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申请/专利权人：中矿佳越科技(北京)有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种煤矿自然发火束管监测方法及系统，包括：获取煤矿巷道内多种类型数据的实时数据，获取每种类型数据的实时数据的实时时间窗口，计算每种类型数据的实时数据的基准异常程度以及每种数据类型的调整程度，从而得到每种类型数据的实时数据的第一异常程度，根据多种类型数据的实时数据之间的差异，得到每种类型数据的第一异常程度的调整系数，最后得到当前时刻上的实时数据的综合异常程度，并利用CABDDCG算法确定当前时刻上的实时数据是否存在异常。本发明通过对煤矿内自然火灾诱因相关的不同类型的实时数据进行分析，用以检测异常，提高了煤矿自然发火束管监测的准确性。

主权项：1.一种煤矿自然发火束管监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取煤矿巷道内多种类型数据的实时数据；获取每种类型数据的实时数据的实时时间窗口，根据每种类型数据的实时数据的实时时间窗口的数据之间的差异，得到每种类型数据的实时数据的基准异常程度以及每种数据类型的调整程度；将每种类型数据的实时数据的基准异常程度与每种数据类型的调整程度的乘积，记为每种类型数据的实时数据的第一异常程度；根据多种类型数据的实时数据之间的差异，得到每种类型数据的第一异常程度的调整系数；根据所有种类型数据的实时数据的第一异常程度以及第一异常程度的调整系数，得到当前时刻上的实时数据的综合异常程度；根据当前实时数据的综合异常程度，利用CABDDCG算法确定当前时刻上的实时数据是否存在异常；所述根据每种类型数据的实时数据的实时时间窗口的数据之间的差异，得到每种类型数据的实时数据的基准异常程度以及每种数据类型的调整程度，包括的具体步骤如下：根据每种类型数据的实时数据的实时时间窗口中的所有数据，得到每种类型数据的实时数据的基准异常程度对应的具体计算公式为： 其中，Qi表示第i种类型数据的实时数据的基准异常程度；N表示第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口中存在的数据数量；Si,n+1,1表示第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口内的第n+1个数据与第一个数据的差值的绝对值；qi,1表示第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口内的第1个数据；qi,n+1表示第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口内的第n+1个数据；使用一阶导数法对每种类型数据的实时数据的实时时间窗口中的数据进行运算，得到实时时间窗口中的极值点；根据每种类型数据的实时数据的实时时间窗口中的极值点，得到每种数据类型的调整程度对应的具体计算公式为： 其中，Wi表示第i种数据类型的调整程度；J表示第i个种类型数据的实时数据实时时间窗口中存在的极大值点数量；K表示预设的数据数量；Δwi,j,k表示第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口的第j个极大值点数据与第j个极大值点左侧的第k个数据之间差值；Δw'i,j,k表示第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口的第j个极大值点数据与第j个极大值点右侧的第k个数据之间差值；q'i,j表示第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口的第j个极值点数据；norm为线性归一化函数；所述根据多种类型数据的实时数据之间的差异，得到每种类型数据的第一异常程度的调整系数，包括的具体步骤如下：将第i种类型数据的实时数据分别与所有种其它的类型数据的实时数据的皮尔逊相关系数中的最大值，记为第i种类型数据的最强相关系数；将第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口中的数据分别与所有种其它的类型数据的实时数据的实时时间窗口中的数据的皮尔逊相关系数中的最大值，记为第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口的最强相关系数；根据第i种类型数据的最强相关系数以及第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口的最强相关系数，得到第i种类型数据的第一异常程度的调整系数对应的具体计算公式为： 其中，Ri表示第i种类型数据的第一异常程度的调整系数；r'i为第i种类型数据的最强相关系数；ri为第i种类型数据的实时数据的实时时间窗口的最强相关系数；||为绝对值函数，exp为以自然常数为底的指数函数；所述根据所有种类型数据的实时数据的第一异常程度以及第一异常程度的调整系数，得到当前时刻上的实时数据的综合异常程度对应的具体计算公式为： 其中，T表示当前时刻上的实时数据的综合异常程度；I表示数据类型的数量；Ei表示第i种类型数据的实时数据的第一异常程度。

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