发明名称 矿井粉尘浓度测量装置及其测量方法
摘要 本发明提供的矿井粉尘浓度测量装置,包括敏感元件、控制电路模块和上位机,敏感元件包括感应式金属电极,控制电路模块包括测量电路、信号调理电路、A/D转换电路和微处理器,敏感元件在金属电极上产生微电荷信号,经测量电路、信号调理电路、A/D转换电路和微处理器进行实时处理后传送到上位机,上位机进行信息预处理、特征提取并建立软测量模型,然后输出粉尘浓度测量信号。本发明还提供了粉尘浓度测量的方法。其优点在于:有效地克服目前矿井粉尘浓度方法中存在的测量误差大、湿度影响明显、使用寿命短、维护不方便等缺点,为煤矿提高精确的测量数据,改善井下作业环境,保护工人身体健康和煤矿安全生产。
申请公布号 CN103454196B 申请公布日期 2016.02.24
申请号 CN201310452572.9 申请日期 2013.09.27
申请人 山东科技大学 发明人 程学珍;逄明祥;卫阿盈;巩乃奇;李成宇
分类号 G01N15/06(2006.01)I 主分类号 G01N15/06(2006.01)I
代理机构 北京双收知识产权代理有限公司 11241 代理人 李云鹏
主权项 一种矿井粉尘浓度测量的方法,该方法设置敏感元件(1)、控制电路模块(6)和上位机(24),该方法包括:步骤1,敏感元件(1)采用金属电极(11),安装抽风式风机(7),控制电路模块(6)进行包括去噪、信号放大、滤波、去除噪声的微电压信息预处理;步骤2,对预处理后的微电信号在时域内提取有效值、短时均值、整流值均值三个特征参数,在频域内提取短时频谱、短时自相关、短时能量三个特征参数,用这些值顺序组成特征值向量,作为识别信息的输入量;步骤3,建立基于RBF的神经网络软测量模型,包括设定神经网络隐含层神经元个数,然后在对采集的待处理样本信息进行神经网络训练识别,将误差逐渐缩小至所要求范围之内。步骤4,将误差最小的识别结果用“0”表示,其余的识别结果用“1”表示,输出误差最小的信号即为所需的信号。
地址 266590 山东省青岛市经济技术开发区前湾港路579号