煤礦井下物聯(lián)網感知層的研究.pdf

1、近幾年，隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展，將物聯(lián)網技術應用于各行各業(yè)已經成為一種重要趨勢。針對煤礦井下生產中存在的安全問題，本文將物聯(lián)網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表現為多個參數特征，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技術相結合的數據

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)點的數據處理。采用了中位值平均濾波法對采集數據進行過濾，該算法綜合了算數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，本文討論了基于數據類型轉換的數據壓縮算法對感知層數據進行壓縮，實例表明，該算法具有較高的壓縮效率。對于感知層的數據融合，本文先以格拉布斯準則為依據剔除可疑數據，然后討論了基于權值分配的數據融合算法，該算法簡單有效，符合煤礦井下