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近年来，随着煤矿开采深度的增加和综采方法的应用，井下环境安全状况日益复杂，传统的数据处理方法很难准确把握井下环境的安全状况，将多传感器应用到煤矿井下环境监测监控系统是一种必然趋势。矿井通风瓦斯监测监控系统是一个动态系统，监测数据的冗余性和煤矿安全影响因素的不确定性已经成为矿井数据处理的难题。通风瓦斯数据融合技术不仅有效地降低了矿井环境安全影响因素的不确定性，而且能够提高矿井环境安全状况预测的可靠性。本文提出了一种二级数据融合结构，不仅可以得到精确的矿井环境参数，而且又保证了煤矿安全一致性判断，进而解决了监测数据冗余性和煤矿安全影响因素的不确定性问题。二级融合模型采用了一种局部并行和整体串行的融合结构，既解决了局部同质监测数据冗余性问题，又体现了整体异质监测数据的互补性。本文将数据融合理论应用到煤矿监测监控系统中，除了瓦斯浓度，主要考虑了CO浓度、温度和风速等对煤矿安全具有影响的各种环境因素。论文首先对监测监控数据进行统计方法分析和偏最小二乘回归分析，然后对监测监控数据进行自适应加权数据融合算法的一级融合，提高了监测数据的精度；最后采用灰色关联分析二级融合，以瓦斯、CO、温度、粉尘和风速的一级融合结果为输入，以矿井环境安全等级为输出，结合Matlab仿真技术，完成了对煤矿井下环境安全状况的预测。本文将数据融合和控制论思想应用于通风瓦斯监控系统中，在一定程度上提高了煤矿安全决策系统的可靠性和煤矿安全的管理水平。