【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿山安全生产分析，具体为一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法。
技术介绍
1、矿山开采规模的扩大和深部资源开发的推进，矿山安全生产面临的风险和挑战日益增多。为保证矿山作业环境的安全性和高效性，现代矿山管理系统普遍依赖于多源感知技术，通过分布式传感器网络对矿山环境的参数进行实时监测，结合数据融合与分析技术实现安全风险评估和应急决策支持。而矿山环境的特殊性、多源传感器的复杂性及数据处理的技术瓶颈，现有的矿山监测与分析技术中存在诸多缺陷，亟需优化，其中，缺陷如下：
2、矿山环境中传感器采样频率的差异及时钟不同步，导致多源传感器的数据存在时间戳不一致的情况，时间不一致性使数据在融合处理过程中无法对齐，进而影响数据分析的准确性和可靠性。
3、受矿山复杂环境的影响，各传感器的测量数据中通常会含有不同程度的噪声，且噪声特性因传感器硬件性能的差异而异。传统数据融合方法无法有效评估并抑制噪声对融合结果的影响，特别是当传感器中存在高噪声干扰时，容易导致融合数据的偏差甚至误判。
4、在矿山长期运行的...
【技术保护点】
1.一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤2中，时延补偿处理，通过建立优化模型实现，模型的目标函数为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤2中，时延补偿过程中，采用卡尔曼滤波方法优化同步数据，卡尔曼滤波的状态预测公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤3中，噪声处理通过加权平均法实现，融合后的初
<...【技术特征摘要】
1.一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤2中，时延补偿处理，通过建立优化模型实现，模型的目标函数为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤2中，时延补偿过程中，采用卡尔曼滤波方法优化同步数据，卡尔曼滤波的状态预测公式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤3中，噪声处理通过加权平均法实现，融合后的初步数据为：
5.根据权利要求4所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤3中，噪声处理利用信息几何优化方法，通过最小化传感器数据间的相对熵散度优化融合策略，相对熵散度的定义为：
6.根据权利要求1所述的一种基于多源感知的矿山安全生产数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤4中，物理模型用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘阳，李宏伟，向朝阳，张浩，孙庆巍，刘硕，弓智涛，
申请(专利权)人：北京安合众道安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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