地址101204北京市平谷區(qū)中關(guān)村科技園(72)發(fā)明人李宏業(yè)陳睿姚凡趙小曦席夢博徐浩宇楊小澤李雨點尉增強常晉剛艾之亮王慧杰所(普通合伙)34286基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向本發(fā)明屬于礦業(yè)安全監(jiān)測與智能傳感技術(shù)的礦用風速風向采集方法及系統(tǒng)，方法主要包述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工據(jù)，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配根據(jù)所述脈沖匹配特征集生根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生21.一種基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，包括：獲取超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時序集；根據(jù)所述脈沖匹配特征集生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣；根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集；根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生成脈沖頻率調(diào)整指令集；根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，生成風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，所述超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括監(jiān)測任務(wù)數(shù)據(jù)、反射波形模板數(shù)據(jù)、傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史校準數(shù)據(jù)。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時序集，包括：根據(jù)監(jiān)測任務(wù)數(shù)據(jù)和反射波形模板數(shù)據(jù)生成實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)，根據(jù)傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史校準數(shù)據(jù)生成傳感器有效工作率時序曲線、信號失真統(tǒng)計序列；將實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)作為脈沖匹配特征集，將傳感器有效工作率時序曲線、信號失真統(tǒng)計序列作為傳感器工作時序集。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，根據(jù)所述脈沖匹配特征集生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣，包括：基于實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)，計算工序模板的匹配度修正系數(shù)；根據(jù)所述匹配度修正系數(shù)，對工序執(zhí)行順序進行優(yōu)先級重排序，生成采集節(jié)點優(yōu)先級基于采集節(jié)點優(yōu)先級序列和傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建采集節(jié)點與傳感器陣列的動態(tài)關(guān)聯(lián)對所述動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣進行完整性驗證，將驗證后的動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為數(shù)值化矩陣結(jié)5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集，包括：采用改進型決策樹處理所述關(guān)聯(lián)矩陣，所述改進型決策樹以決策樹為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加分支路徑的動態(tài)合并機制，輸出回波優(yōu)化參數(shù)集。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，采用改進型決策樹處理所述關(guān)聯(lián)矩陣，所述改進型決策樹以決策樹為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加解析波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣的行列結(jié)構(gòu)，提取矩陣行向量中的采集節(jié)點信息、列向量中的基于采集節(jié)點信息中的巷道類型，劃分改進型決策樹的第一級決策分支；在第一級決策分支下，根據(jù)采集節(jié)點信息中的監(jiān)測緊急級別，劃分改進型決策樹的第3二級決策分支；在第二級決策分支下，結(jié)合傳感器陣列信息中的傳感器工作負載，劃分改進型決策樹的第三級決策分支；在第三級決策分支末端，對離散決策路徑進行動態(tài)合并，生成連續(xù)參數(shù)空間；從連續(xù)參數(shù)空間中提取脈沖發(fā)射間隔、傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)，生成回波優(yōu)化參數(shù)集。