基于云模型與D-S證據理論的瓦斯監(jiān)測方法研究.pdf

1、近幾年我國的礦難事故頻繁發(fā)生。其中，瓦斯爆炸事故是煤礦發(fā)生頻率最高并且損害后果最嚴重的災害,瓦斯爆炸頻發(fā)的原因有多方面的因素,井下監(jiān)測系統的不完善以及對瓦斯爆炸事故缺乏科學系統的辨識和消除是造成事故發(fā)生的主要原因之一。因而通過對煤礦瓦斯監(jiān)測的研究,有效地避免高危事故的發(fā)生提高事故防范預警和安全生產效益具有很重要的現實意義。
　　本文嘗試將多傳感器信息融合技術、云模型和D-S證據理論相結合的方法實現煤礦瓦斯監(jiān)測中的狀態(tài)評估和決策，提

2、高預測的準確率。在煤礦瓦斯監(jiān)測系統中，可以根據國家各類煤礦瓦斯監(jiān)測安全規(guī)范設立相應的危險程度描述詞，并根據各危險程度描述詞所對應的檢測參數上、下限建立云模型，從特征層融合結果和部分傳感器信息中提取危險程度信號構造證據合成的基本概率賦值（BPA），并且使用改進的D-S證據理論方法實現決策層融合。
　　針對傳統D-S證據合成法的缺陷，提出了相應的改進方法，對比研究了幾種證據合成規(guī)則的算法和特點，深入研究了連續(xù)分步D-S合成法的歸一化和