小煤矿通风瓦斯集群监控系统的研究
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摘要
如何改善恶劣的小煤矿安全生产状况是一个亟待解决的课题。应用煤矿安全生产监控系统对煤矿的生产状况进行监控，将在很大程度上减少生产事故的发生。但对于数量上占绝对多数的小煤矿而言，大型监控系统未能较好地发挥其作用。针对这一情况，近年来一些科研院所推出了面向小煤矿的“小型煤矿安全生产监控系统”，但它仍不能从根本上解决小煤矿管理不到位、技术人员缺乏、工作效率低等问题。
归其原因，长期以来的这种各矿自成体系的监管模式不适合小煤矿的具体情况，为此，本文探讨了一种新型监管模式——集群监管模式，并以该模式为基础，研发了与之相配套的更适合于小煤矿的通风瓦斯集群监控系统。
本论文做了如下几方面研究工作：
1、提出了小煤矿通风瓦斯集群监管模式
对于单个小煤矿而言，由于其开采规模与自身能力有限，难以将煤矿安全生产监控工作落实到位。而集群监管模式的提出，就是通过将多个小煤矿的实力联合起来，将有限资源重新整合，达到改善小煤矿安全生产状况的目的。该模式采用多个煤矿共一套监控系统，由远程监控中心负责对各矿集中监控。它能有效地避免单个煤矿的管理水平低，运转不正常，系统不兼容，监测监控人员配备不足等问题，形成区域范同内的集中联网调度指挥，从而实现小煤矿大管理，这种全新的管理模式必将促成小煤矿安全生产管理体制的一场重大变革。
2、研发了小煤矿通风瓦斯集群监控系统
该系统的特点是在各矿只配备智能分站和相应的显示报警装置，分站为无人值守的工作方式；作为监控核心的监控主机放置在远程监控中心，中心的技术人员通过远程监控的方式对各矿集中监管、调度。
对于监控系统而言，现场数据采集的准确性是确保系统有效发挥作用的关键而又基础的一环。为此，本文对瓦斯传感器的自校正技术进行了探讨。瓦斯传感器自校正技术分为硬件自校正和软件自校正两大类，而基于神经网络、遗传算法等方法的软件自校正技术已经取代硬件自校正技术成为传感器自校正技术的主流方向。尽管基于神经网络、遗传算法的软件自校正技术有着良好的校正精度，但却存在着系统开销大、硬件实现困难等问题。对此。本文提出了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型的瓦斯传感器自校正技术，它是采用查表法的思想，该方法所需的原始数据少，有效避免了需要通过大量的测试获取分段函数的麻烦，易于单片机实现，也易于校正曲线的重构。通过对KJ-1型甲烷检测元件的校正测试，得出该方法的校正精度满足要求。
选择合适的通信方式有利于数据传输的准确可靠，同时也能节约成本。本系统采用的
How to improve the serious situation of safety production in small coalmines is an urgent research topic. The application of Coalmine Safety Production Monitoring System to monitor the safety production situation can greatly reduce production accidents; but in terms of most small coalmines, the system doesn't bring much effect. So in recent years, some research institutes come up with a Small Coalmine Safety Production Monitoring System developed specially for small coalmines. However, it still can't solve small coalmines' existing problems of lacking technicians, poor management, low efficiency, etc.
In fact, the individual monitoring mode is not efficient considering the present situation in small coalmines. Therefore, this dissertation puts forward a completely new monitoring mode — Intensive Monitoring & Managing Mode For Small Coalmines, and correspondingly, develops a Ventilation & Gas Intensive Monitoring System For Small Coalmine.
The dissertation has done research work in the following aspects:
1. Putting forward the Intensive Monitoring & Managing Mode For Small Coalmines.
For a small coalmine, because of its limited production scale and capability, it feels difficult to do the overall safety production monitoring. As for the Intensive Monitoring & Managing Mode, it could unite all the small coalmines in the region in order to achieve the goal of safety production. The new mode proposes that all the coalmines share one set of monitoring system and the monitoring task is performed by a remote monitoring center. It forms a large network to direct and control the safety production in each coalmine involved and thus can well solve single coalmine's existing problem of low-level management, lacking monitoring technicians and the difficulty in maintaining and repairing equipments. It realizes the idea of Small Coalmine, Great Management and definitely will help bring about a big reform in small coalmines' safety production management system.
2. Developing the Ventilation & Gas Intensive Monitoring System For Small Coalmine.
In this system, unmanned intelligent substation and devices for displaying and alarming are put in individual coalmine. As the core of the system, the monitoring computer is put in the remote monitoring center and the technicians there are in charge of the total control of the safety production in all coalmines.
The accuracy of the data obtained in each coalmine is one of the key problems to be solved in the new system. So the dissertation discusses the self-correction technology for gas sensor.
归其原因，长期以来的这种各矿自成体系的监管模式不适合小煤矿的具体情况，为此，本文探讨了一种新型监管模式——集群监管模式，并以该模式为基础，研发了与之相配套的更适合于小煤矿的通风瓦斯集群监控系统。
本论文做了如下几方面研究工作：
1、提出了小煤矿通风瓦斯集群监管模式
对于单个小煤矿而言，由于其开采规模与自身能力有限，难以将煤矿安全生产监控工作落实到位。而集群监管模式的提出，就是通过将多个小煤矿的实力联合起来，将有限资源重新整合，达到改善小煤矿安全生产状况的目的。该模式采用多个煤矿共一套监控系统，由远程监控中心负责对各矿集中监控。它能有效地避免单个煤矿的管理水平低，运转不正常，系统不兼容，监测监控人员配备不足等问题，形成区域范同内的集中联网调度指挥，从而实现小煤矿大管理，这种全新的管理模式必将促成小煤矿安全生产管理体制的一场重大变革。
2、研发了小煤矿通风瓦斯集群监控系统
该系统的特点是在各矿只配备智能分站和相应的显示报警装置，分站为无人值守的工作方式；作为监控核心的监控主机放置在远程监控中心，中心的技术人员通过远程监控的方式对各矿集中监管、调度。
对于监控系统而言，现场数据采集的准确性是确保系统有效发挥作用的关键而又基础的一环。为此，本文对瓦斯传感器的自校正技术进行了探讨。瓦斯传感器自校正技术分为硬件自校正和软件自校正两大类，而基于神经网络、遗传算法等方法的软件自校正技术已经取代硬件自校正技术成为传感器自校正技术的主流方向。尽管基于神经网络、遗传算法的软件自校正技术有着良好的校正精度，但却存在着系统开销大、硬件实现困难等问题。对此。本文提出了基于灰色预测理论的GM(1，1)模型的瓦斯传感器自校正技术，它是采用查表法的思想，该方法所需的原始数据少，有效避免了需要通过大量的测试获取分段函数的麻烦，易于单片机实现，也易于校正曲线的重构。通过对KJ-1型甲烷检测元件的校正测试，得出该方法的校正精度满足要求。
选择合适的通信方式有利于数据传输的准确可靠，同时也能节约成本。本系统采用的
How to improve the serious situation of safety production in small coalmines is an urgent research topic. The application of Coalmine Safety Production Monitoring System to monitor the safety production situation can greatly reduce production accidents; but in terms of most small coalmines, the system doesn't bring much effect. So in recent years, some research institutes come up with a Small Coalmine Safety Production Monitoring System developed specially for small coalmines. However, it still can't solve small coalmines' existing problems of lacking technicians, poor management, low efficiency, etc.
