【摘 要】
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瓦斯监控是煤矿安全生产核心，瓦斯监控系统中普遍存在的冒“大数”，即脉冲干扰引起的瓦斯信号误报警现象，一直是难以解决的问题。本文分析了冒“大数”的原因与特点，提出了一种基于BP神经网络的滤波方法，通过某煤矿大量监测数据作为训练样本，对网络进行训练，得到网络模型，然后用测试样本对模型进行性能测试。结果显示，模型可以保证瓦斯浓度超限报警的同时，防止脉冲干扰引起的误报警，可以提高现有各类煤矿安全监控系统的
【机 构】
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昆明理工大学自动化系,昆明 650093 云南省一九八煤田地质队,昆明 650208
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瓦斯监控是煤矿安全生产核心，瓦斯监控系统中普遍存在的冒“大数”，即脉冲干扰引起的瓦斯信号误报警现象，一直是难以解决的问题。本文分析了冒“大数”的原因与特点，提出了一种基于BP神经网络的滤波方法，通过某煤矿大量监测数据作为训练样本，对网络进行训练，得到网络模型，然后用测试样本对模型进行性能测试。结果显示，模型可以保证瓦斯浓度超限报警的同时，防止脉冲干扰引起的误报警，可以提高现有各类煤矿安全监控系统的性能，提高生产安全，体现社会意义的同时，也实现经济效益。
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