基于无线传感器网络的改进RSSI井下定位算法的矿井人员定位系统设计

为了确保矿井人员的人身安全,提高井下定位系统的精确度,设计一种基于无线传感器网络的改进RSSI井下定位算法的矿井人员定位系统。根据井下环境特点搭建了系统框架,并详细介绍了系统的传感器节点结构及硬件设计,针对矿井环境特点,修正测距模型,在RSSI算法中引入加权因子求平均的算法定位未知节点,并通过泰勒级数展开求导的方法对坐标进行修正,最后采用加权质心算法求未知节点的坐标。仿真实验表明,改进后定位算法定位的精度较为精确,具有一定的应用价值。     

基于AKPCA算法的井下WLAN位置指纹定位

为改进井下WLAN人员定位系统中位置指纹数据库的特征提取及在线定位匹配性能，提出了自适应核主成分分析(Adaptive Kernel Principal Component Analysis, AKPCA)算法。AKPCA算法将最优AP选择算法与核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)算法相结合，使本征维数的计算具有一定的子区域自适应性，有效改善了KPCA算法中使用最大似然估计法求解的本征维数对于区域划分后的位置指纹数据库过于单一的问题。最优AP选择因子能够根据区域中AP信号的覆盖状态在位置指纹数据库构建及区域划分后完成最优本征维数的确定。井下人员定位试验结果中，AKPCA算法在各子区域本征维数的计算精度上要优于KPCA算法，且在定位误差为4 m时的置信概率达到了近100%,高于KPCA算法的91.4%。而在定位过程的内存占用对比方面，AKPCA算法的平均内存使用为0.832 GB,要优于KPCA算法的1.278 GB和其他位置指纹匹配算法。综上，AKPCA算法不仅在定位精度上要优于其他特征提取算法，同时也能够有效减少定位系统在...     

基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法

为了减少煤矿井下环境对人员定位系统的影响,提出一种基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法,该算法由指纹数据库、井下巷道指纹数据采集和井下位置匹配等环节组成。该算法利用SVM分类方法建立指纹数据库,采用奇异值去除方法消除指纹动态影响,通过实时采样信号与指纹数据库进行映射的方法找出最佳匹配位置。通过随机采集50个指纹样点数据作为位置信息,进行多终端用户位置信息测量,并取5个终端用户的测量数据进行分析。定位试验表明,该算法定位误差小于1.5 m,相比传统的基于RSSI定位算法有更高的定位精度。     

一种改进的煤矿井下人员定位算法

针对井下环境定位精度较低和易受干扰问题,提出一种改进的基于煤矿井下超宽带技术的人员定位算法。传统超宽带定位中使用到达时间测距算法时,非视距传播过程会导致测距误差大、鲁棒性差,通过扩展卡尔曼滤波算法,提高定位系统的精度。实验结果表明,扩展卡尔曼滤波方法可以有效地提高超宽带定位系统在视距和非视距条件下的定位精度,减少系统偶然误差,满足煤矿人员定位要求。     

基于信号分布图构建的煤矿井下定位系统的研究与设计

针对煤矿井下WiFi定位方式存在的定位精度不高的现状,提出了一种基于信号分布图构建的煤矿井下定位系统,分析了该定位系统的总体架构,介绍了该定位系统的硬件系统设计和软件系统设计,经过实际场景测试表明,采用信号分布图实现指纹定位算法可以满足煤矿井下定位精度的要求,能够有效解决现有煤矿井下定位系统精度差、部署复杂以及向新工作面扩展困难等问题。     

