復(fù)雜礦井三維可視化生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)及關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、復(fù)雜巷道三維可視化生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，它既包括對(duì)生產(chǎn)作業(yè)情況、人員設(shè)備分布情況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，也包括井下人員之間，井下人員與地面調(diào)度管理人員之間的無(wú)線通信，以及對(duì)井下各個(gè)工作單元生產(chǎn)作業(yè)的協(xié)調(diào)組織與管理。本文主要是在對(duì)相關(guān)理論進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合非煤地下礦山生產(chǎn)調(diào)度的實(shí)際進(jìn)行了系統(tǒng)研究，構(gòu)建了一套高效、實(shí)用數(shù)字化生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)。
　　 (1)井下復(fù)雜巷道3D空間可視化研究。根據(jù)井下巷道的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，建立巷道三維數(shù)據(jù)模

2、型和巷道空間拓?fù)潢P(guān)系，在此基礎(chǔ)上對(duì)巷道網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逼近、插值處理，使建立的巷道網(wǎng)絡(luò)能夠與真實(shí)巷道的空間位置關(guān)系相一致，然后提出基于解析幾何和基于巷道斷面的離散數(shù)據(jù)點(diǎn)的兩種復(fù)雜巷道體重構(gòu)算法，并對(duì)后者進(jìn)行了詳細(xì)的仿真實(shí)現(xiàn)。證明該算法在復(fù)雜不規(guī)則巷道斷面進(jìn)行拼接時(shí)，具有通用性，有效性，巷道體的重構(gòu)為生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)提供了3D可視化平臺(tái)。
　　 (2)井下巷道無(wú)線傳感器定位算法研究。根據(jù)井下巷道的空間結(jié)構(gòu)及井下無(wú)線基站的定位特點(diǎn)，在深入研究各

3、種測(cè)距方法的基礎(chǔ)上，提出了對(duì)稱和對(duì)稱雙向到達(dá)時(shí)間(SDS-TWA)的測(cè)距方法，該算法能夠避免由于傳感器節(jié)點(diǎn)問(wèn)時(shí)間不同步產(chǎn)生的測(cè)距誤差，實(shí)現(xiàn)井下巷道基站之間的準(zhǔn)確測(cè)距，在此算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了符合并下巷道和工作面的單點(diǎn)、兩點(diǎn)、多點(diǎn)無(wú)線精確定位算法，并對(duì)算法進(jìn)行了仿真，證明了算法的有效性和實(shí)用性。
　　 (3)井下生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化模型研究。根據(jù)地下礦生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)調(diào)度的實(shí)際情況，結(jié)合計(jì)算智能中的蟻算法，對(duì)其收斂速度和全局收斂能力進(jìn)行改進(jìn)

4、，并證明了對(duì)算法改進(jìn)的有效性，然后利用改進(jìn)的蟻群算法建立了井下生產(chǎn)調(diào)度智能優(yōu)化模型：并以梅山．330m地下礦生產(chǎn)調(diào)度為倒進(jìn)行模型仿真實(shí)驗(yàn)，證明了該模型對(duì)井下生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化的有效性，從而為實(shí)現(xiàn)井下生產(chǎn)智能調(diào)度提供了基礎(chǔ)。
　　 (4)復(fù)雜礦井三維可視化生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)集成研究。根據(jù)當(dāng)前三維可視化、無(wú)線通信、無(wú)線定位技術(shù)的發(fā)展特點(diǎn)，提出將WiFi、3DGIS、UWB技術(shù)結(jié)合本文前面對(duì)井下復(fù)雜巷道3D空間構(gòu)模技術(shù)、井下巷道無(wú)線傳感定位算法及