In fact, the individual monitoring mode is not efficient considering the present situation in small coalmines. Therefore, this dissertation puts forward a completely new monitoring mode — Intensive Monitoring & Managing Mode For Small Coalmines, and correspondingly, develops a Ventilation & Gas Intensive Monitoring System For Small Coalmine.
The dissertation has done research work in the following aspects:
1. Putting forward the Intensive Monitoring & Managing Mode For Small Coalmines.
For a small coalmine, because of its limited production scale and capability, it feels difficult to do the overall safety production monitoring. As for the Intensive Monitoring & Managing Mode, it could unite all the small coalmines in the region in order to achieve the goal of safety production. The new mode proposes that all the coalmines share one set of monitoring system and the monitoring task is performed by a remote monitoring center. It forms a large network to direct and control the safety production in each coalmine involved and thus can well solve single coalmine's existing problem of low-level management, lacking monitoring technicians and the difficulty in maintaining and repairing equipments. It realizes the idea of Small Coalmine, Great Management and definitely will help bring about a big reform in small coalmines' safety production management system.
2. Developing the Ventilation & Gas Intensive Monitoring System For Small Coalmine.
In this system, unmanned intelligent substation and devices for displaying and alarming are put in individual coalmine. As the core of the system, the monitoring computer is put in the remote monitoring center and the technicians there are in charge of the total control of the safety production in all coalmines.
The accuracy of the data obtained in each coalmine is one of the key problems to be solved in the new system. So the dissertation discusses the self-correction technology for gas sensor.
引文
[1] 李德水等．中国统计年鉴—2004．北京：中国统计出版社，2004，9
[2] 国家安全生产监督管理局、国家煤矿安全监察局．国家安全生产科技发展规划 煤矿领域研究报告(2004～2010)，2003，12
[3] 阎长乐．中国能源发展报告．北京：经济管理出版社，1997
[4] 柴兆喜．各国煤和瓦斯突出概况．世界煤炭技术，1984(4)
[5] 李胜．煤与瓦斯突出区域预测的模式识别方法研究．辽宁工程技术大学博士论文，2004，5
[6] 潘伟尔．中国需要适当数量的小煤矿．中国能源，2003，Vol．25(8)
[7] 国家煤矿安全监察局．乡镇煤矿安全监察文件汇编．北京：煤炭工业出版社，2002
[8] 蔡康旭，钟震宇．关于加强乡镇煤矿安全监管的思考．安全与环境工程，2005，Vol．12(1)
[9] 隆泗，肖素光．小煤矿安全管理面临的几个问题与对策．煤矿安全，2004，Vol．35(11)
[10] 邹宏君．浅谈强化小煤矿安全管理的策略．煤炭经济研究，2004(1)
[11] 李金河．在乡镇煤矿安全检查中应注意的几个问题．煤矿安全，2004，Vol．35(6)
[12] 孙永红．试论如何强化乡镇煤矿安全监察工作．煤炭技术，2004，Vol．23(12)
[13] 张生益．煤矿监控系统的发展概况及其关键技术．测控技术，1994，Vol．13(1)
[14] 谷宁禄．鲁远样．煤矿监控系统的发展概况及趋势．中国安全科学学报，1997，Vol．7 Supp．(12)
[15] 丰尚奇．加强小型煤矿安全监测系统的探讨．煤矿安全，2002，Vol．31(1)
[16] 范振兴．我国煤矿安全监测装置(系统)的发展．陕西煤炭技术，1999(4)
[17] 王虹桥．日本煤矿的集中监控体制及监控新技术．中国煤炭，1997，Vol．25(7)
[18] 刘洪．煤矿安全监测技术．北京：煤炭工业出版社，1993，6
[19] 马彩虹，李旭芳．煤矿监测监控技术应用现状和发展趋势．煤，2001，Vol．10(2)
[20] 曾祥鸿，黄强．KJ90型煤矿安全生产综合监控系统．矿业安全与环保，2000，Vol．29(1)
[21] 史友仁．KJ95型煤矿综合监控系统．煤矿自动化，1997(4)
[22] 贾柏青．KJ101型矿井监测系统设计选型技术问答．江苏：镇江中煤电子有限公司，2003，1
[23] SENTURION 500基本用户手册(09.00版本)．http://www.conspec-controls.com.cn
[24] 于斌，陈晓敏．应用网络技术实现煤矿安全监测系统联网．煤矿安全，2003，Vol．34(7)