基于无线网络技术的矿井人员定位系统研究与应用

我国越来越关注矿井安全问题,井下人员定位系统是保障人员安全的重要措施和保障。在简要介绍基于RSSI的人员定位基本原理的基础上,阐述了传统RSSI定位原理的缺陷,并提出了优化改进措施。设计研究了基于ZigBee无线网络技术的矿井人员定位系统。系统整体上可以分为两部分,分别为地面的监控调度中心和井下的人员定位中心。井下的子系统基于ZigBee无线网络实现数据传输,定位分站与地面监控调度中心之间通过光纤网络实现数据信息传输。详细介绍了系统的硬件选型和软件设计,并将设计的定位系统应用到了煤矿工作实践中,经测试发现系统定位精度比较高、运行稳定,能够为煤矿企业创造良好的安全效益。     

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。     

基于UWB与指纹定位的矿井移动目标TOA定位算法

针对煤矿井下人员、设备等目标的定位易受非视距传播时延影响,导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于超宽带（UWB）与指纹定位的矿井移动目标到达时间（TOA）定位方法。首先,采用双程双向测距（DS-TWR）方式测量定位基站与待测目标之间的距离,构建Chan算法估算待测目标的坐标;其次,利用Taylor公式对Chan算法的定位结果进行迭代更新,抑制矿井巷道中非视距（NLOS）延时误差;最后,依次采集特定点距离指纹构建指纹库,引入改进的算术优化算法优化最小二乘支持向量机（AOA-LSSVM）模型估计待测目标位置的横、纵坐标误差,结合Chan-Taylor算法定位结果 进行误差补偿,得到待测目标的最优位置估计。试验结果表明：所提出的算法在视距（LOS）环境下的静态试验和动态试验中定位精度相较于Chan-Taylor算法分别提升了18.63%、63.79%;在NLOS环境下的静态试验和动态试验中定位精度相较于Chan-Taylor算法分别提升了82.40%、56.78%,可满足目标在矿井下高精度的定位要求。     

无线测距技术在煤矿人员定位系统中的应用

介绍了RSSI、TOA、TOF、SDS-TWR等当前主流无线测距技术原理,分析对比了各种测距方法的优劣以及在煤矿精确人员定位定位系统应用的可行性;简要介绍一种基于SDS-TWR测距算法的新型矿井人员定位系统和矿井的实际测试效果;展望了煤矿人员管理(定位)系统应用的发展趋势和方向。     

基于新型谱聚类算法的提升机故障监测研究

针对经典的谱聚类算法运算效率较低,鲁棒性较差等缺点,设计一种新型的谱聚类算法,引入数据场模型,用于剔除孤立数据以及初始聚类中心点的确定,最后通过UCI数据集和提升机轴承故障数据验证了算法的优越性,能够有效提升矿井提升机故障检测系统性能。     

基于层状波速模型的矿山微震定位方法

针对矿山微震定位精度不高的问题,提出采用层状波速模型来代替传统均匀波速模型。采用试射法射线追踪技术来计算微震波在介质中的传播路径,在此基础上,研究了层状波速模型中Geiger定位方法,提出了层状波速模型中Geiger法精确定位的算法流程。通过MATLAB编程,实现了该定位算法,并且数值测试了该定位算法的准确性。数值测试结果表明:不考虑噪声影响到时拾取精度的情况下,新算法的定位精度在1m以内;考虑噪声影响的情况下,新算法的定位误差为9.3m,而采用传统均匀波速模型的定位误差达到28.71m,远远大于新算法的误差。最后,将新算法应用在冬瓜山铜矿,通过对16个微震事件的定位分析,新算法的定位效果优于传统的定位方法,事件位置更加集中。     

