的高效净化策略提供依据。检测单元的进气口直接布置在被检 测矿井环境典型位置的检测点，可同时进行数据采集和模式识别，实时反映单个或者几个 甚至整个被检测矿井环境的同一时刻有害气体的分布状况。
[0008] 2?准确性高 系统考虑了矿井环境的同一时刻不同高度检测点有害气体的分布的不同状况，采用不 同的信息融合系数，最后融合得到的被检测矿井环境整个有害气体状况等级。改变了传统 的单点和分时检测准确性差、实时性差的问题；系统可以根据矿井环境有害气体分布和被 检测矿井面积的大小等实际状况可以灵活地增加或者减少检测单元或者选择放置检测位 置。这样可以在同一时间了解被检测矿井有害气体的分布状况，并根据系统的智能评价方 法给出一个检测点、同一高度检测点、不同高度检测点的有害气体评价的等级。特别是采用 了高度敏感性传感器阵列技术来采集反映矿井环境多种有害气体状况的典型参数，克服了 传统方法的单一气体传感器的测量准确性低的问题。本发明多组小波神经网络辨识器采用 基于小波分析而构成的神经网络，它充分利用小波变换的良好局部化性质并结合神经网络 的自学习功能，因而具有较强的逼近、容错能力，其实现过程也比较简单。小波神经网络的 逼近模拟结果与神经网络和小波分解方法进行对比，结果显示小波神经网络对非线性函数 的拟合逼近明显要优于神经网络和小波分解方法，并吸收了两者的许多优点，摒弃了两者 的一些缺点。因此它提高系统辨识的准确性与实时性。
[0009] 3?可扩展性 检测中心计算机可以直接接入企业的信息管理网络，实现企业信息资源互享，用户通 过浏览器访问企业的WEB服务器，随时了解矿井环境过去和现在有害气体状况。该系统可 方便地用于矿井环境的自动化控制以及矿井有害气体的净化相结合，实现网络化远程矿井 环境的智能控制，通用性强和性价比高。可以实时根据矿井环境有害气体的分布状况，实时 调整相关有害气体的净化装备的状态，实现对有害气体及时净化。
[0010] 本发明在矿井环境信息自动化检测与自动化控制中有很高的应用价值，应用前景 非常广阔。
【附图说明】
[0011] 图1基于无线网络的矿井环境有害气体检测系统框图； 图2采集数据处理过程结构框图； 图3检测中心多组小波神经网络辨识器结构框图； 图4检测单元与检测中心计算机的信息交互过程流程图； 图5检测中心软件结构框图； 图6被检测矿井部位环境有害气体采样点布置图。
【具体实施方式】
[0012] (1)检测节点 CD检测单元设计 根据对有害气体有敏感性的传感器阵列（TGS系列）输出特性和输出的信号微弱的 问题，系统决定采用滤波电路、信号调理电路，由调理放大电路的输出经过采样电路送给 MSP430单片机的A/D接口；并对在单片机中定时采集的有害气体的数据并进行滤波处理 (图1)。在检测单元采用KeilC语言编制程序，实现检测现场数据的采集和无线通信系统 (图1、图4)。
[0013] 气路设计 根据矿井环境有害气体检测的特点，确定矿井环境有害气体检测单元的气路结构为检 测单元气路含有：进气口、通气管道、排气口、电磁阀、风扇、气体反应室；根据矿井环境有 害气体分布不均匀性和检测困难的特点，系统可以确定在矿井的不同高度的某个侧面同时 检测有害气体浓度的等级状况，并确定检测点的分布状况和进气口的布置。（图1) f传感器陈列设计 根据矿井环境的煤矿安全生产要求，矿井环境主要有害气体为甲烷、氨气、硫化氢、二 氧化碳、一氧化碳，系统选择TGS系列传感器对它们有高度的敏感性。传感器的组成见下 表。
【主权项】
1. 一种基于无线传感器的矿井环境有害气体检测系统，其特征在于：所述系统由多个 检测单元和检测中心计算机组成实现对矿井环境有害气体的实现多点同时检测与状况判 另IJ，检测单元实现对检测点有害气体的特征参数进行检测，各检测单元通过无线通信模块 与检测中心计算机实现信息交互，检测中心计算机用于对被检测矿井环境有害气体数据进 行处理与管理，并通过多组小波神经网络辨识器实现对检测点、检测面和整个检测环境有 害气体的状况进行等级判别； 所述检测单元由气路和参数采集电路组成，参数采集电路由矿井气体进气口、洁净空 气进气口、进气电磁阀、排气口、排气电磁阀、传感器阵列、温湿度传感器、滤波电路、信号调 理电路以及MSP430单片机构成，各个检测单元通过nRF2401无线通信模块实现与检测中心 计算机信息交互，每个检测单元均对应设置有一个小波神经神经网络； 所述检测中心计算机定时采集矿井环境有害气体的数据，实现对数据的实时显示、曲 线显示、数据存储和历史查询，为了对整个被检测环境的有害气体状况进行识别，系统对数 据平滑数据预处理，提取反应气体变化状况的最大值、平均值和稳定值的特征值，得到特征 值后输入已经设置好的多组小波神经网络辩识器对矿井环境的有害气体状况进行判别，同 时给出各个检测点、检测面和整个检测环境有害气体的等级状况； 所述小波神经神经网络辩识器为15-22-5神经元构成的三层结构，输入层为15个神经 元对应5个传感器的15个特征值，分别对应每个传感器测量周期内曲线的最大值、平均值 和稳定值作为该测量点的小波神经网络输入，隐含层采用22个神经元，神经元函数为基于 框架的morlet小波函数，输出层采用5个神经元，输出层神经元函数Sigmoid，对应有害气 体的5个等级，对应等级神经元输出为1，其余为0,通过融合系数对每个测量点的对应的小 波神经网络的输出进行融合得到总的神经网络输出来反应检测面和整个检测环境的有害 气体的时空分布状况。
2. 根据权利要求1所述的一种基于无线传感器的矿井环境有害气体检测系统，其特征 在于：所述传感器阵列包括甲烷传感器TGS816、氨气传感器TGS826、硫化氢传感器TGS825、 二氧化碳传感器TGS4160、一氧化碳传感器TGS203。
【专利摘要】本发明公开了一种基于无线传感器的矿井环境有害气体检测系统，所述系统由多个检测单元和检测中心计算机组成实现对矿井环境有害气体的实现多点同时检测与状况判别，检测单元实现对检测点有害气体的特征参数进行检测，各检测单元通过无线通信模块与检测中心计算机实现信息交互，检测中心计算机用于对被检测矿井环境有害气体数据进行处理与管理，并通过多组小波神经网络辨识器实现对检测点、检测面和整个检测环境有害气体的状况进行等级判别。本发明通过研究现有煤矿有害气体检测技术准确性低和实时性差的难题，设计检测系统，可以根据煤矿检测点的实际状况把进气口均匀分布在被检测煤矿的不同部位实现多点同时检测煤矿有害气体浓度的实际状况。
【IPC分类】G01N33-00
【公开号】CN104713985
【申请号】CN201310692344
【发明人】徐通
【申请人】徐通
【公开日】2015年6月17日
【申请日】2013年12月17日