特征層融合
        4.4.1 免疫融合算法
        4.4.2 仿真分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于D-S證據(jù)理論決策層融合方法
    5.1 引言
    5.2 D-S證據(jù)理論的基本概念
        5.2.1 識別框架
        5.2.2 基本函數(shù)
    5.3 基于D-S證據(jù)理論的決策層融合
        5.3.1 D-S證據(jù)理論合成規(guī)則
        5.3.2 D-S證據(jù)理論決策融合一般流程
        5.3.3 D-S證據(jù)理論在決策層融合的應(yīng)用
    5.4 仿真結(jié)果及分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于免疫危險理論的煤礦安全監(jiān)測
    6.1 引言
    6.2 基于危險理論的煤礦安全監(jiān)測模型
        6.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型
        6.2.2 免疫克隆選擇檢測器
        6.2.3 異常檢測
        6.2.4 危險檢測
        6.2.5 危險檢測算法
    6.3 數(shù)值試驗
    6.4 本章小結(jié)
第七章 、結(jié)論與展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究結(jié)果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]試論礦井安全救援與通風[J]. 常大怒.  科學(xué)之友. 2011(03)
[2]基于模糊算法的礦井通風量與溫度監(jiān)測[J]. 魏超,鄧玉嬌.  軟件. 2011(02)
[3]煤礦火災(zāi)分布式光纖溫度監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)[J]. 顏試.  銅陵學(xué)院學(xué)報. 2010(06)
[4]煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用及發(fā)展[J]. 楊玲玲,宋磊,張文杰.  山西建筑. 2010(33)
[5]信息融合技術(shù)在平煤股份五礦的應(yīng)用[J]. 章立.  中州煤炭. 2010(09)
[6]基于偽并行遺傳算法的煤礦溫度監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計[J]. 張繼華,顏語,莊益詩.  傳感器與微系統(tǒng). 2010(06)
[7]對我國煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的認識和研究[J]. 安永忠.  中小企業(yè)管理與科技(下旬刊). 2010(04)
[8]煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控技術(shù)的研究與實踐[J]. 鄧明勝,王凱.  煤礦現(xiàn)代化. 2010(01)
[9]煤礦主要通風機在線監(jiān)控系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及展望[J]. 吳新忠,任子暉,馬小平,李森.  煤炭科學(xué)技術(shù). 2009(12)
[10]礦井安全監(jiān)控中運動目標檢測算法研究[J]. 厲丹,錢建生,柴艷莉.  電視技術(shù). 2009(11)

博士論文
[1]多傳感器信息融合理論及在礦井瓦斯突出預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 繆燕子.中國礦業(yè)大學(xué) 2009
[2]基于多源信息融合的傳感器故障診斷方法研究[D]. 張冀.華北電力大學(xué)（河北） 2008
[3]多傳感器智能系統(tǒng)信息融合理論及應(yīng)用[D]. 陳忠德.浙江大學(xué) 1995

碩士論文
[1]基于人工免疫和信息融合技術(shù)的汽輪機轉(zhuǎn)子振動故障診斷[D]. 谷敬佩.華南理工大學(xué) 2010
[2]基于危險理論的人工免疫模型研究[D]. 李明超.武漢科技大學(xué) 2010
[3]基于危險理論的入侵檢測算法研究[D]. 張毅.鄭州大學(xué) 2010
[4]基于模糊集的免疫危險理論模型研究[D]. 李桂鳳.武漢科技大學(xué) 2010
[5]北宿煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 高振偉.電子科技大學(xué) 2010
[6]基于人工免疫理論的入侵檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 張康.西安電子科技大學(xué) 2010
[7]煤礦地面瓦斯抽采站安全監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 楊洋.安徽理工大學(xué) 2009
[8]基于免疫危險理論的入侵檢測系統(tǒng)研究[D]. 李雪.武漢科技大學(xué) 2009
[9]礦井安全仿真系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 王洪.西安電子科技大學(xué) 2009
[10]煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)分析與設(shè)計[D]. 李波.北京郵電大學(xué) 2009



本文編號：3351863