一种矿用粉尘浓度监测系统及其监测方法与流程

本发明涉及矿用粉尘浓度监测，具体为一种矿用粉尘浓度监测系统及其监测方法。

背景技术：

1、随着煤矿井下机械化程度的不断提高，粉尘污染问题日益严重，实时监测粉尘浓度并及时采取通风除尘措施，可以有效防止粉尘爆炸，改善工作环境；

2、传统的粉尘监测系统大多采用基于光学原理或静电感应原理的传感器，但在煤矿井下复杂环境下，这些系统的测量精度往往受到温度波动的影响，导致传感器的输出信号不稳定，因此，针对上述问题提出一种矿用粉尘浓度监测系统及其监测方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种矿用粉尘浓度监测系统及其监测方法，以解决传统的粉尘监测系统大多采用基于光学原理或静电感应原理的传感器，但在煤矿井下复杂环境下，这些系统的测量精度往往受到温度波动的影响，导致传感器的输出信号不稳定的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种矿用粉尘浓度监测系统及其监测方法，包括粉尘传感器模块、信号放大与滤波模块、模数转换模块和数据处理与监控模块；所述粉尘传感器模块用于检测煤矿井下的粉尘浓度，采用静电感应与光学结合的多模式检测方式；所述信号放大与滤波模块包括低噪声放大器和自适应滤波电路，所述信号放大与滤波模块用于放大并滤除粉尘传感器输出信号中的噪声；所述模数转换模块用于将放大后的模拟信号转换为数字信号，并通过多次采样平均减少量化噪声；所述数据处理与监控模块包括中央处理单元和显示报警系统，所述数据处理与监控模块用于分析处理粉尘浓度数据，并在超标时触发报警；所述信号放大与滤波模块具有自动温度补偿功能，所述自动温度补偿功能用于减少煤矿井下温度波动对信号放大的影响，温度补偿的具体计算公式为：

4、

5、式中：vout为温度补偿后的输出电压，vin为输入的电压信号，k是设备的增益温度系数，t为当前温度，tref为参考温度，β为非线性调节系数。

6、作为本发明进一步优化的内容，其中：温度补偿功能还包括非线性补偿算法、动态响应调整机制、多变量补偿系统和高精度温度传感器；所述非线性补偿算法用于处理温度对信号放大的非线性影响，特别是在温度剧烈变化时，确保信号放大的稳定性；所述动态响应调整机制，以加快温度补偿系统对快速温度变化的响应速度，减少补偿滞后的影响；所述多变量补偿系统，在温度补偿的基础上，引入环境湿度补偿功能，进一步减少环境因素对信号放大的干扰；所述高精度温度传感器用于精确测量信号放大器的实时温度，并通过定期校准保证温度测量的准确性。

7、作为本发明进一步优化的内容，其中：所述模数转换模块通过多次采样平均的方式减少量化噪声，并利用校准算法对传感器和模数转换模块的非线性误差进行补偿。

8、作为本发明进一步优化的内容，其中：所述显示报警系统包括一个多级报警机制，根据粉尘浓度的不同等级触发相应的报警信号。

9、作为本发明进一步优化的内容，其中：所述粉尘传感器模块的多模式检测包括静电感应和光学散射检测两种模式，通过融合两种模式的数据。

10、作为本发明进一步优化的内容，其中：包括以下步骤：步骤一：数据采集：通过粉尘传感器模块实时检测煤矿井下的粉尘浓度，生成电信号，粉尘传感器模块包括静电感应传感器和光学散射传感器，通过多模式检测方式同时采集粉尘的电荷信号和光学信号；

11、步骤二：信号处理：通过信号放大与滤波模块对电信号进行放大和噪声滤除，放大过程中采用温度补偿机制，且在放大过程中，除了温度补偿，还对环境湿度进行动态补偿；

12、步骤三：模数转换：将处理后的模拟信号通过模数转换模块转换为数字信号；

13、步骤四：数据分析与报警：通过数据处理与监控模块对数字信号进行分析，计算粉尘浓度值，当浓度超标时触发报警，实时记录粉尘浓度数据，并提供趋势分析和历史数据回放功能。

