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基于WSN的煤矿人员定位系统研究

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简介:
本研究探讨了利用无线传感器网络(WSN)技术在煤矿环境中实现高效、可靠的人员定位系统的方法和应用,旨在提升矿井作业的安全性和管理效率。 为了提高煤矿井下救援的及时性和效率,设计了一种矿井人员定位系统。传统的基于RFID技术的井下人员定位系统由于安装成本高以及通信距离短的问题,无法实现对井下无线信号区域的全面覆盖,从而不能很好地完成煤矿井下人员的全方位精确定位任务。随着无线通讯和无线传感网络技术的发展,利用WSN(无线传感网络)技术重新设计人员定位系统大大提升了煤矿数字化安全管理的能力。

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  • WSN
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    本研究探讨了利用无线传感器网络(WSN)技术在煤矿环境中实现高效、可靠的人员定位系统的方法和应用,旨在提升矿井作业的安全性和管理效率。 为了提高煤矿井下救援的及时性和效率,设计了一种矿井人员定位系统。传统的基于RFID技术的井下人员定位系统由于安装成本高以及通信距离短的问题,无法实现对井下无线信号区域的全面覆盖,从而不能很好地完成煤矿井下人员的全方位精确定位任务。随着无线通讯和无线传感网络技术的发展,利用WSN(无线传感网络)技术重新设计人员定位系统大大提升了煤矿数字化安全管理的能力。
  • 无线传感器网络在井下和实现
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    本研究探讨了无线传感器网络技术在煤矿井下人员定位系统的应用,旨在提高矿工安全及紧急情况下的救援效率。通过先进的WSN技术优化人员追踪与监控机制,确保矿山作业的安全性与高效性。 无线传感器网络技术在煤矿井下人员定位系统中的应用是现代矿业安全与监控技术的重要发展方向。随着矿业信息化程度的不断提升,有效监控井下人员的位置并确保其安全变得越来越重要。本段落将详细介绍无线传感器网络技术在煤矿井下人员定位系统中的应用研究及实现过程。 文章概述了几种常见的煤矿井下定位系统,包括它们的特点和使用的技术。常见的煤矿井下定位系统包括基于射频识别(RFID)技术的系统、基于无线传感器网络(WSN)的系统以及全球定位系统(GPS)。每种技术都有其独特的优势和局限性。例如,GPS技术能够提供准确的定位信息,但因为信号穿透性差,难以应用在井下复杂的环境中。而RFID技术则以其成本低廉、布置简便而被广泛应用。 在此基础上,文章对无线传感器网络技术进行概述。无线传感器网络由众多具有感知、计算和通信能力的微型无线传感器节点组成,这些节点能够感知环境信息,并通过无线通信在节点间传递数据,实现覆盖范围内的信息收集和处理。在煤矿井下人员定位系统中,无线传感器网络可以被用来实时监测井下人员的位置和活动状态,从而为井上管理人员提供准确、及时的监控信息。 文章提出的基于无线传感器网络的井下人员定位系统设计与实现涉及以下几个关键技术点: 1. 传感器节点与定位技术:系统中的传感器节点通常由微控制器、无线通信模块和能源模块构成。定位技术包括基于信号强度指示(RSSI)的定位技术和基于时间差的定位技术(TDOA)。RSSI定位技术利用信号强度与距离之间的关系进行定位,而TDOA则通过测量从发射点到不同接收点的时间差异来确定位置。 2. 无线通信协议:在井下复杂的环境中,无线通信协议的稳定性至关重要。常见的无线通信协议包括ZigBee、蓝牙(Bluetooth)和2.4GHz工业、科学与医疗频段等。ZigBee因其低功耗、低速率及近距离通信特性,在传感器网络中广泛应用。 3. 网络拓扑结构:无线传感器网络的布局通常采用星形、树形或网状等拓扑形式。在煤矿井下定位系统中,网状拓扑由于其广泛的覆盖范围和强大的容错性而受到青睐。 4. 能源管理:考虑到井下的特殊工作环境,有效的能源管理系统对于延长节点使用寿命至关重要,从而降低维护成本并确保系统的持续运行。 