智能采运机组自主定位原理与技术

智采工作面装备运行的2个核心问题是控制工作面开采装备在煤层中自适应截割、保持采运机组在连续推进过程中的直线度。解决这2个问题必须实时获取采煤机在工作面空间的准确定位信息。通过对比分析国内外采煤机定位系统的技术原理和硬件架构,发现开发采煤机定位误差消减算法是在井下GPS拒止环境下保证采煤机长时定位精度的关键途径。根据采煤机定位原理可知,采煤机定位误差主要来源于惯性导航安装偏差和惯性导航系统随机误差。惯性导航安装偏差是确定性误差,采用基于两点法的确定性偏差补偿算法可使定位误差减小99.12%。针对采煤机运行状态的非完整性约束特点,基于采煤机运动学模型的闭合路径优化算法和动态零速校正算法分别使采煤机定位误差降低了50%和30%。采用信息滤波模型将闭合路径优化算法和动态零速校正算法进一步融合,抑制了惯性导航系统航向角的漂移,抑制了惯性导航系统航向角的漂移。利用UWB基站群自主迁移方法实现了采煤机在工作面端头定位,采用VB-UKF算法平滑采煤机定位过程中时变的测量噪声,增加了运动轨迹的平滑性,使得IMU/UWB紧融合的定位轨迹更加精确,为惯性导航系统提供校准的基准。基于采煤机定位轨迹的刮板输送机轨迹检测方法实现了刮板输送机形状在线监测,为综采工作面弯曲度自动化检测和校直提供理论基础和试验数据。     

智能采运机组自主定位原理与技术

智采工作面装备运行的2个核心问题是控制工作面开采装备在煤层中自适应截割、保持采运机组在连续推进过程中的直线度。解决这2个问题必须实时获取采煤机在工作面空间的准确定位信息。通过对比分析国内外采煤机定位系统的技术原理和硬件架构,发现开发采煤机定位误差消减算法是在井下GPS拒止环境下保证采煤机长时定位精度的关键途径。根据采煤机定位原理可知,采煤机定位误差主要来源于惯性导航安装偏差和惯性导航系统随机误差。惯性导航安装偏差是确定性误差,采用基于两点法的确定性偏差补偿算法可使定位误差减小99.12%。针对采煤机运行状态的非完整性约束特点,基于采煤机运动学模型的闭合路径优化算法和动态零速校正算法分别使采煤机定位误差降低了50%和30%。采用信息滤波模型将闭合路径优化算法和动态零速校正算法进一步融合,抑制了惯性导航系统航向角的漂移,抑制了惯性导航系统航向角的漂移。利用UWB基站群自主迁移方法实现了采煤机在工作面端头定位,采用VB-UKF算法平滑采煤机定位过程中时变的测量噪声,增加了运动轨迹的平滑性,使得IMU/UWB紧融合的定位轨迹更加精确,为惯性导航系统提供校准的基准。基于采煤机定位轨迹的刮板输送机轨迹检测方法实现了刮板输送机形状在线监测,为综采工作面弯曲度自动化检测和校直提供理论基础和试验数据。     

多维关联规则的分布式能源系统数据挖掘方法研究

为了提升分布式能源系统数据挖掘精度与效率,保证分布式能源系统安全稳定运行,提出基于多维关联规则的分布式能源系统数据挖掘方法。离散化处理分布式能源系统中的所有数据,将数据转换为满足挖掘需求的数字化形式,明确数据支持度和隶属度值,建立与之对应的相关表,统计操作、运行和执行维度组合后总的支持度和隶属度值,通过分析每个维度的子维度得到正常和异常状态下两种数据。在Apriori算法基础上构建FP-树,不断生成频繁项集,直至不再产生新的项集时停止挖掘,采用剪枝处理去除部分冗余结点,保留下来的即为最终的数据挖掘结果。实验结果表明,所提方法能够精准挖掘出异常数据类型,且挖掘效率高,实际应用效果更好。     

改进型质心算法在井下人员定位中的应用

井下人员定位对于煤矿的安全管理和应急救援都非常重要,由于井下环境复杂,而质心定位算法受环境影响较小,因此在无线传感网络的节点定位中广泛应用。但传统质心算法精度较差,针对这种情况提出了一种改进质心定位算法,采用遗传算法对权值进行优化。仿真结果表明,经过遗传算法优化后,定位精度优于传统的质心算法。     

Joint processing of surface and underground microseismic monitoring data in hard mineral mining

The article discusses optimization of microseismic monitoring in hard mineral mining. A procedure has been developed to estimate accuracy of positioning of seismic event hypocenters. The advantage of combination observation system with distributed underground receiving antennas and additional sensors installed at a distance from a productive seam plane is illustrated. The obtained results are important for optimizing observation systems and improving efficiency of microseismic monitoring in hard mineral mining.     