7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生成脈沖頻率調(diào)整指令集，包括：提取回波優(yōu)化參數(shù)集中的脈沖發(fā)射間隔和傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)；基于傳感器工作時序集中的傳感器有效工作率時序曲線，計算有效監(jiān)測時間窗口；將脈沖發(fā)射間隔參數(shù)與有效監(jiān)測時間窗口進行時序匹配，生成基礎(chǔ)調(diào)速指令；結(jié)合基礎(chǔ)調(diào)速指令和傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)，生成多探頭協(xié)同采集指令，并按傳感器陣列類型編碼為脈沖頻率調(diào)整指令集。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，生成風速預(yù)測周期和異常采用改進型差分自回歸移動平均模型處理傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，所述改進型差分自回歸移動平均模型以差分自回歸移動平均模型為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加多源指令的并行解析模塊，輸出風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，其特征在于，采用改進型差分自回歸移動平均模型處理傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，所述改進型差分自回歸移動平均模型以差分自回歸移動平均模型為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加多源指令的并行解析模塊，輸出風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果，包括：采用差分自回歸移動平均模型解析傳感器工作時序集中的傳感器有效工作率時序曲線和信號失真統(tǒng)計序列，提取設(shè)備實時運行效率特征；采用并行解析模塊解析脈沖頻率調(diào)整指令集中的基礎(chǔ)調(diào)速指令和多探頭協(xié)同采集指令，提取指令時序分布特征；將設(shè)備實時運行效率特征與指令時序分布特征進行疊加分析，生成傳感器陣列效能指基于傳感器陣列效能指數(shù)和脈沖發(fā)射間隔參數(shù)，預(yù)測各采集節(jié)點的完成時間，生成風速預(yù)測周期；根據(jù)信號失真統(tǒng)計序列與多探頭協(xié)同采集指令的時序重疊度，檢測異常采集10.一種基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)劃分模塊：獲取超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時序集；矩陣生成模塊：根據(jù)所述脈沖匹配特征集生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣；參數(shù)集生成模塊：根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集；指令集生成模塊：根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生成脈沖頻率調(diào)整指令集；結(jié)果生成模塊：根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，生成風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。4基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明屬于礦業(yè)安全監(jiān)測與智能傳感技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]當前礦井風速風向監(jiān)測領(lǐng)域普遍采用基于固定閾值判定的超聲波反射監(jiān)測方法，通過預(yù)設(shè)脈沖參數(shù)匹配常規(guī)巷道工況，通常將巷道結(jié)構(gòu)參數(shù)與傳感器數(shù)據(jù)獨立處理，脈沖發(fā)射特性以靜態(tài)模板形式存儲，設(shè)備運行狀態(tài)則通過周期性校準或離散采樣記錄。[0003]采用上述方案，在結(jié)構(gòu)簡單的水平巷道中可滿足基本監(jiān)測需求，但面對復(fù)雜分支巷道、多變通風擾動及傳感器陣列協(xié)同失效等動態(tài)工況時，難以量化巷道拓撲對超聲波傳播路徑的影響，導致反射信號信噪比持續(xù)劣化，監(jiān)測盲區(qū)擴大，嚴重威脅礦井通風安全與災(zāi)害預(yù)警時效性。發(fā)明內(nèi)容[0004]本申請通過提供一種基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法及系統(tǒng)，有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中依賴人工估算設(shè)備負載與工序耗時的匹配關(guān)系，難以量化巷道拓撲對超聲波傳播路徑的影響，導致反射信號信噪比持續(xù)劣化，監(jiān)測盲區(qū)擴大，嚴重威脅礦井通風安全與災(zāi)害預(yù)警時效性的問題，能夠有效消除復(fù)雜巷道的監(jiān)測盲區(qū)，提高設(shè)備資源利用效率，優(yōu)化了風速趨勢預(yù)測的穩(wěn)定性與時效性，為礦井通風安全管理提供精準可靠的技術(shù)支撐。