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文檔簡介
1、近幾年,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于各行各業(yè)已經(jīng)成為一種重要趨勢。針對(duì)煤礦井下生產(chǎn)中存在的安全問題,本文將物聯(lián)網(wǎng)感知層技術(shù)應(yīng)用到了煤礦井下環(huán)境、設(shè)備以及人員的感知、監(jiān)測中,為煤礦井下物聯(lián)網(wǎng)感知層提供了一個(gè)比較完整的解決方案。
針對(duì)礦井環(huán)境具有局部多元性,即任一空間或者范圍內(nèi)表現(xiàn)為多個(gè)參數(shù)特征,如瓦斯、一氧化碳、氧氣、粉塵、溫濕度、風(fēng)速等等,本文提供了利用多功能傳感器節(jié)點(diǎn)與低成本、低功耗的ZigBee技術(shù)相結(jié)合的數(shù)據(jù)
2、采集路線,并討論了環(huán)境感知節(jié)點(diǎn)的部署以及環(huán)境信息采集網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。與環(huán)境信息采集方案類似,礦井設(shè)備信息采集路線也采用傳感器技術(shù)與ZigBee相結(jié)合的方式。由于礦井設(shè)備種類繁多,本文以軸流式通風(fēng)機(jī)為例,分析了風(fēng)機(jī)常見故障機(jī)理,然后結(jié)合風(fēng)機(jī)的物理結(jié)構(gòu),提供了風(fēng)機(jī)的節(jié)點(diǎn)部署方案,最后給出了設(shè)備信息采集網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。對(duì)于井下人員的定位,本文討論了基于RSSI測距誤差修正的定位算法,在該算法中,討論了基于RSSI測距誤差修正的思路,仿真表明,該算
3、法能夠滿足井下人員定位要求。
此外,本文還詳細(xì)討論了感知節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理。采用了中位值平均濾波法對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾,該算法綜合了算數(shù)平均值濾波與中位值濾波算法的優(yōu)點(diǎn),簡單易用。為了減少節(jié)點(diǎn)在通信方面的能耗,本文討論了基于數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)壓縮算法對(duì)感知層數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,實(shí)例表明,該算法具有較高的壓縮效率。對(duì)于感知層的數(shù)據(jù)融合,本文先以格拉布斯準(zhǔn)則為依據(jù)剔除可疑數(shù)據(jù),然后討論了基于權(quán)值分配的數(shù)據(jù)融合算法,該算法簡單有效,符合煤礦井下
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