基于MapReduce的频繁项目集挖掘算法在煤炭销售系统中的研究

煤炭系统中,往往希望分析不同煤炭产品购买之间的关联规则,并通过一定的关联性推荐煤炭商品,有助于购买者购买并取得更高的销售量。发掘频繁项目集是关联规则中经常用到的关键技术。随着煤炭系统数据库中信息的增多,原有的频繁项目集挖掘算法无法快速高效地完成频繁项目的挖掘。针对海量数据信息频繁项目集挖掘问题,提出了分布式频繁项目集挖掘算法,该算法是基于MapReduce分布式计算框架,能够高效地完成数据库中的频繁项目挖掘工作。通过实验结果证明该算法具有很高的效率及可扩展性。     

基于改进加权质心算法的煤矿井下人员定位系统设计

针对目前大多井下监控系统无法实时准确提供井下人员动态分布与作业情况以及传统定位算法的定位精度低等问题,结合井下施工的具体要求,设计出一种基于改进加权质心算法的人员定位系统。对整个系统的软硬件设计进行了详细说明,同时针对普通质心算法及传统加权质心算法的缺点设计了改进加权质心算法,运用该算法来求解位置点的坐标,通过实验对比分析,证明了该算法在很大程度上提升了定位精度。     

基于时差定位线性算法和Geigei迭代算法的某铁矿声发射源定位精度分析

时差线性定位算法主要参考时间差时,波速等参数构建线性方程组进行代数方法的求解,该法原理和计算过程都较为简单,但缺点是方程组可能会出现无解导致定位计算失败。Geiger迭代定位算法在选取了合适迭代初值的基础上进行多次迭代,得到定位结果,其在原理上比时差线性定位算法更精确,本文对时差定位中的线性定位和Geiger迭代定位两种算法结合云南某大型铁矿的声发射监测系统监测到的声发射事件进行了分析,通过两种定位算法得到的定位结果误差对比分析来具体说明两种方法对于工程实际的适用性和精确度。     

用于矿山等极端环境中的高精度定位算法

高精度室内定位技术在矿山、建筑、施工等多种极端环境下都有需求。基于超宽带通信(Ultra Wideband,UWB)的室内定位技术能够提供较高的定位精度,但超宽带信号易受到障碍物的干扰,并且在类似矿山等极端环境中,障碍物不可避免。因此,超宽带非视线传输(Non-Line-of-Sight,NLoS)测距成为当前的一个研究热点。当前研究大多集中在识别和消除非视线传输对超宽带测距的影响上,实际应用中,大多数情形下超宽带信号根本无法穿透障碍物,会导致定位标签只能够与2个或1个信标节点通信,但完成三边定位至少需要3个信标节点。为此,提出了一种基于目标行为分析的定位算法,该算法能够在短时间内仅剩余一个信标节点与标签通信时,也可实现高精度定位。该算法以超宽带通信为基础,使用信号飞行时间(Time of Flight,TOF)算法测距并定位。通过分析信号正常时的目标运动轨迹来判断其速度和方向,当信号不正常时(可通信的信标节点减少),可利用预测的速度和方向参数来实现辅助定位。将该算法部署在一个基于超宽带定位的系统中进行了测试,结果表明:当能够与标签通信并完成TOF算法的信标节点数量少于3个时,基于NLoS传输识别和消除的算法无法完成定位,而基于目标行为分析的定位算法依然能够实现定位,在单信标节点区域的平均定位误差为0.93 m,最大误差为1.41 m,在2个信标节点测距的区域,平均定位误差为0.64 m,最大误差为1.2 m。