14、作为本发明进一步优化的内容，其中：所述数据分析步骤中，采用基于人工智能的算法对传感器采集的多模式数据进行融合分析，以计算出粉尘浓度值。

15、作为本发明进一步优化的内容，其中：所述信号处理步骤中，使用自适应滤波算法对信号中的噪声进行实时滤除。

16、作为本发明进一步优化的内容，其中：所述模数转换模块采用多次采样平均技术，通过校准算法对传感器和模数转换模块的非线性误差进行补偿。

17、作为本发明进一步优化的内容，其中：所述报警步骤中，当粉尘浓度达到预设的危险阈值时，系统将自动生成并发送报警信息至远程监控中心。

18、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

19、1、本发明中，通过采用多模式传感器结合自动温度补偿和自适应滤波技术，极大地提高了在复杂环境下对微小粉尘浓度的测量精度和信号稳定性，同时引入温度补偿功能，结合非线性补偿算法、动态响应调整机制和多变量补偿系统，显著提高了在复杂煤矿井下环境中信号放大的稳定性与精度，温度补偿系数的计算公式能够精确修正温度波动对信号放大的影响，确保系统在高温或低温条件下依然能够提供准确的粉尘浓度检测，同时，动态响应调整机制加快了系统对温度快速变化的响应速度，减少了补偿滞后的问题，而多变量补偿系统进一步考虑了湿度对信号的影响，全面提升了系统的鲁棒性和可靠性，确保测量结果的高度准确性和稳定性；

20、2、本发明中，通过多次采样平均和非线性误差补偿，提高了模数转换过程中的抗干扰能力和测量精度，保证了系统在高干扰环境中的可靠性和长期稳定性，且系统能够实时监测粉尘浓度并及时报警，同时简化了设备维护过程，延长了设备免维修时间，降低了煤矿井下的运行成本和安全风险。

技术特征：

1.一种矿用粉尘浓度监测系统，其特征在于，包括粉尘传感器模块、信号放大与滤波模块、模数转换模块和数据处理与监控模块；

2.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统，其特征在于：温度补偿功能还包括非线性补偿算法、动态响应调整机制、多变量补偿系统和高精度温度传感器；

3.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统，其特征在于：所述模数转换模块通过多次采样平均的方式减少量化噪声，并利用校准算法对传感器和模数转换模块的非线性误差进行补偿。

4.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统，其特征在于：所述显示报警系统包括一个多级报警机制，根据粉尘浓度的不同等级触发相应的报警信号。

5.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统，其特征在于：所述粉尘传感器模块的多模式检测包括静电感应和光学散射检测两种模式，通过融合两种模式的数据。

6.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统的监测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：数据采集：通过粉尘传感器模块实时检测煤矿井下的粉尘浓度，生成电信号，粉尘传感器模块包括静电感应传感器和光学散射传感器，通过多模式检测方式同时采集粉尘的电荷信号和光学信号；

7.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统的监测方法，其特征在于：所述数据分析步骤中，采用基于人工智能的算法对传感器采集的多模式数据进行融合分析，以计算出粉尘浓度值。

8.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统的监测方法，其特征在于：所述信号处理步骤中，使用自适应滤波算法对信号中的噪声进行实时滤除。

9.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统的监测方法，其特征在于：所述模数转换模块采用多次采样平均技术，通过校准算法对传感器和模数转换模块的非线性误差进行补偿。

10.根据权利要求1所述的一种矿用粉尘浓度监测系统的监测方法，其特征在于：所述报警步骤中，当粉尘浓度达到预设的危险阈值时，系统将自动生成并发送报警信息至远程监控中心。

技术总结本发明涉及矿用粉尘浓度监测技术领域，尤其为一种矿用粉尘浓度监测系统及其监测方法，包括粉尘传感器模块、信号放大与滤波模块、模数转换模块和数据处理与监控模块；粉尘传感器模块用于检测煤矿井下的粉尘浓度，采用静电感应与光学结合的多模式检测方式；信号放大与滤波模块包括低噪声放大器和自适应滤波电路，本发明中，通过采用多模式传感器结合自动温度补偿和自适应滤波技术，极大地提高了在复杂环境下对微小粉尘浓度的测量精度和信号稳定性，同时引入温度补偿功能，结合非线性补偿算法、动态响应调整机制和多变量补偿系统，显著提高了在复杂煤矿井下环境中信号放大的稳定性与精度。技术研发人员：符谷阳,商世苹受保护的技术使用者：镇江金鹏软件科技有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/6