[25] 赵晶晶．分布式煤矿现场集成监控系统的研究开发．重庆大学硕士学位论文，2004，10
[26] 钱建生，黄朝晖，曹国清，李炳才．基于VPN的分布式安全监控系统的设计．煤炭科学技术，2004，Vol．32(2)
[27] 王以功．煤矿安全生产管理理念及实践研究，山东科技大学硕士学位论文，2003，5
[28] 童敏明．瓦斯传感器非线性的动态调校．仪表技术与传感器，2000(11)
[29] 徐利治，王仁宏，周蕴时．函数逼近的理论与方法．上海：上海科学技术出版社，1983，5
[30] Khan, Wasim.; Nonlinear and adaptive control of motor drives with compensation of drive electronics. Georgia Institute of Technology, 1998,12
[31] Wilson, David Gerald.; Nonlinear/adaptive control architectures with active structures for flexible manipulators. The University of New Mexico.2000,5
[32] Vaudrey, Michael Allen.; Adaptive control methods for non-linear self-excited systems. Virginia Polytechnic Institute and State University.2001,8
[33] Chen Shuhao. Adaptive control of linear systems with actuator failures. University of Virginia,2004,1
[34] 张云生，祝晓红．自适应控制器设计及应用．北京：国防工业出版社．2005，5
[35] 周胜海．传感器非线性的硬件校正方法．传感器技术，2002，Vol．21(5)
[36] 蔡兵．传感器非线性硬件校正技术．襄樊学院学报，2004，Vol．25(2)
[37] 童敏明，钱毅．恒温瓦斯检测输出非线性的动态调校．仪器仪表学报，2001，Vol．22(5)
[38] 刘君华．智能传感器系统．西安：西安电子科技大学出版社，2004，8
[39] 胡守仁，沈清等．神经网络应用技术．长沙：国防科技大学出版社．1993，12
[40] 焦李成．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社．1990
[41] 易宏杰．BP网络原理及应用研究．中国海洋大学硕士学位论文．2004，7
[42] 何玉彬，李新忠．神经网络控制技术及其应用．北京：科学出版社．2000，11
[43] 蔡自兴，徐光佑．人工智能及其应用(第二版)．北京：清华大学出版社．1996，5
[44] S Park, P Yoon and M Sunwoo; Feedback error learning neural networks for sparkadvance control using cylinder pressure. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers(Part D),2001
[45] 阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟进化计算．北京：清华大学出版社，2001，5
[46] 曹建荣，姚庆梅．人工神经网络在传感器非线性校正上的应用．自动化仪表，2001，Vol．22(8)
[47] 张丹，于朝民，付永杰．基于人工神经网络的传感器非线性拟合方法的研究工业计量．2004．Vol．14(5)
[48] 林康红，施惠昌，卢强，奉玲．基于神经网络的传感器非线性误差校正．传感器技术，2002，Vol．21(1)
[49] CAI Zhihua. Symbolic Regression Based on GEP and Application in Predicting Amount of Gas Emitted from Coal Face. Progress in Safety Science and Technology (vol.Ⅴ) Part:A,2004
[50] Fayad, Hala.; Application of neural networks and genetic algorithms for solving conjunctive water use problems. Utah State University,2001
[51] Kim, Jeongwook.; Genetic algorithms for smart embedded systems. Georgia Institute of Technology,2001
[52] Naeem, Wasif.; Nonlinear predictive control using genetic algorithms.King Fahd University of Petroleum and Minerals (Saudi Arabia). 2001
[53] 王小平，曹立明．遗传算法——理论、应用与软件实现．西安：西安交通大学出版社，2002，1
[54] 施阳，李俊，王惠刚，严卫生．MATLAB语言工具箱——TOOLBOX实用指南．西安：西北工业大学出版社，1998，5
[55] 施阳，严卫生，李俊，郑会永．MATLAB语言精要及动态仿真工具SIMULINK．西安：西北工业大学出版社．1997．6
[56] 郝云芳，冯晓明，黄天禄．遗传算法在传感器非线性自校正中的应用．传感器技术，2003，Vol．22(6)
[57] 温秀兰，宋爱国，崔建伟，高桂本．用遗传算法实现信号转换电路的非线性校正．数据采集与处理，2003，Vol．18(3)
[58] 陈俊杰，芦俊，黄惟一．基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正．仪器仪表学报，2003，Vol．24(2)
[59] 杨江．李治．基于神经网络的多传感器系统误差校正方法．传感器技术，2002，Vol．21(4)
[60] 刘清．用遗传网络校正传感器非线性误差的研究．计算机应用，2002，Vol．22(12)
[61] 邓聚龙．灰色控制系统．武汉：华中理工大学出版社，1997，10
[62] 邓聚龙．灰色系统理论教程．武汉：华中理工大学出版社，1990，4
[63] 赵云胜，龙显，赵钦球，罗中杰．灰色系统理论在地学中的应用研究．武汉：华中理工大学出版社，1997，9
[64] 温丽华．灰色系统理论及其应用．哈尔滨工程大学硕士论文，2003，3
[65] 沈继红．灰色系统理论预测方法研究及其在舰船运动预报中的应用．哈尔滨工程大学博士论文，2001，12
[66] 孙涵芳，徐爱卿．MCS-51、96系列单片机原理及应用．北京：北京航空航天大学出版社．1988，2
