本文選題：實時監(jiān)測 + 無線傳感器��； 參考：《華北科技學院》2017年碩士論文

【摘要】：煤礦安全生產問題一直是國家和政府重點關注的問題。對煤礦井下作業(yè)環(huán)境進行實時監(jiān)測,是預防煤礦事故發(fā)生、提高煤礦安全管理的重要手段之一。隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展,其在工業(yè)領域的應用越來越廣泛。研究表明,煤礦井下特殊地質條件和惡劣環(huán)境十分適合將無線傳感器技術與煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)結合起來,成為提高煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控是實時性、有效性的重要手段。本文針對煤礦生產作業(yè)環(huán)境中的災害危險因素,分析了目前基于無線傳感器的實時監(jiān)控系統(tǒng),提出了基于無線傳感器網絡的煤礦井下環(huán)境監(jiān)測的設計方案,并根據系統(tǒng)的可靠性保障機制,提出了一種適合煤礦安全監(jiān)測的三維均勻物聯(lián)網節(jié)點部署方法。在保障監(jiān)測數據準確的基礎上,本文進一步研究了提高物聯(lián)網拓撲可靠性的相關機制,有節(jié)點之間的距離冗余、簇頭節(jié)點的非等量備份冗余、基站向管理中心傳輸數據的基站并聯(lián)冗余和傳輸方式三冗余,并對相關的參數進行了量化分析。根據多源信息處理技術,利用動態(tài)限幅濾波對監(jiān)測數據進行預處理,然后用最優(yōu)加權算法對數據進行數據級融合,最后利用灰色關聯(lián)分析和粗糙集理論屬性約簡的特點,形成了基于模糊粗糙-灰色關聯(lián)的決策級融合算法,實現對煤礦安全監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)的數據進行有效處理。從理論分析和仿真的結果看,本文中所提出的節(jié)點部署方式和可靠性保障機制具有監(jiān)測區(qū)域覆蓋程度高、能耗均衡和靈活、可擴展等特點,對提高煤礦安全監(jiān)測的拓撲可靠性具有顯著效果。通過粗糙集理論、模糊集理論、灰色關聯(lián)分析的聯(lián)合,為煤礦環(huán)境監(jiān)測數據處理提供了一個新的途徑,同時又可以廣泛的應用于其他復雜環(huán)境的評估。
[Abstract]:The problem of coal mine production safety has always been the focus of attention of the state and the government. It is one of the important means to prevent coal mine accidents and improve coal mine safety management to monitor the working environment of underground coal mines in real time. With the development of Internet of things technology, its application in industrial field is more and more extensive. The research shows that the special geological conditions and the bad environment are very suitable to combine the wireless sensor technology with the coal mine safety monitoring and monitoring system and become an important means to improve the real time and effectiveness of coal mine safety monitoring and monitoring. Aiming at the disaster risk factors in coal mine production environment, this paper analyzes the real-time monitoring system based on wireless sensor, and puts forward the design scheme of underground environment monitoring based on wireless sensor network. According to the reliability guarantee mechanism of the system, a three dimensional uniform Internet of things node deployment method suitable for coal mine safety monitoring is proposed. On the basis of ensuring the accuracy of monitoring data, this paper further studies the related mechanisms to improve the topological reliability of the Internet of things, including the distance redundancy between nodes, the non-equal backup redundancy of cluster head nodes, and the relative mechanism of improving the topology reliability of the Internet of things. The parallel redundancy of the base station and the three redundancy of the transmission mode of the base station transmitting data to the management center are analyzed, and the related parameters are analyzed quantitatively. According to the multi-source information processing technology, the dynamic amplitude limiting filter is used to preprocess the monitoring data, and then the optimal weighting algorithm is used for data level fusion. Finally, the characteristics of grey correlation analysis and attribute reduction of rough set theory are used. A decision level fusion algorithm based on fuzzy rough and grey correlation is developed to effectively process the data of coal mine safety monitoring and monitoring system. From the theoretical analysis and simulation results, the proposed node deployment and reliability guarantee mechanism have the characteristics of high coverage of monitoring area, balanced and flexible energy consumption, extensible, etc. It has remarkable effect on improving the topological reliability of coal mine safety monitoring. The combination of rough set theory, fuzzy set theory and grey correlation analysis provides a new way for data processing of coal mine environmental monitoring, and can be widely used in other complex environment evaluation.
【學位授予單位】：華北科技學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TD76;TP274

【參考文獻】

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本文編號：1837281