5. 安全与隐私保护:在无线传感器网络中实施安全机制以防止未经授权的数据访问及篡改尤为重要。同时还需要采取措施来保障井下人员的个人隐私不被泄露。 文章提到的关键技术和实现要点包括: - RFID技术:利用射频识别进行井下人员的身份确认和追踪。 - ZigBee技术:一种近距离、低复杂度、低成本且数据传输速率较低的技术,适用于无线传感器网络中的应用。 - LEACH协议:用于组织节点并优化能量消耗的自适应层次化聚类算法,在无线传感网中得到广泛应用。 根据文章描述,系统实现的具体过程可能涉及如Atmega128L微控制器、CC2420无线收发器模块以及JDL12232F显示屏等硬件组件。此外还可能会使用到服务器软件来存储和处理数据。 本段落的研究成果不仅丰富了无线传感器网络在矿业领域的应用,也为煤矿井下人员定位系统的设计与实现提供了理论指导和技术支持。未来研究可以探索如何通过改进技术及算法提高系统的精确度和可靠性,从而为矿山安全生产提供更有力的技术保障。
  • 惯性导航地下与设计
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    本研究致力于开发一种基于惯性导航技术的煤矿地下精准定位系统,旨在提高矿工安全及作业效率。通过创新算法优化定位精度和稳定性,为复杂地质条件下的矿山作业提供可靠技术支持。 煤矿井下作业环境危险且空间封闭,在实际生产过程中需要对井下人员进行定位监控。这不仅可以帮助监管人员了解井下的工作情况,而且在事故发生时能够迅速确定被困人员的位置,提高救援效率并减少伤亡率。目前,主要采用基于无线网络基站的定位方法,但这种方法要求较高的无线网络布局,并且布设难度大、成本高。因此,设计一种基于惯性导航技术的井下人员定位系统是很有必要的。这种系统的优点在于可以提升定位精度和降低整体的成本。
  • TDOA和AOA井下三维方法
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    本研究探讨了一种结合到达时间差(TDOA)与角度(AOA)技术的新型煤矿井下三维定位方法,旨在提高矿工救援及安全管理中的位置追踪精度。通过优化算法实现高可靠性、低延迟的目标定位,为保障地下作业安全提供关键技术支撑。 为解决煤矿井下现有定位算法精度不足的问题,并考虑到井下的特殊环境条件,提出了一种基于TDOA(到达时间差)和AOA(到达角度)的三维定位算法。该算法通过巷道中的传感器基站测量未知节点发出信号的时间差及不同基站之间的相对角度来确定位置信息。结合这些数据与各基站已知的位置坐标,可以精确计算出未知节点的具体坐标。仿真结果表明,这种基于TDOA和AOA的组合方法能够有效减少噪声干扰和随机误差的影响,从而提高定位精度。
  • ZigBee安全监测设计与
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    本研究旨在设计并实现一个基于ZigBee技术的煤矿安全监测系统,以提高数据传输效率和矿山作业的安全性。 针对煤矿井下巷道狭窄、弯多、倾斜度高等实际情况,基于ZigBee无线传感网络技术对煤矿安全监测系统的软硬件进行了设计与研究。该系统能够实时测量、上传、处理、存储及显示CH4(甲烷)、温湿度和CO等数据,对于保障井下作业人员的生命安全以及提高井下生产环境的安全系数具有至关重要的作用。 以CH4浓度采集为例,实验结果表明:该系统可以实现对井下CH4浓度的实时准确监测。平均误差为2.22%,最大误差为3.6%。这些数据符合工程实际中要求的有效测量标准(即误差不大于10%)。此外,这一设计同样适用于其他气体浓度的检测场合。
  • 改进SVPWM算法APF应用