[67] 黄晶．矿井智能瓦斯传感器自动调零灵敏度的研究．太原理工大学学报，2001，Vol．32(1)
[68] 赵敏，陈小平．王铮，余瑞芬．传感器实时自校准/自补偿技术的研究．数据采集与处理．1999，Vol．14(1)
[69] Tamura,Y., Zhang Deping, Umeda,N.and Sakeshita, K., LoadForecasting Using Grey Model, The Journal of Grey System, 1992,Vol.4(4)
[70] 吴宏晓，侯志俭，邰能灵．灰色神经网络模型GNNM(1，1)在城市年用电量预测中的应用．中国电力，2005，Vol．38(2)
[71] 刘晓明，陈佳，安敏．煤矿瓦斯监控系统设计．煤矿机电，2004(3)
[72] 李朝青．PC机及单片机数据通信技术．北京：北京航空航天大学出版社，2000，12
[73] 蒋坚，高希彦．PC机与单片机串行通信在汽油机电控系统中的应用．计算机应用与软件，2004，Vol．21(3)
[74] 林颖，罗金炎．刘骄，陈忠．基于RS485总线的PC机与多单片机系统间的串行通信．全国先进制造技术高层论坛暨制造业自动化、信息化技术研讨会论文集，2005
[75] 梁中华．王子威，祁春清，索迹．PC机与单片机串行通信的研究．沈阳工业大学学报，2005，Vol．27(3)
[76] 张红涛，王三武，鲁力，刘畅．51单片机和PC机串行通信系统设计．化工自动化及仪表，2005．Vol．32(4)
[77] 王克家，李建．单片机与调制解调器接口通信的设计．应用科技，2002，Vol．29(8)
[78] 郭正红．夏继强，满庆丰．利用MODEM实现单片机与PC机远程通信．仪表技术与传感器，2002(1)
[79] 韩芳，郑晓亮，胡业林．基于单片机与MODEM的远程通信控制．苏州科技学院学报(工程技术版)，2005，Vol．18(1)
[80] 何嘉斌．张雄希．基于MODEM的单片机与PC机远程数据传输设计．仪表技术，2004，1
[81] 赵晓博．郝荣华，刘晓星．基于MODEM和单片机的远程数据监测系统的设计．现代电子技术，2004，16
[82] 赵栋利，武鑫，李亚西．基于MSM7512B的单片MODEM远程抄表系统设计．电子设计应用，2004,6
[83] 熊文龙，杨森．基于Winbond78e52的工业调制解调器．武汉理工大学学报(信息与管理工程版)．2005，Vol．27(2)
[84] 高嵩，倪原．张荷芳．一种基于MODEM的计算机远程监控系统．西安工业学院学报，2005，Vol．25(1)
[85] 温明．基于公众电话网的远程数据采集系统的设计与实现．哈尔滨工程大学硕士论文，2003，2
[86] 刘欣，彭悦勇．基于PSTN的低成本远程监控系统．电子技术，2002，2
[87] 俞一彪，赵鹤鸣，周旭东．基于PSTN的远程控制系统通信模块设计与实现．计算机工程，2001，Vol．27(11)
[88] 周振峰．基于公用电话网的单片机控制系统与PC机间远程通信的一种方法．嘉兴学院学报，2003，Vol．15(3)
[89] CMX868 Low Power V.22 bis Modem.CML Microsystems Plc.2004,1
[90] 罗琪．翟立君．新型MODEM芯片CMX868的应用．国外电子元器件．2004．3
[91] 陈坚，孙志月．MODEM通信编程技术．西安：西安电子科技大学出版社，1998，3
[92] 冯延晖，邱颖宁．MODEM完全手册．北京：中国电力出版社，2000，1
[93] 王建．大坝安全监控集成智能专家系统关键技术研究．河海大学博士论文，2002，7
[94] 阳宪惠．现场总线技术及其应用．北京：清华大学出版社，1999．6
[95] 雷霖．现场总线控制网络技术．北京：电子工业出版社，2004，4
[96] 吴新忠，乔宏颖，任子晖．现场总线技术综述．工矿自动化，2004(1)
[97] 沈航，徐红泉，蔡慧，吴靖．工业以太网和现场总线．工业仪表与自动化装置，2005(1)
[98] 王杰．现场总线技术的现状与发展．电气传动自动化2005，Vol．27(3)
[99] 贺毅，赵望达，刘勇求．现场总线技术应用及其发展趋势探讨．工业计量，2005，Vol．15(1)
[100] 王晓峰．LonWorks总线技术在矿井监控系统中的应用研究．广东工业大学硕士论文，2003，4
[101] 杨俊起，贺体龙，袁兆强．CAN现场总线在工业以太网远程监控系统中的应用．河南科技大学学报(自然科学版)，2004，Vol．25(4)
[102] 何勇军．大坝安全监控的人工智能技术研究．河海大学博士学位论文，2002，6
[103] Sharke, Paul. A Fieldbus That Chooses. Mechanical Engineefing,2005,Vol. 127(8)
[104] 刘美俊．基于PROFIBUS总线的组网技术．组合机床与自动化加工技术，2005(5)
[105] 李长录，杜鸿．矿井监控系统现场总线技术．煤矿安全，2003，Vol．34 Supp．(9)
[106] 金宁，李铭新，杜洪茹．煤矿Modbus总线设各的信息传输．工矿自动化，2002(6)
[107] 周霞，魏臻，胡晓健．基于CAN总线的煤矿安全监控系统网络通信设计．工矿自动化，2005(3)
[108] 邬宽明．CAN总线原理和应用系统设计．北京：北京航空航天大学出版社，1996，11
[109] 徐钊，郑红党，刘玉东．基于CAN总线的煤矿监测监控系统研究．中国矿业大学学报，2004，Vol．33(4)
[110] Virvalo, Tapio; Lammila, Mika; Lehto, Erkki. CAN bus applied on hydraulic computed force control. Transactions of the Institute of Measurement & Control, 2004,Vol.26(5)
[111] Chai Zhuxin; Huang Qunying; Wu Yican; Liu Xiaoping; Liao Zhuhua. An integrative radiation protection control system based on a CAN bus for the HT-7U tokamak fusion device. Journal of Radiological Protection. 2004.Vol.24(2)
[112] 苏健．基于CAN总线监控系统的研究和开发．北京工业大学硕士学位论文，2003，5
[113] 廖云洁．基于现场总线的底层控制网络应用研究．浙江大学硕士学位论文，2003，2
[114] 张琦，丁学文，唐永刚．基于CAN网络的通用高精度数据采集卡及其组网实现．纺织高校基础科学学报，2003，Vol．16(2)
[115] 范焱，王武斌，乔占明，王原会．姚永林．CAN总线智能节点在煤矿运输信、集、闭系统中的应用．电脑开发与应用，2005，Vol．18(5)
[116] 潘健，陈立彬，童星．基于CAN总线的网络监控系统．现代电子技术，2005(6)
