基于物联网的矿井神经网络感知与智能预警方法与流程

土层或岩石的钻进;采矿的设备制造及其应用技术1.本发明涉及矿井安全监控领域，具体的说是一种基于物联网的矿井神经网络感知与智能预警方法，用以提高煤矿的安全监控水平。背景技术：2.煤矿安全监控是煤矿生产的重中之重。山东科技大学以宋振骐院士为代表的研究团队，紧密联系煤矿现场生产一线，创建了以岩层运动为中心的“实用矿山压力控制理论”，被学术界成为“传递岩梁理论”。该“实用矿山压力控制理论”体系完整，对指导煤矿安全生产起到重要作用。3.从根本上改变当前煤矿生产“信息不畅、危险源不清、隐患不明、监控不力”的被动局面，依靠信息科学指挥生产的同时，有效解决煤矿生产过程中的各类安全问题，及时处理防治煤矿灾害事故，改善我国当前煤矿安全生产的严峻形势，对整个煤炭行业及其相关行业都具有极其重大的现实研究意义。技术实现要素：4.为解决上述存在的技术问题，本发明提供了一种基于物联网的矿井神经网络感知与智能预警方法，在“实用矿山压力控制理论”体系的基础上，利用传感器技术和通讯技术，结合神经网络智能控制理论，建立基于物联网的神经网络感知与智能预警系统，将智能感知、自由传输和智慧预测充分融合在一起，提升煤矿安全生产管理水平，保障煤炭稳定供给。5.为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于物联网的矿井神经网络感知与智能预警方法，通过如下步骤实现：s1:构建井下监控感知网络，在井下通过设置若干个对于煤矿井下状态的监控子系统，从而形成井下神经网络感知网，通过传感器采集数据收集煤矿井下各区域的状态，将所有监控子系统的信息汇总后采用分布式的方式利用现场总线技术与控制中心实现双向通信；s2:组建通讯连接网络，采用有线＋无线的混合组网方式，结合光纤通信技术实现系统各节点之间的通信；s3分析数据应用预警，构建预警子系统，对于接收到的海量数据信息利用神经网络进行训练分析和存储，建立数据库，并将分析结果通过上位机的形式实时显示，集合针对煤矿各种安全隐患情况而做出的专家决策形成智能专家决策系统，将分析结果作为智能专家决策系统的判断依据，及时对危险区域进行预警，并提醒操作人员采取相应的应急措施，包括对机电设备的动作步骤操控。6.进一步地，步骤s1中所述监控子系统包含有顶板位移监控子系统、锚杆锚索应力监控子系统、回采工作面缩量监控子系统和支撑压力监控子系统。7.进一步地，步骤s1中所述监控子系统还包含有用于监测安全系统、人员定位系统、生产系统、供电系统以及多媒体系统数据的若干监控子系统。8.进一步地，所述监控子系统运行步骤如下：根据要求获取监控数据；监控数据提交到服务器；服务器通知备份数据；如果需要报警，预警子系统分析数据，将数据分析结果发送到主服务器，数据保存到数据库服务器；如果不需要报警，数据直接保存到数据库服务器。9.进一步地，步骤s2中有线通信采用rs485总线方式，无线通信采用bm200n通信模块、wave mesh通信协议。10.进一步地，步骤s3中所述预警子系统采用智能决策的方式实现对多部门、多层次、跨区域的监控子系统进行判断与指挥，通过分析对比应急事件和非应急事件，对于资源进行整合，实现决策联动以协调与应对井下发生的各种危险情况。11.进一步地，所述预警子系统实施步骤如下：统一报警接口接收到报警信息，进入智能排队系统，同时将报警信息存储至报警信息数据库中，同时进行监控统计；经过排队的报警信息进入分级分类预警系统及智能并联分析系统，属于应急事件则进入综合调度系统，其他通知非应急处理部门进行处理；综合调度系统将报警信息传递给预案库，智能决策系统根据预案库的报警信息给出具体应急部署，通知应急处理部门进行处理；应急处理部门如果采取措施，报警信息归档，如果不采取措施，根据是否是警情变化的判断，采取进入智能并联分析系统或者按原方式继续处理的措施。12.进一步地，所述统一报警接口所接收到的报警信息来源包含有各监控子系统的传感器节点、人员定位报警装置、设备报警装置、人员报警装置以及其他报警装置。13.本发明的技术效果如下：1、在矿山智慧开采理论基础上，充分利用先进的传感器技术，依靠通讯技术建立矿山物联网，利用以神经网络为代表的智能控制理论，以计算机信息技术为基础进行矿山围岩动态数据分析与处理，并根据采煤设备的推进，给出最优采掘方案，同时给出准确的安全隐患预警及相应的处理措施，包括机电设备动作步骤等实施细节，将感知系统、采掘系统及机电设备的智能化融合于一体，极大地提高了煤矿安全生产的管理水平；2、各基于传感器的监控子系统采用模块化设计，独立性、互换性和通用性好，减少系统故障率的同时，有利于系统后期的技术升级与维护；现场总线技术在神经网络感知系统中的应用，实现感知系统的自动化与现代化；3、物联网技术的应用，实现井下设备信息监测准确性、井下与经商信息传递实时性、共享性，利用有线、无线等多种通信技术相融合，方便井下工人通过多种方式来实现监测与信息传递；4、在本发明方法的基础上，加大信息技术的应用力度，将复杂的上覆岩层运动规律的数字模型用计算机语言来实现，结合大数据、区块链等把智能控制规律用类似python语言来加以描绘，不仅实现矿山生产系统的网络化、智能化，同时还可以开发井下手机相关app的软件，操控更加便捷，监测及预警反应效率更高。