[0005]為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：第一方面，一種基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法，包括：獲取超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時序集；根據(jù)所述脈沖匹配特征集生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣；根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集；根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生成脈沖頻率調(diào)整指令集；根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，生成風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。[0006]進一步地，所述超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括監(jiān)測任務(wù)數(shù)據(jù)、反射波形模板數(shù)據(jù)、傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷史校準數(shù)據(jù)。[0007]進一步地，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時序集，包括：根據(jù)監(jiān)測任務(wù)數(shù)據(jù)和反射波形模板數(shù)據(jù)生成實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)，根據(jù)傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史校準數(shù)據(jù)生成傳感器有效工作率時序曲線、信號失真統(tǒng)計序列；將實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)作為脈沖匹配特征集，將傳感器有效工作率時序曲線、信號失真統(tǒng)計序列作為傳感器工作時序集。[0008]進一步地，根據(jù)所述脈沖匹配特征集生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣，包括：基于實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)，計算工序模板的匹配度修正系數(shù)；根據(jù)所述匹配度修正系數(shù)，對工序執(zhí)行順序進行優(yōu)先級重排序，生成采集節(jié)點優(yōu)先級序列；基于采集5節(jié)點優(yōu)先級序列和傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建采集節(jié)點與傳感器陣列的動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣；對所述動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣進行完整性驗證，將驗證后的動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為數(shù)值化矩陣結(jié)構(gòu)，生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣。[0009]進一步地，根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集，包括：采用改進型決策樹處理所述關(guān)聯(lián)矩陣，所述改進型決策樹以決策樹為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加分支路徑的動態(tài)合[0010]進一步地，采用改進型決策樹處理所述關(guān)聯(lián)矩陣，所述改進型決策樹以決策樹為解析波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣的行列結(jié)構(gòu)，提取矩陣行向量中的采集節(jié)點信息、列向量中的傳感器陣列信息；基于采集節(jié)點信息中的巷道類型，劃分改進型決策樹的第一級決策分支；在第一級決策分支下，根據(jù)采集節(jié)點信息中的監(jiān)測緊急級別，劃分改進型決策樹的第二級決策分支；在第二級決策分支下，結(jié)合傳感器陣列信息中的傳感器工作負載，劃分改進型決策樹的第三級決策分支；在第三級決策分支末端，對離散決策路徑進行動態(tài)合并，生成連續(xù)參數(shù)空間；從連續(xù)參數(shù)空間中提取脈沖發(fā)射間隔、傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)，生成回波優(yōu)化[0011]進一步地，根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生成脈沖頻率調(diào)整指令集，包括：提取回波優(yōu)化參數(shù)集中的脈沖發(fā)射間隔和傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)；基于傳感器工作時序集中的傳感器有效工作率時序曲線，計算有效監(jiān)測時間窗口；將脈沖發(fā)射間隔參數(shù)與有效監(jiān)測時間窗口進行時序匹配，生成基礎(chǔ)調(diào)速指令；結(jié)合基礎(chǔ)調(diào)速指令和傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)，生成多探頭協(xié)同采集指令，并按傳感器陣列類型編碼為脈沖頻率調(diào)整指令集。