[117] 曹军义，曹秉刚．基于CAN总线的智能仪表组网技术．化工自动化及仪表，2004，Vol．31(3)
[118] 成继勋，孟祥忠．煤矿用现场总线标准的研究．煤炭学报，2001，Vol．26(6)
[119] 曾声奎，赵延弟，张建国，康锐，石君友．系统可靠性设计分析教程．北京：北京航空航天大学出版社，2001，1
[120] 胡昌寿．可靠性工程——设计、试验、分析、管理．北京：宇航出版社．1989，8
[121] 许世范．面向信息化时代的煤矿监控系统．煤矿自动化，1999(1)
[122] 《煤矿通风与安全》编写组．煤矿通风与安全．北京：煤炭工业出版社，1979，6
[123] 吴中立．矿井通风与安全．徐州：中国矿业大学出版社，1989，6
[124] 聂百胜，何学秋等．煤与瓦斯突出预测技术研究现状及发展趋势．中国安全科学学报，2003，Vol．13(3)
[125] 于不凡．煤和瓦斯突出的预测．世界煤炭技术，1985(2)
[126] 罗新荣．俞启香．矿井瓦斯预测与评价．中国安全科学学报，1994，Vol．4(3)
[127] 苏文叔．利用瓦斯涌出动态指标预测煤与瓦斯突出．煤炭工程师，1996(5)
[128] 边肇棋，张学工．模式识别(第三版)．北京：清华大学出版社，2000，1
[129] 沈清，汤霖．模式识别导论．长沙：国防科技大学出版社，1991，5
[130] 肖柏华．模式识别系统设计中的综合集成方法研究．中国科学院声学研究所博士后士学位论文，2002．8
[131] 赵喜林，赵喜玲，江祥奎．模式识别方法及其比较分析．信阳农业高等专科学校学报，2004，Vol．14(3)
[132] Liu, S; Gu, F; Ball, A. The on-line detection of engine misfire at low speed using multiple feature fusion with fuzzy pattern recognition. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers(Part D )Journal of Automobile Engineering, 2002, Vol.216(5)
[133] Sayed, Tarek; Abdelwahab, Walid; Navin, Frank. Identifying Accident-Prone Locations Using Fuzzy Pattern Recognition. Journal of Transportation Engineering, 1995,Vol. 121 (4)
[134] 戴红．基于模糊模式识别的城市道路交通状态检测算法．吉林工程技术师范学院学报，2005，Vol．21(3)
[135] 王永福，古莹奎，吴卫东，黄洪钟．基于模糊模式识别的模块选择算法．兰州理工大学学报，2004，Vol．30(4)
[136] 申恩福．矿井瓦斯涌出量预测研究．辽宁工程技术大学硕士论文，2001，12
[137] 程佩青．数字信号处理教程(第二版)．北京：清华大学出版社，2001，8
[138] 姚天任，孙洪．现代数字信号处理．武汉：华中科技大学出版社．1999，11
[139] (美)Roberto Cristi．徐盛等译．现代数字信号处理．北京：机械工业出版社．2005，5
[140] 张铁岗．矿井瓦斯综合治理技术．北京：煤炭工业出版社，2001
[141] 孙重旭，孔凡正．炮采炮掘工作面煤与瓦斯突出的特点与防治．煤炭工程师，1998(3)
[142] 毕德纯，倪文耀．炮掘工作面的瓦斯涌出规律与防治措施．煤矿安全，2002，Vol．33(6)
[143] 赵红英，郑国强，鲍建军．模糊模式识别在车型分类中的应用．拖拉机与农用运输车，2005(2)
[144] 俞启香．矿井瓦斯防治．徐州：中国矿业大学出版社，1990，4
[145] 芮绍发，陈富勇，宋三胜．煤矿中小型构造控制瓦斯涌出规律．矿业安全与环保，2001，Vol．28(6)
[146] 南存全，冯夏庭基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测东北大学学报(自然科学版)，2004，Vol．25(9)
[147] 孙即样等．现代模式识别．长沙：国防科技大学出版社，2002，1
[148] 吴信才．地理信息系统原理及方法．北京：电子工业出版社，2002
[149] 吴信才．地理信息系统设计与实现．北京：电子工业出版社，2002
[150] 戴刚毅，鲍征宇，张锦章．基于GIS的矿山空间数据库的建立．物探化探计算技术，2000，Vol．22(1)
[151] 罗伟其．信息系统综合集成的发展及其若干问题．小型微型计算机系统，2001，Vol．22(9)
[152] 许光泉．严家平．勘探阶段煤层储量精确计算分析．煤炭科学技术，2004，Vol．32(12)
[153] Hartman HL, Mutmansky JM, Wang YJ. Mine Ventilation and Air Conditioning. New York: John Wiley & Sons,1982
[154] 黄光球，陆秋琴，郑彦全．存在固定风量分支的通风网络解算新方法．金属矿山，2004(10)
[155] 王德明，周福宝．基于WINDOWS的矿井通风网络解算软件的研制．中国矿业大学学报，2000，Vol．29(1)
[156] 赵建华，吴立华．基于通风网络解算的阻力测定数据库管理系统研发．山东煤炭科技，2005(2)
[157] 王树刚．王继仁，洪林．矿井正常和灾变时期通风网络解算的数学模型．辽宁工程技术大学学报，2003，Vol．22(4)
[158] 张铁岗，王云甲，李钢．煤矿安全生产调度指挥信息系统及其应用．中国安全科学报，2001，vol．11(1)
[159] 周骏，曲云尧．煤与瓦斯突出模式识别预测软件的设计原理．山东矿业学院学报，1996，vol．15(1)
[2] 国家安全生产监督管理局、国家煤矿安全监察局．国家安全生产科技发展规划 煤矿领域研究报告(2004～2010)，2003，12
[3] 阎长乐．中国能源发展报告．北京：经济管理出版社，1997
[4] 柴兆喜．各国煤和瓦斯突出概况．世界煤炭技术，1984(4)
[5] 李胜．煤与瓦斯突出区域预测的模式识别方法研究．辽宁工程技术大学博士论文，2004，5
[6] 潘伟尔．中国需要适当数量的小煤矿．中国能源，2003，Vol．25(8)
[7] 国家煤矿安全监察局．乡镇煤矿安全监察文件汇编．北京：煤炭工业出版社，2002
[8] 蔡康旭，钟震宇．关于加强乡镇煤矿安全监管的思考．安全与环境工程，2005，Vol．12(1)
[9] 隆泗，肖素光．小煤矿安全管理面临的几个问题与对策．煤矿安全，2004，Vol．35(11)
[10] 邹宏君．浅谈强化小煤矿安全管理的策略．煤炭经济研究，2004(1)
[11] 李金河．在乡镇煤矿安全检查中应注意的几个问题．煤矿安全，2004，Vol．35(6)
[12] 孙永红．试论如何强化乡镇煤矿安全监察工作．煤炭技术，2004，Vol．23(12)
