煤矿监测监控系统信息融合结构的探讨

李博

摘 要：为了深入挖掘煤矿既有监测监控系统数据隐藏的信息，信息融合技术成为了核心的实现手段。为此，本文探讨一种煤矿监测监控系统信息融合结构。

关键词：煤矿监测监控系统；信息融合；结构

我国煤炭资源丰富，煤田面积达到55万平方公里左右，且年产量位居世界首位，可见煤炭在我国经济发展中的地位非常重要。但我国煤炭生产水平却远不及世界发达国家，其中最为重要的原因是煤炭企业安装的监测监控系统没有起到应有的作用，即：监测监控系统仅具备数据采集、传送、储存和显示功能，而尚无法挖掘隐藏在数据中的信息。为此，笔者介绍一种煤矿监测监控系统信息融合结构。

1 信息融合

信息融合是在一定准则下，运用计算机技术自动分析和整合多个传感器观测到的具有时序性的信息，用以帮助完成决策与估计任务。据此定义，信息融合的基础是多传感器，并通过处理、分析和计算等手段来综合判断目标，从而实现准确描述环境。换而言之，信息融合的核心思想是逐级处理多源信息和抽象化处理数据，以提高整个系统的效能，其中按数据处理的抽象程度，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。其中，数据级融合的任务主要是融合整理传感器原始的观测数据，并进行去伪存真，但要求传感器观测的物理量相同；特征级融合的任务主要是先提取传感器原始观测数据的特征，再融合具有代表性的特征，得到全新的特征向量，最后再按目标初步判断整个分析过程；决策级融合的任务是先利用传感器对应处理原始的观测数据，得到目标初步的决断结果，再借助决策层的融合综合分析初步的决断结果，从而得到最后的判断结果，详见表1。

2 煤矿监测监控系统信息融合结构

在煤矿监测监控系统中，信息融合技术的应用要求建立一个合适的信息融合结构，用以约束信息融合的实现流程，即：

2.1 数据级融合结构

理论上，数据级融合负责最低级的处理，比如消除原始数据的误差。对于煤矿监测监控系统，数据级融合主要负责消除原始观测数据的干扰因素，以使数据更具真实性。为此，在数据级融合中，要求预先处理传感器原始的观测数据。通常来讲，数据级融合结构按传感器观测数据的不同方式主要分为分散式、树状、并行和带反馈的并行结构。

2.2 特征级融合结构

理论上，特征级融合负责提取预处理信息的特征，从而得到特征矢量。对于煤矿监测监控系统，特征级融合主要负责提取、分析预处理过的数据，且据此，特征级融合结构可以分为分布式、集中式和多級式结构。

2.3 决策级融合结构

对于煤矿监测监控系统，决策级融合主要负责综合分析、处理特征级融合得到的结果，并按实际要求估计全局态势，从而提供决策信息。与数据级、特征级融合结构相比，决策级融合结构具有简单的结构形式，但特征的提取方法与数据的关联形式可以不同，其中智能算法的应用较为广泛，如免疫算法、遗传算法和神经网络等。

2.4 总体结构

综上分析，数据级融合、特征级融合和决策融合结构采用的融合结构体系可以不同。为了顺利实现煤矿监测监控系统信息的融合，笔者介绍一种集散式信息融合结构，即：集散式信息融合结构的骨架是支撑式结构，而节点上采用分布式融合结构，并向数据级反馈信息融合结果，从而实现反馈控制。在集散式信息融合结构中，同步处理同一检测对象。其中，在内部信息的处理上，先由分站集中处理采集到的信息，再传输到监测节点；在数据级融合结构中，底层的信息传输呈分散式结构，分站到调度中心的信息传输呈并行结构，而服务器到其他设备的信息传输呈带反馈的树状结构，这对有效控制底层到高层的信息传输具有重要作用；在特征级融合结构中，传感器到分站的信息传输呈分布式结构，但在整体结构中则呈带反馈的多级式结构；在决策级融合结构中，信息分类与挖掘都呈集散式。

3 结语

在煤矿监测监控系统中，信息融合技术实现了多层、多级和多方面处理多源数据，从而提高了系统的鲁棒性与可靠性，有效预测和评估了煤矿生产的安全状态，预防和减少了安全、质量事故的发生，并最终促进了我国煤矿企业的健康发展。

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