针对矿井安全监测数据不准确、安全评判不可靠的问题,提出了一种基于多传感器数据融合的两级数据融合方法。一级融合先利用分批估计算法对单个传感器数据进行处理,提高数据采集的准确性,再采用自适应加权算法对同类多个传感器数据进行处理,获得矿井各环境参数的融合值;二级融合将矿井各环境参数的融合值与矿井安全标准特征向量进行灰色关联度分析,得到矿井安全状况的一致估计。实例验证了该方法的可行性和有效性。

采用分批估计理论和BP神经网络对井下多传感器信息进行两级融合的瓦斯监测系统设计方案能够大大提高数据测量的准确性、可靠性,并能实时、客观地给出矿井安全状况综合评价。利用多个煤矿的井下环境实测数据进行仿真实验,结果表明该方法是可行的。