一种分级网络架构的煤矿综合监控系统设计

针对煤矿井下环境复杂、矿井检测节点和检测参数种类众多的情况,提出了一种基于CAN总线分级网络架构的煤矿综合监控系统。主网络采用总线型拓扑结构,二级网络采用星型拓扑结构,系统采用不同的智能节点接入分级网络。分级网络解决了矿井下监控对象网络的独立问题,实现了矿井中所有监测对象整体组网的统一检测;在增加了网络容量的同时,也提高了网络利用率。在组网通信试验中,该分级网络结构和通信节点较好地实现了数据传输的实时性、可靠性和抗干扰性。     

煤矿井下有线宽带信息传输研究

指出要实现煤矿井下固定岗位无人值守、综采和综放等采煤工作面少人作业,应装备具有地面远程控制功能的煤矿监控系统、监视系统、矿用调度通信系统和矿井移动通信系统等;提出矿井信息传输系统应满足传输带宽宽、有线与无线相结合、抗故障能力强、传输距离远、可靠性高、标准化、安全性好等要求;在分析星型、环型、树型和总线型等煤矿井下有线传输网络结构优缺点的基础上,提出了双巷双缆、单巷双缆、单缆双树冗余结构,认为理想的煤矿井下有线传输网络应采用双巷双缆或单巷双缆双树冗余结构;提出煤矿井下有线宽带传输应采用基于无源光网络的矿用以太网或基于有源光网络的矿用以太网的观点,并提出了这两种矿用以太网的主要性能与技术指标要求。     

基于光纤工业以太环网的矿井安全监控系统设计

提出基于工业以太环网以光纤为传输介质的矿井安全监控系统的设计方案,设计基于以太环网的煤矿工业控制网络的实用模型,重点介绍系统的总体结构,以及方案的具体实施.该方案解决安全监控系统在煤矿复杂环境下的信息传输问题.     

基于ZigBee的煤矿井下甲烷浓度检测系统设计

针对传统煤矿井下甲烷浓度采用工业总线检测方法的不灵活和存在盲点等问题,本文提出了一种基于ZigBee的煤矿井下甲烷浓度检测系统。系统采用ZigBee协议栈构建无线传感器通讯网络,该网络的终端节点感知和采集矿井甲烷的浓度,并将浓度数据通过无线传输至协调器,协调器再经过串口传输到地面的监控中心。详细介绍了检测系统的软硬件设计,并对系统进行了测试验证。     

基于UML的EtherCAT矿井电力监控系统实时性研究

针对矿井电力监控系统中存在的实时性差、可靠性不足的问题,提出了采用以太网控制自动化技术EtherCAT为通信网络,搭建煤矿井下供电系统,并利用统一建模语言UML建立电力监控系统模型。实验室条件下,依据模型搭建系统实验平台,对EtherCAT矿井电力监控系统实时性进行分析。结果表明,系统网络报文传输时延极小,且故障切除实时性高,能够为后续EtherCAT矿井电力监控系统开发提供技术支持。     

基于无线传感器网络的煤矿顶板压力监测系统

设计了煤矿顶板压力监测系统,采用无线传感网络的节点作为顶板压力数据采集的终端,采集顶板的压力变化数据。各节点采用基于IEEE802.15.4和ZigBee协议栈的无线方式将数据传送到汇聚节点,汇聚节点采用有线通信方式将采集到的数据通过USB传输接口传输至地面的管理监控站,实现对矿井顶板压力数据的实时监控。     

基于zigbee和GPRS/CDMA无线网络技术的煤矿安全预警系统的设计

针对煤炭井下开采存在的安全问题,设计了一种能够实时测量、自动传输矿井环境监测数据以及预警系统。该系统基于无线传感器网络,以ZigBee模块CC2430芯片为核心,实现环境因子数据的采集、汇聚;采用GPRS/CDMA传输网络将数据发至监控中心,实现了煤矿井下环境数据的无线监测以及远程传输。该系统解决了传统测量工作量大、传统有线网络布线难的问题,提高了煤矿安全系统的自动化程度,可预防瓦斯、CO等事故对企业造成的损失,可方便有效地用于煤矿的安全生产。     

基于网络控制的矿井安全监控系统的设计与研究

介绍了在煤矿企业中矿井监控系统的设计,设计基于GIS的监控软件系统.采用GIS技术将地面信息和安全监控点数据有机地结合,CC-Link现场总线技术和三菱系列PLC以及工业以太网技术设计矿井监控系统,阐述了不同层次通信网络的实现情况.     

