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数据融合算法在煤自然发火实验系统中的应用 被引量:1

Application of data fusion algorithm in coal spontaneous combustion experiment system
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摘要 煤自燃是矿井的主要灾害之一,煤自然发火实验台的建造为煤自然发火的实验模拟提供了有效的解决方案;实验中温度数据的准确、可靠测量是目前亟待解决的技术问题。对煤自然发火实验台的温度数据采用改进的一致性数据融合算法进行处理,该方法的应用使融合结果有更高的精度,更强的抗干扰能力。 The Coal Spontaneous Combustion (CSC) is one of the main disasters in coal mine. The foundation of the CSC experiment furnace solves the problems of the experiment simulation of CSC process. The precise and credible mea- surement of temperature in CSC experiment is a most urgent technique problem which should be solved recently. An improved data fusion algorithm has been applied to temperature data fusion of coal spontaneous combustion experiment in this paper. The improved data fusion algorithm improves the precision, strengthens the anti-interference capability of the fusion results.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第23期226-229,共4页 Computer Engineering and Applications
基金 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金计划(No.BS2013NJ003) 山东省高等学校科技计划项目(No.J13LN30) 曲阜师范大学科研启动基金项目(No.bsqd20090121)
关键词 多传感器 置信距离 数据融合 煤自然发火 multi-sensor confidence distance data fusion coal spontaneous combustion
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参考文献18

二级参考文献33

共引文献189

同被引文献8

引证文献1

二级引证文献4

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