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    本研究针对煤矿电力系统谐波污染问题,提出了一种改进的SVPWM算法应用于有源滤波器(APF),有效提升了系统的补偿性能和稳定性。 空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术已被应用于煤矿有源滤波器(APF)的控制策略之中。为了实时动态地补偿供电网中瞬态变化的谐波电流,传统基于煤矿APF的SVPWM控制算法由于涉及复杂的三角函数计算和矢量扇区判断过程,导致产生的补偿信号需要较大的计算量,从而减慢了动态补偿响应速度。 为此,提出了一种改进的基于dq坐标系的SVPWM电流控制算法。该方法能够优化空间矢量的作用时间,并且无需进行复杂的三角函数运算及矢量扇区判断步骤,有效减少了SVPWM算法所需的计算资源。这使得APF在抑制煤矿供电网中的谐波电流方面更加高效。 仿真和实验结果证实了这种新算法可以显著改善煤矿供电网络的补偿效果。
  • 数据挖掘智能精准开采-论文
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    本论文聚焦于通过数据挖掘技术优化煤矿开采过程,旨在构建一套集智能化与精准化于一体的煤矿开采系统,以提高生产效率和安全性。 煤矿综采自动化技术的研究已经取得了显著进展,但因综采工作面的工艺复杂、智能化系统庞大且作业条件多变,各设备之间仍存在大量“信息孤岛”现象,并且现有的综采自动化设备与系统的互连性较差,导致数据可用性低。为解决这一问题,在处理海量有噪声、模糊和随机的实际生产数据时,需要通过深度数据分析来提取其中具有潜在价值的信息,从而实现对综采自动化系统精准开采的目标。 基于此目标,我们利用数据挖掘技术建立了一个综合的开采模型,并进行融合分析;根据实时工作状况及各传感器提供的实际测量反馈信息,不断优化智能开采算法和控制策略。随着数据挖掘过程中的持续迭代与学习,系统的决策功能得到增强,最终转化为更为精准的工作面智能化管理方案,从而极大地提升了综采自动化工作的整体效率和技术水平。
  • 青龙碎软层顺层钻孔向钻进试验
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    本研究聚焦于青龙煤矿碎软煤层中实施顺层钻孔定向钻进技术的应用与优化,探索提高瓦斯抽采效率的方法和策略。 为解决青龙煤矿碎软煤层瓦斯抽采钻孔成孔深度浅、轨迹控制精度低及瓦斯抽采效果不佳的问题,在分析矿井的瓦斯地质情况与预抽采方式现状的基础上,本段落介绍了采用空气复合定向钻进技术进行顺层定向钻孔施工的方法和关键技术。制定了包括钻场与钻孔设计、钻进装备和钻具组合选套以及钻进技术要求在内的整体试验方案,并在21608轨道巷迎头的钻场进行了顺层钻孔空气复合定向钻进试验。 实验结果显示,通过采用空气复合定向钻进技术可以实现碎软煤层内的顺层定向钻孔施工。此次实验共完成7个主孔和2个主分支孔,总进尺达到3929米,最大孔深达406米;在300米以上的钻孔中成孔率达88.9%。试验钻孔的瓦斯抽采体积分数均超过68%,平均单孔瓦斯抽采纯量超过1立方米/分钟,最高单孔瓦斯抽采纯量达到2.55立方米/分钟;与常规钻孔相比,其瓦斯抽采效果显著提升,成孔效率和瓦斯抽采性能均有明显改善。
  • 特征点图像拼接技术
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    本研究致力于探索和改进基于特征点的煤矿图像拼接技术,旨在提高复杂环境下的图像处理精度与效率,保障矿山安全作业。 将图像拼接技术应用于煤矿领域,并结合井下环境特点提出了一种稳健的基于曲率尺度空间(CSSM)算法。该算法采用改进后的自适应阈值CSS角点检测方法来提取特征点,利用相似度测量NCC获取初始匹配对,并通过RANSAC剔除错误配对以实现精确匹配,最后使用渐入渐出融合技术完成无缝拼接。
  • 回归分析监控数据挖掘
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    本研究运用回归分析方法深入探索和解析煤矿监控大数据,旨在提升矿井安全预警与管理效率。 通过应用计算机与通信技术可以实现生产监控的自动化。在大量数据中挖掘出有价值的信息,并建立合适的辅助决策模型,能够为矿井安全生产提供指导。本段落选择R语言作为数据分析工具,选取了某煤矿监测系统中的数据作为源数据,运用回归分析方法得到了该煤矿己15-x采面瓦斯浓度的回归方程。通过对计算结果进行分析,确定影响己15-x采面瓦斯浓度的主要因素,并提出了合理的建议,为改善该矿井的瓦斯治理和提高安全生产水平提供了参考依据。