无线传感器网络和多源信息融合的瓦斯监测系统设计思路

为了使整个煤矿安全系统的联系更加紧密,提出将瓦斯监测系统与工业以太网结合方法。利用无线传感器网络对井下监测环境的无缝覆盖,运用模糊神经网络对多源信息融合的技术,得到实时监测瓦斯变化情况的效果,增强瓦斯监测系统的可靠性。     

基于多源瓦斯数据融合的瓦斯赋存规律研究方法

为了降低瓦斯事故和提高矿井的安全经济效益,以鹤壁煤业集团第八煤矿为研究基地,找到一种有效的瓦斯赋存规律研究方法,即通过多源瓦斯信息融合,运用瓦斯地质理论和方法进行瓦斯赋存规律的研究.研究表明,采取地勘瓦斯含量择取、直接测定、间接测定、瓦斯涌出量反演等多源瓦斯数据融合的方法进行瓦斯赋存规律的研究是可行的,研究结果可以为矿井瓦斯灾害预测和瓦斯抽放等提供技术依据.     

基于无线传感器网络的矿井人员定位系统设计

针对传统矿井安全管理系统在复杂环境下难以准确定位工作人员的问题,设计了一种基于Zig Bee无线传感器网络的矿井人员定位系统。根据矿井的实际需求,建立了矿井人员定位系统的总体框架方案,并对系统各组成部分的硬件和软件部分进行了详细的设计,定位系统采用一种改进的接收信息强度指示(RSSI)定位算法来求解位置节点的坐标。最后通过模拟测试验证了所设计系统的可行性和有效性。     

多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用

当前不少的煤矿都已经构建起了自身的煤矿瓦斯监控系统,然而如何对瓦斯、压力、温度以及风速等多传感器返回的数据进行判断,评价当前的煤矿瓦斯风险,就成为了一个亟待解决的问题。文章首先对多传感器信息模糊评判以及多传感器模糊信息融合算法进行介绍,之后对相关的实验数据展开分析。     

多传感器模糊信息融合算法在煤矿瓦斯监测中的应用

为确保煤矿生产的安全性,最大限度的防止瓦斯爆炸事故的发生,需要构建煤矿瓦斯监控系统,借助大量传感器对井下信息进行检测。本文首先对多传感器信息模糊评判以及多传感器模糊信息融合算法介绍,之后对相关的实验数据展开分析。     

基于无线传感器网络的矿井火灾源监测系统设计

 针对矿井火灾源监测定位的难题,提出一种基于WSN进行矿井火灾源监测方案。网络呈网状拓扑结构,以竞争学习方式选取簇头,利用覆盖配置协议控制节点状态,以降低节点能耗、减少信息冗余。节点定位采用RSSI方法测节点间距离,极大似然估计法计算节点位置的机制,并针对矿井实际情况提出利用最小二乘法进行数据拟合建立RSSI模型。     

基于多源信息融合的瓦斯涌出量预测方法

提出基于多源信息融合的瓦斯涌出量动态预测是一种传统矿井涌出量预测与现代计算机编程相结合的新的矿井瓦斯涌出量预测方法。这种方法通过矿井实测煤层瓦斯含量、地勘瓦斯含量、K1-p或△h2-p关系曲线、煤巷掘进瓦斯涌出反演煤体瓦斯含量等多源信息融合,得出煤层瓦斯赋存规律和较为准确的瓦斯含量分布图,结合瓦斯含量分布和分源预测法构建同等开采工艺条件下煤层瓦斯含量与瓦斯涌出量数学模型,利用新工作面瓦斯涌出数据和矿山统计法不断跟踪及修正瓦斯涌出量数学模型,形成融合后数学模型,实现对已采区域的瓦斯涌出量目标跟踪和未采区域的瓦斯涌出量动态预测。     

基于时序加权数据融合的瓦斯预警系统研究

建立了基于时序加权数据融合的煤矿瓦斯预警系统。首先单传感器采集的时序数据加权处理,同质多传感器数据变权融合处理,融合成更精准的实时上传数据,有效降低数据传输量;然后数据进入预测融合,以粗集理论构建的瓦斯安全状态监测规则能实现动态预测控制。该预警系统瓦斯事故预警准确,能为煤矿安全生产提供支持。     

基于无线传感器网络的矿震震源定位

为了满足矿震监测的需要,设计了一种基于无线传感器网络的矿震震源定位系统,给出了该系统的井下应用的模型,并针对2种模型分别给出了不同的定位方法,通过分析经典的RS-SI定位算法,提出了改进的RSSI迭代算法,仿真结果表明,算法在计算复杂度和定位精度上要优于原算法。     

矿井工作面无线传感器网络人员定位技术研究

针对矿井环境下的矿井巷道和井下环境,采用拓展完善后的NS2仿真平台进行建模仿真。通过距离估算误差、信标节点密度两方面对定位精度和定位覆盖率的影响来衡量DV-Hop、Amorphous、APIT和质心定位算法的定位性能,得出实验数据进行分析对比。仿真结果表明:质心定位算法最适合应用于狭长的通道仿真环境,而DV-Hop最适于未知节点密度高、信标节点少的井下密集型环境。     

基于粒子群优化算法的WSN节点定位方法研究

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。     

基于TOA无锚定位算法的无线传感器节点硬件平台研究

提出了一种利用超声波测距的改进型TOA无锚定位算法,针对该算法,设计了一款以微控制器C8051F020和SoC CC2430为核心的无线传感器节点硬件平台。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法改进

在无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)中准确而开销小的传感器定位至关重要。本文提出了一种把第一次能进行定位的未知节点转换为锚节点,然后参与下一次节点定位的改进方法,并且给出了一种两点定位和提高定位精度的方法。     

基于无线传感器网络的煤矿瓦斯监测系统的设计

监测瓦斯浓度是预防瓦斯爆炸的有效手段之一。提出在井下设置传感器节点,利用射频芯片构建无线传感器网络,对煤矿瓦斯浓度进行实时监测的方法。与传统的有线监测系统相比存在着布线困难,高成本的问题,此设计解决了传统方法中出现的问题,对预防煤炭安全事故有着重要的意义。     

无线传感器网络在带式输送机监测的研究

在贝叶斯理论的基础上,主要研究了无线传感器在带式输送机方面的问题。在给出带式输送带上的无线节点拓扑结构和无线信号传输的可靠性后,提出了一种多传感器信号融合的机制来减少无线信号的误差,从而提高了监测的性能,可以为无线信号在带式输送机方面的应用提供一定的参考。     

一种无线传感器网络节点自身定位算法

提出了一种廉价实用的自身定位算法,该方法通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并优选信标节点,最后用加权质心方法进行定位。仿真结果表明:该算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能。     

Coal mine gas monitoring system based on wireless sensor network

Based on the nowadays＇ condition, it is urgent that the gas detection cable communication system must be replaced by the wireless communication systems. The wireless sensors distributed in the environment can achieve the intelligent gas monitoring system. Apply with multilayer data fuse to design working tactics, and import the artificial neural networks to analyze detecting result. The wireless sensors system communicates with the control center through the optical fiber cable. All the gas sensor nodes distributed in coal mine are combined into an intelligent, flexible structure wireless network system, forming coal mine gas monitoring system based on wireless sensor network.     

井下无线传感器网络的定位研究

针对煤矿井下人员与设备的安全定位问题,利用基于超宽带的技术特性,通过TOA方法实现了煤矿安全监测的无线传感器网络节点定位,提出了提高定位精度的改进方法,并分析了对定位精度的影响。仿真结果表明,提出的算法可以有效提高节点的定位精度及定位性能。