一种矿井通风环境参数精准感知方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种矿井通风环境参数精准感知方法，该方法包括：获取矿井通风环境下超声波信号的顺流传播与逆流传播的时间差，获取矿井通风环境下超声波在每个时刻的顺流传播时间和逆流传播时间，获取每个时刻的初始矿井风速，对矿井通风环境下每个时刻的初始矿井风速进行降噪处理得到每个时刻的目标风速。本发明专利技术方法通过互相关法先获取时间差，结合时间差法获取初始风速，利用遗传算法对卡尔曼滤波算法进行优化，利用优化后的卡尔曼滤波算法对初始风速进行降噪处理得到目标风速，从而提高了风速提取的精确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种矿井通风环境参数精准感知方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种矿井通风环境参数精准感知方法。

技术介绍

[0002]随着物联网、大数据、人工智能、边缘计算、5G通信等信息技术在煤矿安全领域的推广和普及，新一代信息技术与能源、矿业行业的深度融合，从而发挥出越来越重要的支撑赋能作用。煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，加快煤矿智能化发展，建设智能+绿色煤炭工业新体系，实现煤炭资源的智能化安全高效绿色开发与清洁高效利用，是我国煤炭工业高质量发展的战略任务和必由之路。
[0003]矿用的智能通风系统采集的风速数据是利用超声扫描测风方法获取，改变了传统的“以点代面”的监测方式，实现了矿井通风系统中的风向、风量、风速等数据的精确、真实、可靠，并客观地反应了矿井的实时通风状态，然而，其采集风速过程中主要利用传感器检测。
[0004]然而，现有技术中的传感器的检测原理基本是基于时差法矿检测风速的，即主要是通过超声波传感器，电信号通过发射换能器形成声波信号，声波信号通过接受换能器形成电信号，电信号通过中周变压器进行放大电路处理，再通过带滤波电路将其他的杂波进行过滤，最后电信号由芯片接收处理得到风速，然而传感器在检测过程中超声波信号在产生、传播、接收及转化的过程中，难免会受内部的随机扰动及硬件电路的干扰而引入噪声，从而导致测得的数据不准确。
[0005]因此，需要提供一种矿井通风环境参数精准感知方法，予以解决上述问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供一种矿井通风环境参数精准感知方法，以解决现有技术中矿井通风环境参数中风速检测不准确的问题。
[0007]本专利技术的一种矿井通风环境参数精准感知方法采用如下技术方案：该方法包括：
[0008]利用互相关法获取矿井通风环境下超声波的发射信号和接收信号的互相关性最大时，超声波在所述矿井通风环境下顺流传播与逆流传播的时间差；
[0009]对矿井通风环境下的每个时刻的环境温度，根据每个时刻的环境温度获取矿井通风环境中超声波在每个时刻的顺流传输速度、逆流流传输速度；根据超声波的测量距离以及超声波在每个时刻的顺流传输速度、逆流流传输速度，获取矿井通风环境下超声波在每个时刻的顺流传播时间和逆流传播时间；
[0010]根据超声波的测量距离，所述时间差，超声波在每个时刻的顺流传播时间和逆流传播时间，以及超声波方向与风向的夹角值，获取每个时刻的初始矿井风速；
[0011]基于不同时刻的所述初始矿井风速获取卡尔曼滤波算法的误差协方差矩阵，利用遗传算法对所述误差协方差矩阵进行优化得到目标误差协方差矩阵，并得到目标卡尔曼滤波算法，根据目标卡尔曼滤波算法对矿井通风环境下的每个时刻的初始矿井风速进行降噪
处理，得到每个时刻的目标风速。
[0012]优选的，获取每个时刻的初始矿井风速，包括：
[0013][0014]式中，V0表示某个时刻的初始矿井风速；
[0015]α表示超声波在某个时刻的传播方向与风向的夹角值；
[0016]COSα表示超声波在某个时刻的传播方向与风向的夹角值的余弦值；
[0017]表示超声波的发射信号和接收信号的两个信号的互相关性最大时，超声波在矿井通风环境下顺流传播与逆流传播的时间差；
[0018]L表示超声波的测量距离；
[0019]t
ab
表示在矿井通风环境下某个时刻超声波信号的顺流传播时间；
[0020]t
ba
表示在矿井通风环境下某个时刻超声波信号的逆流传播时间。
[0021]优选的，获取矿井通风环境中超声波在每个时刻的顺流传输速度、逆流流传输速度，包括：
[0022]V
ab
＝(331.45+0.607T)m/s
[0023]V
ba
＝(331.45
‑
0.607T)m/S
[0024]式中，V
ab
表示在矿井通风环境中超声波在每个时刻的顺流传输速度；
[0025]V
