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时间:2019-02-28
《基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中图分类号i婴655;婴39l学科分类号:论文编号:——密级:公珏安徽理工大学博士学位论文基于物联网感知的煤矿安全监控信息处理方法研究作者姓名:王至墨专业名称:爰砬工程研究方向:让簋扭堇苤皇篮皇技术在矿业中应用导师姓名:重搓遄教援导师单位:篚遮皇塞全堂院答辩委员会主席:王堑堡熬援论文答辩日期:2013年6月8日安徽理工大学研究生处2013年6月15日ADissertationin丛i坠也g星坠gi坠曼曼旦塾glIIIIIIIIIIIIIUlIIlY2505668Researchoninformationprocessingmethodofminesafetymonitoringsystemba
2、sedonIntemetofThingssensorCandidate:WangJunhaoSupervisor:MengXiangruiSchoolofEnergyandSafetyAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168,ShungengRoad,Huainan,232001,P.R.CHINA独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得塞邀堡三太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同
3、工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:王辱骂日期:加f弓年‘月I广日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解塞邀垄兰太堂有保留、使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于塞邀理工大堂。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)一、2纱,学位论文作者签名:上专与签字日期:kf多年‘月I妇导师签名:孟砑缟签字日期:
4、加I≥年‘月/妇摘要论文针对煤矿安全监测监控系统存在的技术落后、功能单一、存在监控盲区以及不能联动联控等问题,把智能化的物联网感知技术应用于煤矿安全监测监控领域,以“感知”为突破口,重点研究了感知矿山物联网关键技术:感知煤矿安全状况的分布式信息融合感知算法和感知传感器节点健康状态的故障诊断感知算法。论文取得了以下研究成果:(1)定义了煤矿井下物联网感知域的概念,从感知层的拓扑结构、路由汇聚机制以及中间件等方面进行了设计:在物联网感知域内构建了开放的基于分簇的分布式感知架构——分布式星状无线传感器网络(DSWSN);在LEACH和PEGASIS协议的基础上进行了改进,形成了高效的路由汇聚机制,提
5、高了服务质量(QoS),满足了通信的可靠性和实时性要求;建立了基于分簇的协作型多功能中间件体系结构,把簇层和资源管理层通过移动Agent技术有机结合起来,能够充分支持应用程序的开发,利用应用程序表示形式转换实现多种类型的应用形式的协作统一;给出了用于数据存储和传输的云数据服务平台(PaaS服务)部署方式,建立了高效的煤矿物联网安全监控感知平台。(2)在分析煤矿井下复杂环境的基础上建立了感知煤矿安全状况的信息融合策略。在数据预处理模块中采用置信距离测度与采集数据的时间戳相结合的动态限幅滤波算法对数据进行预处理以消除疏失误差。运用最优加权估计算法进行数据级融合,依据传感器方差的自相关和互相关估计,
6、在总均方误差最小和满足无偏性的最优条件下,根据各个传感器得到的测量值以自适应的方式找到其对应的权数,使融合后的值达到最优,获得更加准确的现场监测信息。在决策级融合算法中建立了基于模糊粗糙.灰色关联分析(FR-GC)的算法模型。在该模型中,不需要预先给定额外信息,而是通过数据的不可分辨关系来提取隐藏在数据中的潜在信息,保证了分析的客观性;同时利用煤矿环境特征向量与标准特征向量的灰色关联度进行系统特征优势分析,从整体上考虑煤矿环境的安全性,最终根据关联度的大小给出系统的安全判决。实验表明本算法具有权值分布合理,绝对误差波动平稳,动态响应特性好,收敛速度快,能有效滤除干扰数据等特征:利用模糊粗糙模型
7、与灰色关联分析之间较强的互补性关系,改善了待决策样本与识别模式的亲和度,突出了定量程度,具有较高的感知区分度,减少了主观因素的影响,提高了决策的客观性。(3)分析了煤矿安全监控系统传感器存在的4种故障模式,在此基础上建立了传感器的故障诊断策略。以瓦斯传感器节点为例,针对常见的常值型、漂移型、偏置安徽理工大学博士学位论文型和周期型4种隐性软故障,以小波分析和FRBF神经网络为基础,提出了由加Hamm
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