煤矿机械设备由于在高速工作条件下长时间工作，振动，冲击，摩擦和不良润滑条件而运行，环境充满灰尘和腐蚀性液体，维护时间非常有限并且经常出现故障。果，故障分析和诊断可以确保正常有效的运行，提高利用率，并使企业获得最大的经济效益。文首先简要讨论了多传感器信息融合技术，然后通过几个实例说明了该技术在煤矿机械设备维护中的应用。
念多传感器信息融合涉及整合来自多个传感器的信息和数据，使用计算机技术消除多传感器信息之间潜在的冗余和矛盾，并相互补充以减少形成环境的不确定性。系统有关。面，一致的感知描述，可以提高智能系统决策，恒温阀芯计划和干预过程的速度和准确性，并降低与其决策相关的风险[1]。构。据处理信息融合的不同方法，多传感器信息融合的拓扑通常是集中，分散和混合的[2]。度：首先处理每个传感器的数据并提取特征信息，然后将折叠后的传感器数据发送到合并中心进行矢量合并，以得出最终决定。实用新型具有以下优点：不需要通信带宽，冗余度高，计算速度快，可靠性高。中式：将每个传感器获得的原始信息直接发送到合并信息中心进行合并处理。实用新型具有以下优点：实时合并，信息处理损失低，数据处理精度高，缺点是处理器和通信网络的带宽。数据量很重要，可靠性低。常仅适用于小型系统。
合：集中式和分布式混合，将每个数据传感器不经预处理即发送到融合中心，然后再发送到融合中心，恒温阀芯进行数据融合和矢量融合。能上，每个传感器的数据都可以重复使用。的特点是系统的结构具有更大的灵活性，但结构复杂，计算量很重要，稳定性中等。法采用数据融合算法对数据进行详尽处理，最后进行数据融合。常，具有容错性，适应性，关联存储器和并行处理能力的非线性数学方法可以用作数据融合算法。前，融合算法有很多，主要分为两类：随机算法和人工智能算法。
障诊断方法一般分为两类：一类是经典的诊断方法，即基于设备数学模型的传统技术，具有动态测试，信号分析功能。据处理是一项核心技术，第二种是智能诊断方法，该诊断过程从整体上对系统的运行状态进行识别和表征，并提取反映运行状态的物理信号运用数学模型和专家系统进行完整的分析。后，获得解决问题的决定。传感器信息融合技术在液压系统故障诊断中的应用。于液压设备的操作条件复杂且影响因素很多，因此很难用一个传感器完全反映系统的实际操作状态。Chen Fafa及其同事提出了一种用于多传感器信息融合技术的故障诊断模型，该模型使用几种类型的液压设备信息（可能具有故障特征）来检测多个设备参数。压操作期间，并从不同角度获得相关信息。
过神经网络，贝叶斯理论和不同级别的D2S证明，可以有效地集成和计算系统运行状态的特征参数，以实现对运行条件的有效评估，典型故障的自动诊断和设备安全。操作提高了液压设备故障诊断技术的准确性[4]。传感器信息融合技术在带式输送机故障诊断中的应用。矿带式输送机具有长距离，大容量，连续运输，运行可靠，易于自动化的优点。河和韩刚结合了来自多个传感器的信息。使某些传感器无法使用或受到干扰，某些传感器也可能会发送信号以避免误报。用神经网络和DS理论的信息融合方法合并同一缺陷的多条信息可以降低误报的风险，并且诊断信息更完整，更精确，从而提高了可信度和可靠性缺陷的诊断[5]。传感器信息融合技术在电机故障诊断中的应用。动机是广泛行业中使用的动力设备。
于煤矿的恶劣环境，气候相对潮湿，工作时间长，电机故障率很高。爱伟和他的合作者介绍了DS证据融合技术在电机故障诊断中的理论，证据推理技术与人工神经网络的结合，并提出了一种电机故障诊断模型。断已证明该诊断系统有助于提高发动机故障诊断的准确性和准确性，并满足实时诊断要求[6]。传感器信息融合技术是一种新兴技术，涉及多个学科的多种技术。是将来诊断复杂工业系统中机械故障的必要技术。传感器信息融合技术的使用使快速检测机械设备故障，防止事故，确保设备安全稳定运行，增加机器的正常运行时间成为可能。备，大大提高了劳动生产率，减少了维护和人员成本。失，环境污染和巨大的经济损失为企业带来了巨大的经济利益。
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