[13] 张生益．煤矿监控系统的发展概况及其关键技术．测控技术，1994，Vol．13(1)
[14] 谷宁禄．鲁远样．煤矿监控系统的发展概况及趋势．中国安全科学学报，1997，Vol．7 Supp．(12)
[15] 丰尚奇．加强小型煤矿安全监测系统的探讨．煤矿安全，2002，Vol．31(1)
[16] 范振兴．我国煤矿安全监测装置(系统)的发展．陕西煤炭技术，1999(4)
[17] 王虹桥．日本煤矿的集中监控体制及监控新技术．中国煤炭，1997，Vol．25(7)
[18] 刘洪．煤矿安全监测技术．北京：煤炭工业出版社，1993，6
[19] 马彩虹，李旭芳．煤矿监测监控技术应用现状和发展趋势．煤，2001，Vol．10(2)
[20] 曾祥鸿，黄强．KJ90型煤矿安全生产综合监控系统．矿业安全与环保，2000，Vol．29(1)
[21] 史友仁．KJ95型煤矿综合监控系统．煤矿自动化，1997(4)
[22] 贾柏青．KJ101型矿井监测系统设计选型技术问答．江苏：镇江中煤电子有限公司，2003，1
[23] SENTURION 500基本用户手册(09.00版本)．http://www.conspec-controls.com.cn
[24] 于斌，陈晓敏．应用网络技术实现煤矿安全监测系统联网．煤矿安全，2003，Vol．34(7)
[25] 赵晶晶．分布式煤矿现场集成监控系统的研究开发．重庆大学硕士学位论文，2004，10
[26] 钱建生，黄朝晖，曹国清，李炳才．基于VPN的分布式安全监控系统的设计．煤炭科学技术，2004，Vol．32(2)
[27] 王以功．煤矿安全生产管理理念及实践研究，山东科技大学硕士学位论文，2003，5
[28] 童敏明．瓦斯传感器非线性的动态调校．仪表技术与传感器，2000(11)
[29] 徐利治，王仁宏，周蕴时．函数逼近的理论与方法．上海：上海科学技术出版社，1983，5
[30] Khan, Wasim.; Nonlinear and adaptive control of motor drives with compensation of drive electronics. Georgia Institute of Technology, 1998,12
[31] Wilson, David Gerald.; Nonlinear/adaptive control architectures with active structures for flexible manipulators. The University of New Mexico.2000,5
[32] Vaudrey, Michael Allen.; Adaptive control methods for non-linear self-excited systems. Virginia Polytechnic Institute and State University.2001,8
[33] Chen Shuhao. Adaptive control of linear systems with actuator failures. University of Virginia,2004,1
[34] 张云生，祝晓红．自适应控制器设计及应用．北京：国防工业出版社．2005，5
[35] 周胜海．传感器非线性的硬件校正方法．传感器技术，2002，Vol．21(5)
[36] 蔡兵．传感器非线性硬件校正技术．襄樊学院学报，2004，Vol．25(2)
[37] 童敏明，钱毅．恒温瓦斯检测输出非线性的动态调校．仪器仪表学报，2001，Vol．22(5)
[38] 刘君华．智能传感器系统．西安：西安电子科技大学出版社，2004，8
[39] 胡守仁，沈清等．神经网络应用技术．长沙：国防科技大学出版社．1993，12
[40] 焦李成．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社．1990
[41] 易宏杰．BP网络原理及应用研究．中国海洋大学硕士学位论文．2004，7
[42] 何玉彬，李新忠．神经网络控制技术及其应用．北京：科学出版社．2000，11
[43] 蔡自兴，徐光佑．人工智能及其应用(第二版)．北京：清华大学出版社．1996，5
[44] S Park, P Yoon and M Sunwoo; Feedback error learning neural networks for sparkadvance control using cylinder pressure. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers(Part D),2001
[45] 阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟进化计算．北京：清华大学出版社，2001，5
[46] 曹建荣，姚庆梅．人工神经网络在传感器非线性校正上的应用．自动化仪表，2001，Vol．22(8)
[47] 张丹，于朝民，付永杰．基于人工神经网络的传感器非线性拟合方法的研究工业计量．2004．Vol．14(5)
[48] 林康红，施惠昌，卢强，奉玲．基于神经网络的传感器非线性误差校正．传感器技术，2002，Vol．21(1)
[49] CAI Zhihua. Symbolic Regression Based on GEP and Application in Predicting Amount of Gas Emitted from Coal Face. Progress in Safety Science and Technology (vol.Ⅴ) Part:A,2004
[50] Fayad, Hala.; Application of neural networks and genetic algorithms for solving conjunctive water use problems. Utah State University,2001
[51] Kim, Jeongwook.; Genetic algorithms for smart embedded systems. Georgia Institute of Technology,2001
[52] Naeem, Wasif.; Nonlinear predictive control using genetic algorithms.King Fahd University of Petroleum and Minerals (Saudi Arabia). 2001
[53] 王小平，曹立明．遗传算法——理论、应用与软件实现．西安：西安交通大学出版社，2002，1
[54] 施阳，李俊，王惠刚，严卫生．MATLAB语言工具箱——TOOLBOX实用指南．西安：西北工业大学出版社，1998，5
[55] 施阳，严卫生，李俊，郑会永．MATLAB语言精要及动态仿真工具SIMULINK．西安：西北工业大学出版社．1997．6
[56] 郝云芳，冯晓明，黄天禄．遗传算法在传感器非线性自校正中的应用．传感器技术，2003，Vol．22(6)
