煤礦井下物聯(lián)網(wǎng)感知層的研究.pdf

1、近幾年，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，將物聯(lián)網(wǎng)技術應用于各行各業(yè)已經(jīng)成為一種重要趨勢。針對煤礦井下生產(chǎn)中存在的安全問題，本文將物聯(lián)網(wǎng)感知層技術應用到了煤礦井下環(huán)境、設備以及人員的感知、監(jiān)測中，為煤礦井下物聯(lián)網(wǎng)感知層提供了一個比較完整的解決方案。
　　針對礦井環(huán)境具有局部多元性，即任一空間或者范圍內(nèi)表現(xiàn)為多個參數(shù)特征，如瓦斯、一氧化碳、氧氣、粉塵、溫濕度、風速等等，本文提供了利用多功能傳感器節(jié)點與低成本、低功耗的ZigBee技術相結合的數(shù)據(jù)

2、采集路線，并討論了環(huán)境感知節(jié)點的部署以及環(huán)境信息采集網(wǎng)的拓撲結構。與環(huán)境信息采集方案類似，礦井設備信息采集路線也采用傳感器技術與ZigBee相結合的方式。由于礦井設備種類繁多，本文以軸流式通風機為例，分析了風機常見故障機理，然后結合風機的物理結構，提供了風機的節(jié)點部署方案，最后給出了設備信息采集網(wǎng)的拓撲結構。對于井下人員的定位，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，本文還詳細討論了感知節(jié)點的數(shù)據(jù)處理。采用了中位值平均濾波法對采集數(shù)據(jù)進行過濾，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，簡單易用。為了減少節(jié)點在通信方面的能耗，本文討論了基于數(shù)據(jù)類型轉換的數(shù)據(jù)壓縮算法對感知層數(shù)據(jù)進行壓縮，實例表明，該算法具有較高的壓縮效率。對于感知層的數(shù)據(jù)融合，本文先以格拉布斯準則為依據(jù)剔除可疑數(shù)據(jù)，然后討論了基于權值分配的數(shù)據(jù)融合算法，該算法簡單有效，符合煤礦井下