[0012]進一步地，根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，生成風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果，包括：采用改進型差分自回歸移動平均模型處理傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，所述改進型差分自回歸移動平均模型以差分自回歸移動平均模型為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加多源指令的并行解析模塊，輸出風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標[0013]進一步地，采用改進型差分自回歸移動平均模型處理傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，所述改進型差分自回歸移動平均模型以差分自回歸移動平均模型為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加多源指令的并行解析模塊，輸出風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記采用差分自回歸移動平均模型解析傳感器工作時序集中的傳感器有效工作率時序曲線和信號失真統(tǒng)計序列，提取設(shè)備實時運行效率特征；采用并行解析模塊解析脈沖頻率調(diào)整指令集中的基礎(chǔ)調(diào)速指令和多探頭協(xié)同采集指令，提取指令時序分布特征；將設(shè)備實時運行效率特征與指令時序分布特征進行疊加分析，生成傳感器陣列效能指數(shù)；基于傳感器陣列效能指數(shù)和脈沖發(fā)射間隔參數(shù)，預(yù)測各采集節(jié)點的完成時間，生成風速預(yù)測周期；根據(jù)信號失真統(tǒng)計序列與多探頭協(xié)同采集指令的時序重疊度，檢測異常采集節(jié)點，生成異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。[0014]第二方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集系數(shù)據(jù)劃分模塊：獲取超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時序集。6[0015]矩陣生成模塊：根據(jù)所述脈沖匹配特征集生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣。[0016]參數(shù)集生成模塊：根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集。[0017]指令集生成模塊：根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生成脈沖頻率調(diào)整指令集。[0018]結(jié)果生成模塊：根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，生成風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。[0019]第三方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集設(shè)備，其包括存儲器和處理器；存儲器用于存儲計算機程序；處理器用于執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如第一方面所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法的步驟。[0020]第四方面，本申請?zhí)峁┝艘环N存儲介質(zhì)，存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序指令，計算機程序指令被一處理器讀取并運行時，執(zhí)行如第一方面所述的基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法的步驟。本申請基于超聲波脈沖反射技術(shù)，通過動態(tài)關(guān)聯(lián)巷道拓撲特征與傳感器陣列協(xié)同策略，實時優(yōu)化脈沖頻率參數(shù)與多源數(shù)據(jù)匹配精度，有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中依賴人工估算設(shè)備負載與工序耗時的匹配關(guān)系，難以量化巷道拓撲對超聲波傳播路徑的影響，導致反射信號信噪比持續(xù)劣化，監(jiān)測盲區(qū)擴大，嚴重威脅礦井通風安全與災(zāi)害預(yù)警時效性的問題，有效消除復(fù)雜巷道的監(jiān)測盲區(qū)，提高設(shè)備資源利用效率，優(yōu)化了風速趨勢預(yù)測的穩(wěn)定性與時效性，為礦井通風安全管理提供精準可靠的技術(shù)支撐。[0022]本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書以及附圖中所指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。附圖說明[0023]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。