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1、隨著礦山物聯(lián)網(wǎng)在煤礦應(yīng)用,大量移動(dòng)瓦斯檢測(cè)儀(如智能礦燈)的應(yīng)用以及由此產(chǎn)生的大量移動(dòng)瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)煤礦傳統(tǒng)基于固定傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理方法提出了挑戰(zhàn)。本文在研究移動(dòng)瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合礦山物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),從“感、傳、知、用”四個(gè)層面,研究了瓦斯數(shù)據(jù)的獲取、傳輸、聚類與數(shù)據(jù)處理算法,通過(guò)利用鄰近固定監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)移動(dòng)監(jiān)測(cè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的調(diào)校,大大減輕大量移動(dòng)傳感器調(diào)校工作量。
論文首先研究了瓦斯監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)特性,指出其“海
2、量、可壓縮、存在異常數(shù)據(jù)”三個(gè)特點(diǎn),以礦山物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了適合移動(dòng)瓦斯檢測(cè)儀校準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)。然后分析了適合瓦斯流數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬煞N網(wǎng)絡(luò)模型——單跳和多跳網(wǎng)絡(luò),研究了網(wǎng)絡(luò)化壓縮感知算法。針對(duì)同一簇內(nèi)移動(dòng)瓦斯檢測(cè)儀時(shí)間同步技術(shù),給出了改進(jìn)型 RBS算法??紤]到隨機(jī)矩陣在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)增加系統(tǒng)代價(jià),研究了一種沃爾什-哈達(dá)瑪矩陣,仿真表明重建效果與隨機(jī)矩陣相當(dāng)。通過(guò)對(duì)瓦斯數(shù)據(jù)引入總變差概念,利用TVAL3算法實(shí)現(xiàn)了瓦斯數(shù)據(jù)高效重建。
3、> 網(wǎng)絡(luò)化的壓縮感知其測(cè)量矩陣依賴所選擇的路由技術(shù),針對(duì)井下環(huán)境復(fù)雜干擾嚴(yán)重,提出了基于多權(quán)值調(diào)整的動(dòng)態(tài)自組織路由技術(shù);針對(duì)動(dòng)態(tài)自組織路由技術(shù)在構(gòu)造路徑時(shí)會(huì)使節(jié)點(diǎn)路由過(guò)于唯一,將隨機(jī)路由思想應(yīng)用于自組織路由技術(shù),通過(guò)擴(kuò)展路由,并賦予一定概率,提出了隨機(jī)動(dòng)態(tài)自組織路由技術(shù),解決了測(cè)量矩陣存在較大相關(guān)性問(wèn)題;針對(duì)隨機(jī)動(dòng)態(tài)自組織路由測(cè)量矩陣隨機(jī)不確定,提出了基于圖案選擇的偽隨機(jī)自組織路由技術(shù),解決了測(cè)量矩陣高存儲(chǔ)問(wèn)題。
基于瓦斯流
4、的時(shí)間序列特性,論文研究了基于模態(tài)束和模態(tài)集的時(shí)間序列相似性數(shù)學(xué)分析方法。結(jié)合瓦斯數(shù)據(jù)的短時(shí)平穩(wěn)性,提出基于滑動(dòng)時(shí)間窗的短時(shí)瓦斯數(shù)據(jù)特征選取方法。在模糊C均值聚類算法上,給出了短時(shí)瓦斯流模糊C均值聚類算法,分析了基于二元統(tǒng)計(jì)量和多元統(tǒng)計(jì)量的瓦斯流數(shù)據(jù)匯聚效果,為后續(xù)瓦斯傳感器數(shù)據(jù)修正提供合格的可供分析與計(jì)算的數(shù)據(jù)。
論文最后針對(duì)移動(dòng)瓦斯測(cè)量數(shù)據(jù)“單點(diǎn)多位”和“多點(diǎn)單位”特點(diǎn),提出了一種基于2元組和n元組的礦山移動(dòng)瓦斯流數(shù)據(jù)處理
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