附图说明14.图1为本发明流程示意图；图2为本发明整体构架图；图3为本发明监控子系统工作流程示意图；图4为本发明预警子系统工作流程示意图。具体实施方式15.下面结合附图和具体实施例对本发明行详细描述：如图1所示，一种基于物联网的矿井神经网络感知与智能预警方法，通过如下步骤实现：s1:构建井下监控感知网络，在井下通过设置若干个对于煤矿井下状态的监控子系统，从而形成井下神经网络感知网，通过传感器采集数据收集煤矿井下各区域的状态，将所有监控子系统的信息汇总后采用分布式的方式利用现场总线技术与控制中心实现双向通信。16.此步骤建立了系统的感知层，在此步骤中，煤矿井下各个区域安装的传感器，实时监测煤矿各个区域的状态，利用现场总线技术，保证了信息传递、交换和处理速度，实现了感知系统的自动化和现代化。17.s2:组建通讯连接网络，采用有线＋无线的混合组网方式，结合光纤通信技术实现系统各节点之间的通信。18.此步骤建立了系统的传输层，在此步骤中，由于煤矿开采环境复杂，有些区域不能取电，因此采取有线＋无线的混合组网方式，对于核心节点间的传输采用有线通信，对于不好取电或者距离过长的地方采用无线通信，有线采用r485总线方式，无线采用bm200n通信模块、wave mesh通信协议等。19.s3分析数据应用预警，构建预警子系统，对于接收到的海量数据信息利用神经网络进行训练分析和存储，建立数据库，并将分析结果通过上位机的形式实时显示，集合针对煤矿各种安全隐患情况而做出的专家决策形成智能专家决策系统，将分析结果作为智能专家决策系统的判断依据，及时对危险区域进行预警，并提醒操作人员采取相应的应急措施，包括对机电设备的动作步骤操控。20.此步骤建立了系统的应用层，应用层的作用于人的大脑类似，对大量数据利用神经网络进行训练分析与存储，建立数据库，利用神经网络、数据挖掘、专家库等智能分析方法对煤矿的安全程度进行预估，基于传感网络获取的海量历史数据建立云端数据中心，利用神经网络智能控制理论建立数学模型，将分析结果通过上位机的形式实时显示，并及时的对危险区域进行预警，包括详尽的时间、位置信息，将数据存储在数据库中，作为专家系统判断的依据，专家决策系统给出有效的实施处理方案，还包括方案的实施细节，比如说机电设备的动作步骤等，这同样也要求相应的采掘设备实现机电智能化，配合本发明方法，给出最有效的采掘方案，实现了机电设备智能化与采掘系统及感知系统的相互融合，为煤矿安全生产系统、保障煤炭稳定供给做出更大的贡献。21.本发明还可根据需要进一步开发满足不同管理需求的工业app。22.如图2所示为一个具体实施例，图中体现了本发明系统的具体构架。在本实施例中，步骤s1建立的感知网络包含有安全系统（安全监测、井下排水、通风系统、人员监测）、生产系统（工作房、带式输送机运输、提升系统、给水系统）、供电系统（井下、供电、地面）、多媒体业务（通信系统和视频系统），在这些系统建立的安全生产监控子系统将信息通过步骤s2组建的传输网络形成统一网络传输平台，传输至控制中心上位机，步骤s3中控制中心上位机上设置三维仿真、设备运行管理、生产保障管理、专家决策支持系统、办公自动化、gis功能软件等，形成预警子系统，将与生产、安全有关各种监控监测应用平台的信息进行信息融合、信息挖掘、信息处理，并建立数据仓库，形成统一数据仓库平台，供控制中心上位机上各功能软件选择应用，为煤矿井下生产安全提供及时预警以及相应的应急措施及电控设备的具体操控。23.本发明所述方法所建立的系统中，感知网络的硬件结构主要有基站和分站组成，基站是整个系统的核心部分，是实现正常通讯的保障。基站主要包括意法半导体（中国）投资有限公司生产的stm32 单片机、microchip公司的pic系列单片机、bm200n无线通信模块。主要功能是将有线和无线通信模块发送的数据和编号一起封装好后通过rs485总线传输协议发送至上级分站。基站的主芯片采用bm200n，bm200n是低功耗分布式无线移动自组网模块，工作在433m或470m免费频段，rf调制方式为gfsk，波特率500kbps～1.2kbps自适应，能够支持内嵌无线移动自组网协议wave mesh。wave mesh是分布式的对等网状网络，采用私有路由协议，能够充分利用网络中的路由冗余，具有优异的网络自愈性、稳定性和极佳的数据吞吐量，其组网速度耗时为零，所有的设备上电即工作，支持255级路由和几万节点的超大组网规模,具有优异的抗干扰能力。