[0024]圖1示出了本發(fā)明的一種基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集方法的流程示意圖；圖2示出了本發(fā)明的一種基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用風速風向采集系統(tǒng)的模塊示意圖。具體實施方式[0025]為了解決背景技術(shù)所提出的問題，本申請基于超聲波脈沖反射技術(shù)，通過動態(tài)關(guān)聯(lián)巷道拓撲特征與傳感器陣列協(xié)同策略，實時優(yōu)化脈沖頻率參數(shù)與多源數(shù)據(jù)匹配精度，有效消除復(fù)雜巷道的監(jiān)測盲區(qū)，提高設(shè)備資源利用效率，優(yōu)化了風速趨勢預(yù)測的穩(wěn)定性與時效性，為礦井通風安全管理提供精準可靠的技術(shù)支撐。[0026]為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地說明，顯然，所描述的實施例是7本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。[0027]在一些實施例中，如圖1所示，本申請?zhí)峁┝艘环N基于超聲波脈沖反射技術(shù)的礦用S100.獲取超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時序集。[0028]S200.根據(jù)所述脈沖匹配特征集生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣。[0029]S300.根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集。[0030]S400.根據(jù)所述回波優(yōu)化參數(shù)集生成脈沖頻率調(diào)整指令集。[0031]S500.根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，生成風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。[0032]在一些實施例中，S100中所述超聲波脈沖反射監(jiān)測的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括監(jiān)測任務(wù)數(shù)據(jù)、反射波形模板數(shù)據(jù)、傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)和歷[0033]監(jiān)測任務(wù)數(shù)據(jù)包含監(jiān)測點位置、監(jiān)測點通過超聲波脈沖反射實際測得的風速值、監(jiān)測點對應(yīng)的預(yù)設(shè)風速閾值、監(jiān)測緊急級別。[0034]反射波形模板數(shù)據(jù)存儲不同巷道類型(巷道的彎曲度、截面積以及支護)的標準超聲波反射波形特征，包括巷道走向的曲折性、超聲波反射的空間約束、反[0035]傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)代表實時采集的傳感器工作參數(shù)，包括傳感器型號、指定時間內(nèi)[0036]歷史校準數(shù)據(jù)代表過去指定時間段內(nèi)傳感器校準記錄，包括指定時間段內(nèi)采集的無效數(shù)據(jù)包數(shù)量、嘗試采集的總數(shù)據(jù)包數(shù)。[0037]在一些實施例中，S100中將所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)劃分為脈沖匹配特征集和傳感器工作時S110.根據(jù)監(jiān)測任務(wù)數(shù)據(jù)和反射波形模板數(shù)據(jù)生成實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)，根據(jù)傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)與歷史校準數(shù)據(jù)生成傳感器有效工作率時第i個監(jiān)測點通過超聲波脈沖反射實際測得的風速值，代表第i個監(jiān)測點對應(yīng)的預(yù)設(shè)風速閾值，n代表當前監(jiān)測任務(wù)中關(guān)鍵測點的總數(shù)。[0039]通過計算所有測點的實時風速值與模板的偏差值，量化礦井巷道內(nèi)的氣流異常程度。實時風速值與模板的偏差值越大，表明實際環(huán)境(如湍流、障礙物)對超聲波傳播路徑的干擾越嚴重。[0040]巷道的彎曲度代表巷道中心線偏離直線的最大角度，反映巷道走向的曲折性，截面積代表巷道橫截面的有效通風面積，決定超聲波反射的空間約束，鋼架支護穩(wěn)定性最高，木支護或無支護易導致反射波形畸變。巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級C可采用以下規(guī)則：若為直線巷道，巷道截面積>10m2,巷道采用鋼架支護，則c=1;若巷道彎曲度<30°,巷道截面積5-10m2,巷道采用復(fù)合支護，則C?=2;若巷道彎曲度≥30°,巷道截面積<5m2,巷道無8[0041]巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)直接影響超聲波脈沖的傳播路徑和反射強度。高復(fù)雜度巷道CL=3需要更高頻率的脈沖發(fā)射以克服多徑干擾。[0042]傳感器有效工作率n;(t)參考公式：,其中，Qactu代表傳感器j在時間窗口t內(nèi)實際采集的有效數(shù)據(jù)包數(shù)量，Q代表傳感器j的理論最大采集容量。