ba
表示在矿井通风环境中超声波在每个时刻的逆流传输速度；
[0026]T表示在矿井通风环境中每个时刻的环境温度。
[0027]优选的，获取卡尔曼滤波算法的误差协方差矩阵，包括：
[0028]根据每个时刻的所述初始矿井风速获取每个时刻对应的误差协方差；
[0029]根据所有时刻的误差协方差获取卡尔曼滤波算法的误差协方差矩阵。
[0030]优选的，得到目标误差协方差矩阵，包括：
[0031]将误差协方差矩阵中的参数值组合构成矢量；
[0032]对矢量中的每个参数进行二进制编码；
[0033]根据二进制编码随机组合得到多条二进制编码串，将每条二进制编码串作为一个染色个体，并得到初始种群；
[0034]获取初始种群中每个染色个体的适应度值；
[0035]根据每个染色个体的适应度值及适应度值满足条件，对初始种群更新得到新种群；
[0036]重新计算新种群中每个染色个体的适应度值，并对新种群进行更新，直至种群收敛得到目标误差协方差矩阵。
[0037]优选的，获取初始种群中每个染色个体的适应度值，包括：
[0038][0039]式中，表示遗传到第g代的种群中的第i染色个体的适应度值；
[0040]N表示最大迭代次数；
[0041]y(k(表示第k个时刻的初始矿井风速；
[0042]表示遗传到第g代的种群中的第i染色个体对应的k时刻的初始矿井风速预测得到的风速估计值
[0043]表示遗传到第g代种群中第i染色个体的辨识值。
[0044]优选的，获取适应度值满足条件，包括：
[0045][0046]式中，y*k)表示第k个时刻的初始矿井风速；
[0047]C(k)表示第k个时刻卡尔曼滤波算法的状态矩阵；
[0048]表示第k
‑
1个时刻卡尔曼滤波算法的状态矩阵的状态向量预测得到的第k个时刻卡尔曼滤波算法的状态矩阵的状态向量；
[0049]表示预测得到的状态向量。
[0050]本专利技术的有益效果是：本专利技术的一种矿井通风环境参数精准感知方法，通过互相关法先获取时间差，并结合时间差法获取初始风速，然后利用遗传算法对卡尔曼滤波算法进行优化，利用优化后的卡尔曼滤波算法对初始风速进行降噪处理得到目标风速，从而提高了风速提取的精确度。
附图说明
[0051]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0052]图1为本专利技术的一种矿井通风环境参数精准感知方法的实施例总体步骤的流程图。
具体实施方式...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿井通风环境参数精准感知方法，其特征在于，包括：利用互相关法获取矿井通风环境下超声波的发射信号和接收信号的互相关性最大时，超声波在所述矿井通风环境下顺流传播与逆流传播的时间差；对矿井通风环境下的每个时刻的环境温度，根据每个时刻的环境温度获取矿井通风环境中超声波在每个时刻的顺流传输速度、逆流流传输速度；根据超声波的测量距离以及超声波在每个时刻的顺流传输速度、逆流流传输速度，获取矿井通风环境下超声波在每个时刻的顺流传播时间和逆流传播时间；根据超声波的测量距离，所述时间差，超声波在每个时刻的顺流传播时间和逆流传播时间，以及超声波方向与风向的夹角值，获取每个时刻的初始矿井风速；基于不同时刻的所述初始矿井风速获取卡尔曼滤波算法的误差协方差矩阵，利用遗传算法对所述误差协方差矩阵进行优化得到目标误差协方差矩阵，并得到目标卡尔曼滤波算法，根据目标卡尔曼滤波算法对矿井通风环境下的每个时刻的初始矿井风速进行降噪处理，得到每个时刻的目标风速。2.根据权利要求1所述的一种矿井通风环境参数精准感知方法，其特征在于，获取每个时刻的初始矿井风速，包括：式中，V0表示某个时刻的初始矿井风速；α表示超声波在某个时刻的传播方向与风向的夹角值；COSα表示超声波在某个时刻的传播方向与风向的夹角值的余弦值；表示超声波的发射信号和接收信号的两个信号的互相关性最大时，超声波在矿井通风环境下顺流传播与逆流传播的时间差；L表示超声波的测量距离；t
ab
表示在矿井通风环境下某个时刻超声波信号的顺流传播时间；t
ba
表示在矿井通风环境下某个时刻超声波信号的逆流传播时间。3.根据权利要求1所述的一种矿井通风环境参数精准感知方法，其特征在于，获取矿井通风环境中超声波在每个时刻的顺流传输速度、逆流流传输速度，包括：V
ab
＝(331.45+0.607T)m/sV
ba
＝(331.45
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟峰，商小鹏，张丽，刘韩飞，王振平，马砺，杨博，易泓印，李卓洋，吴金钟，郭玉梁，刘亦香，李高爽，李煜，
申请(专利权)人：陕西西科智安信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：