拥有灵活的休眠技术，所有的组网设备都可以休眠，有同步和异步两种休眠模式。24.本发明所述方法软件的功能设计主要包括监控子系统和预警子系统的设计。所述监控子系统的作用在于对传感器采集的数据进行收集和传输，所述预警子系统的作用主要是对数据进行统计和详细分析，并判断煤矿开采环境的安全程度，及时地进行预警并提醒操作员采取应急措施，具体内容如下面图3和图4所示，这里不细说。25.作为优选的方式，步骤s1中所述监控子系统包含有顶板位移监控子系统、锚杆锚索应力监控子系统、回采工作面缩量监控子系统和支撑压力监控子系统，当然，还有以其他变量为监测对象的传感器组成的监控子系统，比如矿压、瓦斯、水等，这里不一一列举。传感器是监测变量的基础，特别是稳定、可靠、精度高的传感器对于监测的准确性至关重要。因此本发明中将传感器进行模块化设计，设计成独立的监控子系统，以此来实现矿山监测系统的相对独立性、互换性和通用性。26.作为优选的方式，步骤s1中所述监控子系统还包含有用于监测安全系统、人员定位系统、生产系统、供电系统以及多媒体系统数据的若干监控子系统。27.如图3所示，作为优选的方式，所述监控子系统运行步骤如下：根据要求获取监控数据；监控数据提交到服务器；服务器通知备份数据；如果需要报警，预警子系统分析数据，将数据分析结果发送到主服务器，数据保存到数据库服务器；如果不需要报警，数据直接保存到数据库服务器。28.作为优选的方式，步骤s2中有线通信采用rs485总线方式，无线通信采用bm200n通信模块，wave mesh通信协议。29.作为优选的方式，步骤s3中所述预警子系统采用智能决策的方式实现对多部门、多层次、跨区域的监控子系统进行判断与指挥，通过分析对比应急事件和非应急事件，对于资源进行整合，实现决策联动以协调与应对井下发生的各种危险情况。30.具体地，如图4所示，所述预警子系统实施步骤如下：统一报警接口接收到报警信息，进入智能排队系统，同时将报警信息存储至报警信息数据库中，同时进行监控统计；经过排队的报警信息进入分级分类预警系统及智能并联分析系统，属于应急事件则进入综合调度系统，其他通知非应急处理部门进行处理；综合调度系统将报警信息传递给预案库，智能决策系统根据预案库的报警信息给出具体应急部署，通知应急处理部门进行处理；应急处理部门如果采取措施，报警信息归档，如果不采取措施，根据是否是警情变化的判断，采取进入智能并联分析系统或者按原方式继续处理的措施。31.具体地，所述统一报警接口所接收到的报警信息来源包含有各监控子系统的传感器节点、人员定位报警装置、设备报警装置、人员报警装置以及其他报警装置。32.所述预警子系统通过对传感器采集的煤矿通防、水文、顶板、火灾等信息进行分析，利用多信息融合技术分析环境的状态，利用神经网络智能控制理论建立数学模型，并采用无线传感技术实现井下操作员的跟踪与定位，可更好地展开救援工作。该预警子系统可以实现人员定位管理，采用先进的无线射频识别技术实现对煤矿井下人员和设备流动情况的定位，并通过无线通信模块将低频加密信号通过定位器将外发送，井下操作员随身携带定位器，当到达操作区域后即可被激活，可实现与主板之间的通信，从而实现井下操作员和设备的定位。所述预警子系统还要实现决策联动，通过分析对比应急和非应急事件，采用先进的智能决策技术对其进行资源整合，更好地协调与应对井下发生的各种事情。33.当然，上述说明并非是对本发明的限制，本干什么也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本干什么的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。









图片声明：本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!




内容声明：本文中引用的各种信息及资料（包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主体（包括但不限于公司、媒体、协会等机构）的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理！本站为非盈利性质站点,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!




免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理，本文部分文字与图片资源来自于网络，部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请立即通知我们，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意,谢谢!