[0043]有效工作率反映傳感器的實際工作效率，例如，若n;(t)<75%,表明傳感器可能因硬件老化或環(huán)境干擾導致性能下降，需觸發(fā)校準或切換備用探頭。[0045]傳感器有效工作率時序曲線用于識別周期性干擾事件(如設(shè)備啟停導致的電磁脈沖)。若連續(xù)3個窗口失真率超過5%,則判定為持續(xù)性異常。[0046]S120.將實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)作為脈沖匹配特征集，將傳感器有效工作率時序曲線、信號失真統(tǒng)計序列作為傳感器工作時序集。[0047]在一些實施例中，S200中根據(jù)所述脈沖匹配特征集生S210.基于實時風速值與模板的偏差值、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)，計算工序模板的匹配度修正系數(shù)。巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級，取值范圍1-3。監(jiān)測環(huán)境與反射波形模板匹配度高；巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級C越高，修正系數(shù)K越小，需更高頻率的超聲波脈沖補償信號衰減。[0050]S220.根據(jù)所述匹配度修正系數(shù)，對工序執(zhí)行順序進行優(yōu)先級重排序，生成采集節(jié)點優(yōu)先級序列。[0051]可按匹配度修正系數(shù)K降序排列所有采集節(jié)點，生成采集節(jié)點優(yōu)先級序列。[0052]示例性的，若三個采集節(jié)點(采集節(jié)點1、采集節(jié)點2、采集節(jié)點3)的修正系數(shù)分別為0.25(K?)、0.17(K?)、0.1[0053]S230.基于采集節(jié)點優(yōu)先級序列和傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建采集節(jié)點與傳感器陣列的動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣。[0054]動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣的行為按照優(yōu)先級排序的采集節(jié)點，行數(shù)為節(jié)點總數(shù)，列為傳感器陣列中的可用傳感器，列數(shù)為傳感器總數(shù)，矩陣元素值αij為第i個采集節(jié)點與第j個傳感器的關(guān)聯(lián)強度。[0055]為確保信號可靠性不足時自動降低節(jié)點與傳感器的關(guān)聯(lián)權(quán)重，同時避免過高閾值導致傳感器資源閑置，可設(shè)定第一比數(shù)值，若第j個傳感器的工作負載o;小于第一比例數(shù)值(如80%),則α;;=K×(1-oj),其中，K代表第i個節(jié)點的匹配度修正系數(shù)；其他情況下，如傳9感器過載或不可用，則a;=0。第一比數(shù)值基于傳感器狀態(tài)數(shù)據(jù)中工作負載的歷史校準數(shù)據(jù)和巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)綜合確定。[0056]S240.對所述動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣進行完整性驗證，將驗證后的動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為數(shù)值化矩陣結(jié)構(gòu)，生成波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣。[0057]完整性驗證如檢查每個采集節(jié)點是否至少需關(guān)聯(lián)一個αij>0的傳感器，如檢查單個傳感器關(guān)聯(lián)的節(jié)點總負載不超過其最大工作負載。[0058]將通過完整性驗證后的動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣轉(zhuǎn)換為二維數(shù)值矩陣，行、列索引分別對應(yīng)采集節(jié)點和傳感器，行索引映射采集節(jié)點ID及其屬性(監(jiān)測點位置、巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)),列索引映射傳感器ID、傳感器型號(高頻、中頻、低頻)及其狀態(tài)計數(shù))。[0059]K值驅(qū)動的優(yōu)先級排序確保復(fù)雜巷道區(qū)域的監(jiān)測資源優(yōu)先分配，高K值節(jié)點分配至高靈敏度傳感器，低負載傳感器優(yōu)先接收高優(yōu)先級任務(wù)，以實現(xiàn)負載均衡。[0060]在一些實施例中，S300中根據(jù)所述波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣生成回波優(yōu)化參數(shù)集，包括：采用改進型決策樹處理所述關(guān)聯(lián)矩陣，所述改進型決策樹以決策樹為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加分支路徑的動態(tài)合并機制，輸出回波優(yōu)化參數(shù)集。[0061]在一些實施例中，采用改進型決策樹處理所述關(guān)聯(lián)矩陣，所述改進型決策樹以決S310.解析波束路徑關(guān)聯(lián)矩陣的行列結(jié)構(gòu)，提取矩陣行向量中的采集節(jié)點信息、列向量中的傳感器陣列信息。[0062]行解析用于提取采集節(jié)點信息，如巷道類型(煤巖、硬巖、復(fù)合層)、監(jiān)測緊急級別[0064]S320.