嵌入式USB3.0传输接口在矿井监控系统中的应用

矿井监控系统是煤矿高产、高效、安全生产的保障。由于煤矿井下的恶劣的环境对矿井监控系统提出了电器防暴、抗干扰能力强、不宜采用中继器、满足数据传输距离远等高性能的要求,我们设计了一种新型USB传输接口,实现与所有采集分站之间的海量数据通信,进一步提高了煤矿安全生产的信息化程度。同时对系统进行了测试并应用到矿井安全生产中,达到了监控矿井的目的,具有创新性和实用性。     

IT给煤矿安全加保险——淮北矿业集团安全监测信息集成系统一览

淮北矿业集团的煤矿分布式安全监测监视系统是以煤矿井下生产环节的作业环境、作业状况为监测对象,以计算机为主控设备,计算机网络及监控软件、传输接口、传输通道、数据采集、各种传感器对所有工矿参数进行实时监测、分析、集中处理的自动化监测监控系统。该系统本着“先抽后采、监测监控、以风定产”十二字方针,提高了煤矿安全监察科技含量和煤矿安全装备水平。安全生产监测监控系统主要装备是在生产第一线,安全生产监测监控系统要为安全生产调度提供及时准确的工况图像数据信息,必须要在对各个不同系统的数据格式和通信协议分析的基础上,…     

基于WLAN的全景视觉煤矿安全监控系统

针对煤矿下复杂环境及其安全管理需求,提出一种基于WLAN(Wireless Local Area Network)的全景视觉煤矿安全监控系统,采用ODVS(Omni-Directional Vision Sensors)配合有线和无线通信方式传输图像、信息、指令和数据,实时获取、传输井下实时全景视频图像,利用无线全景摄像机和无线局域网的相关协议绑定矿工身份信息,并利用绑定的信息将矿工定位和跟踪服务整合到煤矿安全监控系统中;该系统能作为监控煤矿环境安全、煤矿生产安全、煤矿机车运输安全和人员安全的一种全新的解决方案,具有十分重要的应用价值和市场前景;测试结果表明设计的ODVS水平方向的成像范围为360°,垂直方向的成像范围为224°,其中仰角为22°、俯角为63°;压缩后的全景图像分辨率为640×480像素和320×240像素(可选),能够很好地实现煤矿安全的监控。     

基于无线自组网络的矿井环境数据采集设备设计

针对目前煤矿安全监测系统大多采用固定的有线传感器组成的网络而存在监测盲区的现状,提出了一种基于无线自组网络的矿井环境数据采集设备的设计方案,详细介绍了低功耗无线自组网络的设计。该设备以ATmega16L单片机作为主控芯片,通过射频收发芯片NRF24L01实现无线收发功能,采用平面式网络拓扑结构及按需路由方式,实现了对矿井环境数据的采集及预警,减小了监测盲区,且具有较高的安全性和可靠性。     

基于关联性模型的煤矿安全监控系统报警方法

针对煤矿安全监控系统可靠性不高、监测数据未得到充分利用等问题,提出了可通过提高关键设备的无故障工作时间来提高系统可靠性、通过数据处理或冗余方法来提高数据可信性的观点;提出了基于关联性模型的煤矿安全监控系统报警方法,其主要思路是将原来独立判别的测点数据通过一种关联性模型与其它测点数据或工艺环境联系起来,当系统发现关联性模型不成立时报警,该报警方法是对现行报警方法的补充,可以发现传感器不按规定使用和传感器失效等情况,但在实际应用中应考虑模型的易用性和适用性;以煤矿工作面瓦斯监测为例,基于对工作面瓦斯涌出规律的分析,对瓦斯传感器数据分别建立了基于相关性、基于极差值、基于最小值的关联性模型,并通过实际的瓦斯监测数据对该三种模型进行了验证,结果表明该三种模型对不同煤矿和不同工作面均有较好的适用性。     