[57] 温秀兰，宋爱国，崔建伟，高桂本．用遗传算法实现信号转换电路的非线性校正．数据采集与处理，2003，Vol．18(3)
[58] 陈俊杰，芦俊，黄惟一．基于遗传神经网络的传感器系统的非线性校正．仪器仪表学报，2003，Vol．24(2)
[59] 杨江．李治．基于神经网络的多传感器系统误差校正方法．传感器技术，2002，Vol．21(4)
[60] 刘清．用遗传网络校正传感器非线性误差的研究．计算机应用，2002，Vol．22(12)
[61] 邓聚龙．灰色控制系统．武汉：华中理工大学出版社，1997，10
[62] 邓聚龙．灰色系统理论教程．武汉：华中理工大学出版社，1990，4
[63] 赵云胜，龙显，赵钦球，罗中杰．灰色系统理论在地学中的应用研究．武汉：华中理工大学出版社，1997，9
[64] 温丽华．灰色系统理论及其应用．哈尔滨工程大学硕士论文，2003，3
[65] 沈继红．灰色系统理论预测方法研究及其在舰船运动预报中的应用．哈尔滨工程大学博士论文，2001，12
[66] 孙涵芳，徐爱卿．MCS-51、96系列单片机原理及应用．北京：北京航空航天大学出版社．1988，2
[67] 黄晶．矿井智能瓦斯传感器自动调零灵敏度的研究．太原理工大学学报，2001，Vol．32(1)
[68] 赵敏，陈小平．王铮，余瑞芬．传感器实时自校准/自补偿技术的研究．数据采集与处理．1999，Vol．14(1)
[69] Tamura,Y., Zhang Deping, Umeda,N.and Sakeshita, K., LoadForecasting Using Grey Model, The Journal of Grey System, 1992,Vol.4(4)
[70] 吴宏晓，侯志俭，邰能灵．灰色神经网络模型GNNM(1，1)在城市年用电量预测中的应用．中国电力，2005，Vol．38(2)
[71] 刘晓明，陈佳，安敏．煤矿瓦斯监控系统设计．煤矿机电，2004(3)
[72] 李朝青．PC机及单片机数据通信技术．北京：北京航空航天大学出版社，2000，12
[73] 蒋坚，高希彦．PC机与单片机串行通信在汽油机电控系统中的应用．计算机应用与软件，2004，Vol．21(3)
[74] 林颖，罗金炎．刘骄，陈忠．基于RS485总线的PC机与多单片机系统间的串行通信．全国先进制造技术高层论坛暨制造业自动化、信息化技术研讨会论文集，2005
[75] 梁中华．王子威，祁春清，索迹．PC机与单片机串行通信的研究．沈阳工业大学学报，2005，Vol．27(3)
[76] 张红涛，王三武，鲁力，刘畅．51单片机和PC机串行通信系统设计．化工自动化及仪表，2005．Vol．32(4)
[77] 王克家，李建．单片机与调制解调器接口通信的设计．应用科技，2002，Vol．29(8)
[78] 郭正红．夏继强，满庆丰．利用MODEM实现单片机与PC机远程通信．仪表技术与传感器，2002(1)
[79] 韩芳，郑晓亮，胡业林．基于单片机与MODEM的远程通信控制．苏州科技学院学报(工程技术版)，2005，Vol．18(1)
[80] 何嘉斌．张雄希．基于MODEM的单片机与PC机远程数据传输设计．仪表技术，2004，1
[81] 赵晓博．郝荣华，刘晓星．基于MODEM和单片机的远程数据监测系统的设计．现代电子技术，2004，16
[82] 赵栋利，武鑫，李亚西．基于MSM7512B的单片MODEM远程抄表系统设计．电子设计应用，2004,6
[83] 熊文龙，杨森．基于Winbond78e52的工业调制解调器．武汉理工大学学报(信息与管理工程版)．2005，Vol．27(2)
[84] 高嵩，倪原．张荷芳．一种基于MODEM的计算机远程监控系统．西安工业学院学报，2005，Vol．25(1)
[85] 温明．基于公众电话网的远程数据采集系统的设计与实现．哈尔滨工程大学硕士论文，2003，2
[86] 刘欣，彭悦勇．基于PSTN的低成本远程监控系统．电子技术，2002，2
[87] 俞一彪，赵鹤鸣，周旭东．基于PSTN的远程控制系统通信模块设计与实现．计算机工程，2001，Vol．27(11)
[88] 周振峰．基于公用电话网的单片机控制系统与PC机间远程通信的一种方法．嘉兴学院学报，2003，Vol．15(3)
[89] CMX868 Low Power V.22 bis Modem.CML Microsystems Plc.2004,1
[90] 罗琪．翟立君．新型MODEM芯片CMX868的应用．国外电子元器件．2004．3
[91] 陈坚，孙志月．MODEM通信编程技术．西安：西安电子科技大学出版社，1998，3
[92] 冯延晖，邱颖宁．MODEM完全手册．北京：中国电力出版社，2000，1
[93] 王建．大坝安全监控集成智能专家系统关键技术研究．河海大学博士论文，2002，7
[94] 阳宪惠．现场总线技术及其应用．北京：清华大学出版社，1999．6
[95] 雷霖．现场总线控制网络技术．北京：电子工业出版社，2004，4
[96] 吴新忠，乔宏颖，任子晖．现场总线技术综述．工矿自动化，2004(1)
[97] 沈航，徐红泉，蔡慧，吴靖．工业以太网和现场总线．工业仪表与自动化装置，2005(1)
[98] 王杰．现场总线技术的现状与发展．电气传动自动化2005，Vol．27(3)
[99] 贺毅，赵望达，刘勇求．现场总线技术应用及其发展趋势探讨．工业计量，2005，Vol．15(1)
[100] 王晓峰．LonWorks总线技术在矿井监控系统中的应用研究．广东工业大学硕士论文，2003，4
[101] 杨俊起，贺体龙，袁兆强．CAN现场总线在工业以太网远程监控系统中的应用．河南科技大学学报(自然科学版)，2004，Vol．25(4)
[102] 何勇军．大坝安全监控的人工智能技术研究．河海大学博士学位论文，2002，6
[103] Sharke, Paul. A Fieldbus That Chooses. Mechanical Engineefing,2005,Vol. 127(8)
[104] 刘美俊．基于PROFIBUS总线的组网技术．组合机床与自动化加工技术，2005(5)
[105] 李长录，杜鸿．矿井监控系统现场总线技术．煤矿安全，2003，Vol．34 Supp．(9)
[106] 金宁，李铭新，杜洪茹．煤矿Modbus总线设各的信息传输．工矿自动化，2002(6)
[107] 周霞，魏臻，胡晓健．基于CAN总线的煤矿安全监控系统网络通信设计．工矿自动化，2005(3)
[108] 邬宽明．CAN总线原理和应用系统设计．北京：北京航空航天大学出版社，1996，11
[109] 徐钊，郑红党，刘玉东．基于CAN总线的煤矿监测监控系统研究．中国矿业大学学报，2004，Vol．33(4)
[110] Virvalo, Tapio; Lammila, Mika; Lehto, Erkki. CAN bus applied on hydraulic computed force control. Transactions of the Institute of Measurement & Control, 2004,Vol.26(5)