基于采集節(jié)點信息中的巷道類型，劃分改進型決策樹的第一級決策分支。[0065]第一級決策分支的規(guī)則可如下：若為煤巖巷道，則巷道類型=1,若為硬巖巷道，則巷道類型=2,若為復(fù)合層，則巷道類型=3。[0066]煤巖巷道對超聲波吸收率高，需增加脈沖能量(縮短間隔),硬巖巷道反射強烈但[0067]S330.在第一級決策分支下，根據(jù)采集節(jié)點信息中的監(jiān)測緊急級別，劃分改進型決策樹的第二級決策分支。[0069]對于突發(fā)監(jiān)測，可將脈沖間隔縮短20%,對于常規(guī)監(jiān)測，可維持基準間隔。[0070]S340.在第二級決策分支下，結(jié)合傳感器陣列信息中的傳感器工作負載，劃分改進型決策樹的第三級決策分支。[0071]基于歷史校準數(shù)據(jù)中傳感器信號強度的波動范圍，結(jié)合巷道結(jié)構(gòu)復(fù)雜度分級數(shù)據(jù)免過載。[0073]S350.在第三級決策分支末端，對離散決策路徑進行動態(tài)合并，生成連續(xù)參數(shù)空分配傳感器X,節(jié)點B分配傳感器Z)擴展為時間窗口內(nèi)的連續(xù)參數(shù)組合連續(xù)空間參數(shù)包括脈[0078]可根據(jù)傳感器工作負載與工序關(guān)聯(lián)強度計算傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)，參考公式：S410.提取回波優(yōu)化參數(shù)集中的脈沖發(fā)射間隔和傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)；基于傳感[0083]S420.將脈沖發(fā)射間隔參數(shù)與有效監(jiān)測時間窗口進行時序匹配，生成基礎(chǔ)調(diào)速指11低的傳感器延遲脈沖發(fā)射時間，避免信號干擾。[0087]根據(jù)動態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣的列索引，將協(xié)同規(guī)則編碼為二進制指令。[0088]在一些實施例中，S500中根據(jù)所述傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令采用改進型差分自回歸移動平均模型處理傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，所述改進型差分自回歸移動平均模型以差分自回歸移動平均模型為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加多源指令的并行解析模塊，輸出風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。[0089]在一些實施例中，采用改進型差分自回歸移動平均模型處理傳感器工作時序集和所述脈沖頻率調(diào)整指令集，所述改進型差分自回歸移動平均模型以差分自回歸移動平均模型為基礎(chǔ)架構(gòu)，增加多源指令的并行解析模塊，輸出風速預(yù)測周期和異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果，包S510.采用差分自回歸移動平均模型解析傳感器工作時序集中的傳感器有效工作率時序曲線和信號失真統(tǒng)計序列，提取設(shè)備實時運行效率特征；采用并行解析模塊解析脈沖頻率調(diào)整指令集中的基礎(chǔ)調(diào)速指令和多探頭協(xié)同采集指令，提取指令時序分布特征。[0090]差分自回歸移動平均模型(ARIMA)用于解析傳感器工作時序數(shù)據(jù)，并行解析模塊于同時處理基礎(chǔ)調(diào)速指令和多探頭協(xié)同采集指令。[0091]設(shè)備實時運行效率特征包括設(shè)備運行穩(wěn)定性指數(shù)和信號失真頻率。[0092]根據(jù)傳感器有效工作率時序曲線，計算滑動窗口內(nèi)的平均工作率方差來得到設(shè)備運行穩(wěn)定性指數(shù)。根據(jù)信號失真統(tǒng)計序列，統(tǒng)計單位時間內(nèi)的失真事件密度來得到信號失真頻率。[0093]指令時序分布特征包括基礎(chǔ)調(diào)速指令時序分布和多探頭協(xié)同指令關(guān)聯(lián)性。[0094]提取脈沖發(fā)射間隔參數(shù)在時間軸上的分布規(guī)律來得到基礎(chǔ)調(diào)速指令時序分布，如間隔45ms指令集中在08:00-12:00。[0095]根據(jù)傳感器協(xié)同權(quán)重參數(shù)，分析多傳感器指令的時序重疊來得到多探頭協(xié)同指令關(guān)聯(lián)性，如傳感器1與傳感器2在t1時刻同時執(zhí)行高權(quán)重任務(wù).S520.將設(shè)備實時運行效率特征與指令時序分布特征進行疊加分析，生成傳感器陣列效能指數(shù)。[0096]將脈沖發(fā)射次數(shù)除以有效監(jiān)測時間窗口長度，得到指令密度。將穩(wěn)定性指數(shù)除以指令密度，得到傳感器陣列效能指數(shù)E,量化傳感器陣列在特定指令下的綜合效率。[0097]S530.基于傳感器陣列效能指數(shù)和脈沖發(fā)射間隔參數(shù)，預(yù)測各采集節(jié)點的完成時間，生成風速預(yù)測周期；根據(jù)信號失真統(tǒng)計序列與多探頭協(xié)同采集指令的時序重疊度，檢測異常采集節(jié)點，生成異常數(shù)據(jù)標記結(jié)果。[0099]若某監(jiān)測點在脈沖發(fā)射間隔期間同時關(guān)聯(lián)多個(大于等于2個)高負載傳感器，則標記為時序重疊異常；若某個采集節(jié)點在時序重疊異常時間段內(nèi)，與信號失真統(tǒng)計序列中失