煤矿安全监控信息特征快速发现方法研究

针对煤矿安全监控历史数据及监测参数特点,提出了一种煤矿安全监控信息特征快速发现方法。该方法采用基于误差带的历史数据压缩算法分析采样数据,发现并存储包含重要特征的信息片段,分析该信息片段的含义,并进行主题抽取和关联分析,研究瓦斯序列的相关分析,从而可得出煤矿安全监控系统重要数据的信息特征。该方法对完善煤矿科学管理、挖掘煤矿多传感器信息和煤矿瓦斯涌出规律有一定参考价值。     

煤矿瓦斯监测联网系统的设计

主要介绍了煤矿瓦斯监测联网系统的总体结构、数据库设计、实时数据处理过程及Web监测界面的设计。该系统采用Visual Studio为软件开发工具,采用Microsoft SQL Server 2005数据库存储瓦斯监测实时数据,并基于TCP/IP协议传输实时数据,可在客户端通过Web浏览方式对矿端瓦斯监测实时数据进行远程监测。实际应用表明了该系统的有效性。     

基于DM365的井下多媒体监控系统设计

针对现有井下监控系统由于采用有线方式传输而存在布线难、网络覆盖不全及由于监控网络相互独立而造成成本高等问题,提出了一种基于DM365的井下多媒体监控系统的设计方案。该系统选用DM365视频处理芯片为硬件平台,嵌入式Linux操作系统为软件平台,集传感器无线数据传输和视频监控功能于一体,可对井下现场的视频、设备工作状况以及甲烷气体体积分数、湿度和温度等多维环境信息进行监测。实验结果表明,该系统提高了视频图像的处理能力,满足了井下无线传输距离的要求,适合在能量有限的煤矿井下使用。     

面向不平衡数据集的煤矿监测系统异常数据识别方法

异常数据识别对于煤矿安全监测系统具有重要作用,但安全监测系统中异常数据一般只占数据总量的1%左右,不平衡性是此类数据的固有特点。目前多数机器学习算法在不平衡数据集上的分类预测准确率和灵敏度都相对较差。为了能准确识别异常数据,以煤矿分布式光纤竖井变形监测系统采集的数据为研究对象,提出了一种面向不平衡数据集、基于去重复下采样(RDU)、合成少数类过采样技术(SMOTE)和随机森林(RF)分类算法的煤矿监测系统异常数据识别方法。该方法利用RDU算法对多数类数据进行下采样,去除重复样本;利用SMOTE算法对少数类异常数据进行过采样,通过合成新的异常数据来改善数据集的不平衡性;并利用优化后的数据集训练RF分类算法,得到异常数据识别模型。在6个真实数据集上的对比实验结果表明,该方法的异常数据识别准确率平均值达到99.3%,具有较好的泛化性和较强的鲁棒性。     

基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统

井下瓦斯监测系统为多传感器监测系统,它通过不同功能、不同精度、不同位置的传感器,对所需要的被测量进行多方位、多角度的测量。但是,目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的、行之有效的处理方法,井下瓦斯浓度的监测很难作到实时、精确。因此,文章提出了一种基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统的设计方案,该方案采用改进的BP神经网络算法对多传感器数据进行融合,并采用两级融合的方式对数据进行处理,以得到井下环境特征。仿真结果表明,基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统具有较高的测量精度,极大地提高了数据采集的可靠性、全面性和有效性。     

基于Ad hoc技术的矿井无线传感器网络的研究与设计

应用Ad hoc技术设计了矿井无线传感器网络系统,该网络可用于采集井下瓦斯浓度、矿井壁上土层压力等数据,并可迅速把采集到的数据传输到地面。文章还介绍了系统的整体结构,针对系统的物理层节点构成、MAC层协议给出了具体的设计方法。最后说明了该系统的局限性及应注意的事项。     

基于ZigBee无线网络技术的矿井监测系统设计

在研究ZigBee的IEEE802.15.4标准通信协议的基础上,提出了基于ZigBee无线传感器网络的矿井监测系统架构,主要介绍了对煤矿井下温度、湿度和瓦斯气体浓度监测的全新的无线传感器网络的体系设计及无线网络监测系统数据采集与传输的软硬件,实现了监测信号的获取和无线传输。这一设计方案解决了大量监测点的无线组网,在矿井监测系统中得到成功应用。