[111] Chai Zhuxin; Huang Qunying; Wu Yican; Liu Xiaoping; Liao Zhuhua. An integrative radiation protection control system based on a CAN bus for the HT-7U tokamak fusion device. Journal of Radiological Protection. 2004.Vol.24(2)
[112] 苏健．基于CAN总线监控系统的研究和开发．北京工业大学硕士学位论文，2003，5
[113] 廖云洁．基于现场总线的底层控制网络应用研究．浙江大学硕士学位论文，2003，2
[114] 张琦，丁学文，唐永刚．基于CAN网络的通用高精度数据采集卡及其组网实现．纺织高校基础科学学报，2003，Vol．16(2)
[115] 范焱，王武斌，乔占明，王原会．姚永林．CAN总线智能节点在煤矿运输信、集、闭系统中的应用．电脑开发与应用，2005，Vol．18(5)
[116] 潘健，陈立彬，童星．基于CAN总线的网络监控系统．现代电子技术，2005(6)
[117] 曹军义，曹秉刚．基于CAN总线的智能仪表组网技术．化工自动化及仪表，2004，Vol．31(3)
[118] 成继勋，孟祥忠．煤矿用现场总线标准的研究．煤炭学报，2001，Vol．26(6)
[119] 曾声奎，赵延弟，张建国，康锐，石君友．系统可靠性设计分析教程．北京：北京航空航天大学出版社，2001，1
[120] 胡昌寿．可靠性工程——设计、试验、分析、管理．北京：宇航出版社．1989，8
[121] 许世范．面向信息化时代的煤矿监控系统．煤矿自动化，1999(1)
[122] 《煤矿通风与安全》编写组．煤矿通风与安全．北京：煤炭工业出版社，1979，6
[123] 吴中立．矿井通风与安全．徐州：中国矿业大学出版社，1989，6
[124] 聂百胜，何学秋等．煤与瓦斯突出预测技术研究现状及发展趋势．中国安全科学学报，2003，Vol．13(3)
[125] 于不凡．煤和瓦斯突出的预测．世界煤炭技术，1985(2)
[126] 罗新荣．俞启香．矿井瓦斯预测与评价．中国安全科学学报，1994，Vol．4(3)
[127] 苏文叔．利用瓦斯涌出动态指标预测煤与瓦斯突出．煤炭工程师，1996(5)
[128] 边肇棋，张学工．模式识别(第三版)．北京：清华大学出版社，2000，1
[129] 沈清，汤霖．模式识别导论．长沙：国防科技大学出版社，1991，5
[130] 肖柏华．模式识别系统设计中的综合集成方法研究．中国科学院声学研究所博士后士学位论文，2002．8
[131] 赵喜林，赵喜玲，江祥奎．模式识别方法及其比较分析．信阳农业高等专科学校学报，2004，Vol．14(3)
[132] Liu, S; Gu, F; Ball, A. The on-line detection of engine misfire at low speed using multiple feature fusion with fuzzy pattern recognition. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers(Part D )Journal of Automobile Engineering, 2002, Vol.216(5)
[133] Sayed, Tarek; Abdelwahab, Walid; Navin, Frank. Identifying Accident-Prone Locations Using Fuzzy Pattern Recognition. Journal of Transportation Engineering, 1995,Vol. 121 (4)
[134] 戴红．基于模糊模式识别的城市道路交通状态检测算法．吉林工程技术师范学院学报，2005，Vol．21(3)
[135] 王永福，古莹奎，吴卫东，黄洪钟．基于模糊模式识别的模块选择算法．兰州理工大学学报，2004，Vol．30(4)
[136] 申恩福．矿井瓦斯涌出量预测研究．辽宁工程技术大学硕士论文，2001，12
[137] 程佩青．数字信号处理教程(第二版)．北京：清华大学出版社，2001，8
[138] 姚天任，孙洪．现代数字信号处理．武汉：华中科技大学出版社．1999，11
[139] (美)Roberto Cristi．徐盛等译．现代数字信号处理．北京：机械工业出版社．2005，5
[140] 张铁岗．矿井瓦斯综合治理技术．北京：煤炭工业出版社，2001
[141] 孙重旭，孔凡正．炮采炮掘工作面煤与瓦斯突出的特点与防治．煤炭工程师，1998(3)
[142] 毕德纯，倪文耀．炮掘工作面的瓦斯涌出规律与防治措施．煤矿安全，2002，Vol．33(6)
[143] 赵红英，郑国强，鲍建军．模糊模式识别在车型分类中的应用．拖拉机与农用运输车，2005(2)
[144] 俞启香．矿井瓦斯防治．徐州：中国矿业大学出版社，1990，4
[145] 芮绍发，陈富勇，宋三胜．煤矿中小型构造控制瓦斯涌出规律．矿业安全与环保，2001，Vol．28(6)
[146] 南存全，冯夏庭基于模式识别的煤与瓦斯突出区域预测东北大学学报(自然科学版)，2004，Vol．25(9)
[147] 孙即样等．现代模式识别．长沙：国防科技大学出版社，2002，1
[148] 吴信才．地理信息系统原理及方法．北京：电子工业出版社，2002
[149] 吴信才．地理信息系统设计与实现．北京：电子工业出版社，2002
[150] 戴刚毅，鲍征宇，张锦章．基于GIS的矿山空间数据库的建立．物探化探计算技术，2000，Vol．22(1)
[151] 罗伟其．信息系统综合集成的发展及其若干问题．小型微型计算机系统，2001，Vol．22(9)
[152] 许光泉．严家平．勘探阶段煤层储量精确计算分析．煤炭科学技术，2004，Vol．32(12)
[153] Hartman HL, Mutmansky JM, Wang YJ. Mine Ventilation and Air Conditioning. New York: John Wiley & Sons,1982
[154] 黄光球，陆秋琴，郑彦全．存在固定风量分支的通风网络解算新方法．金属矿山，2004(10)
[155] 王德明，周福宝．基于WINDOWS的矿井通风网络解算软件的研制．中国矿业大学学报，2000，Vol．29(1)
[156] 赵建华，吴立华．基于通风网络解算的阻力测定数据库管理系统研发．山东煤炭科技，2005(2)
[157] 王树刚．王继仁，洪林．矿井正常和灾变时期通风网络解算的数学模型．辽宁工程技术大学学报，2003，Vol．22(4)
[158] 张铁岗，王云甲，李钢．煤矿安全生产调度指挥信息系统及其应用．中国安全科学报，2001，vol．11(1)
[159] 周骏，曲云尧．煤与瓦斯突出模式识别预测软件的设计原理．山东矿业学院学报，1996，vol．15(1)