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基于小波包和分形维数的瓦斯传感器状态评估方法研究

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为验证煤矿井下瓦斯浓度数据监测的准确性,实现对瓦斯传感器的远程状态评估,保证煤矿井下的安全工作,提出了一种基于小波包和分形理论的瓦斯传感器状态评估方法.首先构建了优化支持向量回归模型,利用输出的残差信号判断瓦斯传感器工作状态是否异常;针对瓦斯传感器的常见故障,结合小波包变换与分形理论对传感器的异常信号进行故障特征提取,构建故障特征向量;利用粒子群算法优化支持向量机的偏二叉树模型对故障进行分类识别,输出状态评估结果.与传统的BP神经网络法和SVM分类法对比,所提评估方法的整体准确率达95％,说明了其有效性和准确性.
Research on State Assessment Method of Gas Sensor Based on Wavelet Packet and Fractal Dimension

冯源琪、左弯弯、王金川、杨梦莹、张建文

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中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏 徐州 221116

中国矿业大学江苏省煤矿电气与自动化工程实验室,江苏 徐州 221116

北京城建设计发展集团股份有限公司南京分公司,江苏 南京 210000

国网安徽阜阳市供电公司,安徽 阜阳 236000

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瓦斯传感器 状态评估 小波包变换 分形维数 支持向量机

国家重点研发计划项目

017YFF0210600

2021

10.14023/j.cnki.dqfb.2021.03.001

电气防爆
南阳防爆电气研究所

电气防爆

影响因子：0.26
ISSN：1004-9118
年,卷(期)：2021.(3)
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