煤矿人员精确定位系统数据存储方案设计

为了满足基于UWB等新型定位技术的煤矿人员精确定位系统数据存储与访问需要,分析了人员精确定位系统的数据结构、操作频率、数据量及存储占用空间大小等的数据情况,总结了系统数据生成与使用的主要特征,提出了基于Redis、MySQL和文件分别存储热数据、温数据和冷数据的混合数据存储架构,并详细阐述了Redis、MySQL、文件的存储关键设计,以及数据加密和基于Web API数据交互服务的数据查询方法。模拟数据测试结果表明:该存储方案具有较高的数据访问效率,能够满足数据存储与业务功能数据查询需要。

井下人员精确定位系统无线终端同步升级方法

针对井下人员定位系统采用无线应用内编程(IAP)方式进行固件升级存在的升级期间标志卡无法正常使用、升级效率较低、安全性不高等问题,提出了一种井下人员精确定位系统无线终端同步升级方法。给出了井下人员精确定位系统架构和无线终端同步升级方法流程,重点介绍了无线终端同步升级的安全性设计和高并发技术实现。安全性设计:为提升空中数据传输的安全性,针对读卡器与标志卡之间的数据传输方式,采用高级加密标准(AES)加密器进行针对性加密;为确保标志卡无线升级后运行正常,在标志卡完成接收即将切换时引入信息摘要算法MD5进行完整性校验。高并发技术实现:利用矿井全覆盖的超宽带(UWB)无线通信网络扩展并兼容无线升级协议,实现井下所有标志卡分布式多节点同步升级;通过断点续传方式,解决运动状态下多节点之间数据切换的问题;基于时隙ALOHA算法,提出一种动态时隙分配机制,以保证人员精确定位系统的容量及响应效率。测试结果表明,该方法可以在井下人员精确定位系统内兼容运行,在不影响系统性能指标的情况下,实现所有无线终端定位标志卡嵌入式固件的无线升级,升级成功率为100%,且升级过程高效、可靠、安全。

基于AOA的矿井人员精确定位技术

分析了AOA测距算法原理,设计了矿井人员精确定位系统总体架构,提出一种基于AT86RF233相位差测距的矿井人员精确定位系统,读卡器采用2根定向天线接受无线信号,根据2根天线的接受无线信号强度差异实现方向识别,通过时分复用方式和双信道解决无线信号碰撞问题。试验结果表明系统定位精度达到1 m以内,有效覆盖范围达到200 m,满足矿井高精度定位需要,验证了方案的可行性。

基于PgRouting图计算的人员精确定位轨迹还原技术

为实现人员精确定位轨迹还原,利用PgRouting图计算技术,在三维GIS上实现人员实时轨迹的精确展示。该方法对局部巷道复杂拓扑结构、定位分站设备缺失、人员轨迹数据缺失等具有极强的鲁棒性。

基于超宽带技术的综采工作面人员定位系统设计

随着煤矿开采的自动化、无人化进程不断推进,煤矿井下综采工作面自动化设备的数量逐渐增多,在此种情况下,为及时掌握综采工作面工作人员的位置信息,保障人员安全,本文对基于超宽带(Ultra-Wideband,UWB)技术的综采工作面人员定位系统进行设计。首先,结合煤矿井下综采工作面现场环境和实际需求,对系统总体结构进行设计。在算法方面,选用基于飞行时间(Time of Flight,TOF)的测距算法并采用双边双程测距的方式进行测距;为降低非视距误差和噪声对测距效果的影响,采用卡尔曼滤波算法对原始测距值进行处理;为避免测距过程中多个标识卡间的干扰,引入时间槽分配机制。硬件方面主要是完成基站和标识卡的相关硬件电路设计,主要包括电源电路、MCU最小系统电路、超宽带模块电路、通信电路等。在完成系统相关研究与设计的基础上,在模拟工作面环境下进行系统测试,测试结果表明,有效测量范围在25 m内时,系统测距误差小于0.2 m,测距值波动程度较低,测距稳定,满足系统设计要求。

改进层次分析法在精确人员定位系统应急处理机制中的应用

针对智能矿用精确人员定位系统存在误判井下人员遇险,造成救援资源浪费的问题,提出将层次分析法应用于智能矿用人员精确定位系统应急处理机制中。传统层次分析法的判断矩阵一旦设置后,无法实时响应影响因素的变化,当影响因素数值发生改变后,需要重新设置判断矩阵才能获得正确的决策方案。针对该问题,对层次分析法进行改进,提出根据传感器的实时数据对层次分析法的判断矩阵进行调整,以提高报警准确率。当精确人员定位系统的管理服务器收到井下某人员标签上报的报警信息后,采用1—9标度方法对该人员所处位置的各类传感器数据及由人员标签上传的生命特征传感器数据进行标度,根据传感器数据的标度值实时调整各个指标层-决策层判断矩阵的参数值,采用层次分析法计算决策层权重值,根据权重值判断报警信息的真实性。仿真结果表明,精确人员定位系统应急处理机制采用能实时调整判断矩阵参数的改进层次分析法后,可有效判断出报警信息的真实性,排除无效报警信息,从而提高了应急处理机制的报警准确率。

基于RSSI的煤矿井下人员定位系统研究

目前我国煤矿井下人员定位系统主要采用区域定位方法,存在着定位精度不高,出现事故后反映不及时等现象。为了解决如上问题,根据煤矿井下的特殊作业环境,建立了一种基于RSSI技术的煤矿井下精确定位模型,利用收到信号的强度计算被测人员到双接收节点距离,进行人员精确定位。结合煤矿井下的特殊应用环境,建立RSSI通信模型,实现了实时追踪定位功能,对煤矿安全生产具有显著的社会效益和经济效益。

基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法研究

传统基于度量学习的煤矿井下行人重识别方法中,由于度量学习忽略正负样本绝对距离,造成损失函数梯度消失或梯度弥散,导致井下人员位置信息识别精度不高。针对该问题,提出了一种基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法。首先,采用基于手工设计特征的井下人员特征提取方法,对颜色空间、纹理空间等特征进行手动加工提炼,丰富特征维度。然后,采用欧氏距离对人员高维特征进行相似性计算。最后,提出一种改进的三重损失函数,通过在传统三重损失函数中加入自适应权重,增加有效样本的权重,解决了由于忽略正负样本绝对距离导致的梯度消失或梯度弥散问题。将传统识别方法与基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法进行了累积匹配特征曲线验证、识别速率验证,结果表明:①基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在相似样本个数为50左右时,样本匹配概率达100%。②在2种不同标定大小图像的推理耗时上,基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法较传统重识别方法分别减少了44,68 ms。③基于改进度量学习的煤矿井下行人重识别方法在舍弃行人头脚部分图像后表现更好,在相似样本个数为42左右时,样本匹配概率达100%。

门克庆煤矿3106智能综采工作面建设与实践

基于3106智能综采工作面建设实践,本文分别介绍了门克庆煤矿智能综采工作面的概况、生产模式、实际应用效果、惯性导航装置与智能开采的结合、防上窜下滑系统等内容。经煤矿现场的实践论证:在工作面生产条件正常情况下,智能综采工作面采煤机自动化率为92%左右,支架自动化使用率为80%左右,三机自动化率为95%左右,生产班从原来每班13人减少至每班5人,做到了减人增效,少人则安,相关实践也为智能综采工作面建设提供宝贵经验。