【摘 要】
：
煤矿井下有轨机车承担着煤矿生产辅助运输的作用,是煤矿生产中不可或缺的部分,与此同时企业在煤矿井下有轨机车运输中消耗大量资金和人力。因此对煤矿井下有轨机车运输过程实时监测,保证工作人员实时掌握车辆信息,并且通过合理的调度降低运输成本具有十分重要的意义。针对煤矿井下有轨机车监测不足,本文设计了煤矿井下有轨机车监测与调度系统。该系统由感知层、传输层和应用层构成。感知层由移动节点和从基站组成:移动节点主要
论文部分内容阅读
煤矿井下有轨机车承担着煤矿生产辅助运输的作用,是煤矿生产中不可或缺的部分,与此同时企业在煤矿井下有轨机车运输中消耗大量资金和人力。因此对煤矿井下有轨机车运输过程实时监测,保证工作人员实时掌握车辆信息,并且通过合理的调度降低运输成本具有十分重要的意义。针对煤矿井下有轨机车监测不足,本文设计了煤矿井下有轨机车监测与调度系统。该系统由感知层、传输层和应用层构成。感知层由移动节点和从基站组成:移动节点主要布置在煤矿井下有轨机车上,从基站布置在轨道两侧的墙面上,移动节点通过无线传输与主基站通讯,从基站也通过无线传输与主基站通讯;传输层由主基站和井下光纤环网组成:主基站负责信息的汇总并计算出煤矿井下有轨机车当前位置,并通过井下光纤环网上传地面服务器;应用层是上位机终端监控中心,不仅接收显示主基站上传的数据而且能够进行任务输入,并根据任务输入合理安排最优路径。为满足煤矿井下有轨机车监测的实时性和准确性要求,本文选择在煤矿井下环境中有较好传输性能的UWB无线通讯技术,并以此为基础选取了结构设计更为简单,定位精度较好的TDOA定位算法,通过测量移动节点和每个从基站发送给主基站信号的时间差来计算距离之差,建立双曲线模型。并利用CHAN算法求解双曲线模型,最终经仿真验证CHAN算法在降低NLOS误差效果上性能较优,可以满足定位系统的要求。对于目前煤矿井下有轨机车调度方式落后的状况,本文汲取群智能优化算法思想,利用一种结合交叉因子和模拟退火算法改进的果蝇优化算法来求解煤矿井下有轨机车路径规划问题,该改进算法引入遗传算法中的交叉因子更新个体位置,根据模拟退火算法的适应度增量来选择进入下一次迭代的个体,这样既保留了果蝇优化算法参数易调节、信息共享程度高、自适应能力强等优点的优点,又较好解决了果蝇算法早熟且求解精度不高的弊端。利用这一改进算法不仅提高了调度系统的整体性,也降低了运输成本。最后对煤矿井下有轨机车监测与调度系统进行传输性能测试和功能测试。结果表明,本文设计的煤矿井下有轨机车监测与调度系统的性能满足设计要求,且系统配置合理,能够实现对煤矿井下有轨机车的监测与调度,具有较高的理论和实际意义。图[49]表[9]参[67]
其他文献
自动驾驶技术在近年来高速发展,吸引了学术界、产业界的诸多研究人员,它是一个集计算机控制技术、人工智能技术、传感探测技术等于一体的全新技术领域。自动驾驶技术自诞生以来能否对环境信息进行获取和处理是其能否落地的最关键所在。人类驾驶员是依靠人的感观能力来获取路面环境信息,依靠人类神经网络来处理信息的,而自动驾驶车辆则需要各种传感器来获取路面环境信息,利用人工智能算法来处理信息。深度学习的快速发展,为自动
随着居民生活水平的不断提高,居民对医疗卫生的重视程度也与日俱增。作为医院的重要窗口,护士站有着举足轻重的地位。但是护士站存在的一些问题对家属、病人和医护人员造成了困扰:（1）护士给病人输液或巡视时,多通过口头确认、核对患者信息,手写信息单和标签,效率低、信息不全面、不及时;（2）在输液过程中,滴速的快慢可能会引发患者身体的不适,严重的甚至会危及患者的生命;（3）病人呼救并寻求护士帮助时,经常出现护
电力设备具有尺寸大小不一,视觉难以提取等特点,针对这一特点一般采用特征金子塔结构模型对其进行识别,一般的Single Shot MultiBox Detector（SSD）、Feature Pyramid Networks for Object Detection（FPN）、Scale-Transferrable Object Detection（STDN）等模型的每一个特征图只来自于主干网络中的
双作用叶片泵因其运转平稳,流量脉动较小的特点在机械领域中被广泛使用,是液压系统中的重要动力元件,但是随着液压设备朝着高压、高速化的方向发展,高压、大流量泵在实际工程应用中所占比例越来越大。为了增加双作用叶片泵的流量输出,且保证其良好的流量脉动性,本文提出并设计的双排定量叶片泵能较为有效的处理该问题,通过三维建模、理论分析、模拟试验验证和正交分析等方法对双排定量叶片泵的流量脉动性展开分析研究,主要的
煤矿巷道和隧道会遇到瓦斯爆炸和火灾事故,巷道和隧道岩壁在长时间高温加热后会经历喷水灭火和用水降温的情形,且一些发生火灾后的巷道和隧道在后期仍会面临爆炸和地震等动荷载的影响。因此,研究岩石高温和高温遇水冷却后的物理性能和动态力学性能将对安全生产和灾害预防具有重要的工程意义。本文以安徽淮南矿业集团顾北煤矿巷道砂岩为研究对象,对高温加热后的砂岩试件采用自然冷却和水冷却两种冷却方式降温。对砂岩试件进行了基
土壤侵蚀是全球当前较为严重的自然灾害之一,是人类目前面临最普遍的环境问题。皖南山区是安徽省水土流失较严重的区域,定期开展区域土壤侵调查和探究水土流失规律有利于为区域水土流失综合治理提供科学依据。本文选取皖南山区为研究区,结合GIS技术和CSLE模型,提取分析土壤侵蚀各个因子,计算皖南山区土壤侵蚀模数并进行定量评价,对2000-2018年土壤侵蚀时空变化进行分析,并分析不同条件下的土壤侵蚀分布状况。
电力负荷预测是保证电力系统安全稳定运行,实现合理电力调度和提高电网系统运行效率的基础。因此,需要更为精准的电力负荷预测方法。针对传统电力负荷预测方法具有预测精度低、资源浪费大等问题,特别是在电力负荷波动较大的情况下,传统预测方法的局限性就凸显出来了。然而,机器学习的方法具有很强的非线性拟合能力,能够充分发掘负荷数据的内在特性,对提高电力负荷预测的准确性有很好的效果。针对这种情况,将机器学习方法应用
随着科技的日益进步,对煤炭巷道作业的要求也在日益提高。但传统的轮式巡检机器人越障能力差,履带式巡检机器人移动速度慢,轮-履复合式行走装置又存在轮-履更换机构复杂,效率低等问题。针对以上不足,本文基于TRIZ理论设计出一种新型导向轮式轮-履复合型行走装置,对该行走装置的结构进行设计,并对该行走装置进行静力学和运动学分析。基于TRIZ创新理论,对现有轮式与履带式行走装置采用九屏分析和组件分析方法,找出
在电力系统中,变压器能否正常稳定的工作将直接影响电网的安全运行。一但变压器发生故障,将可能导致大面积或整个电网的瘫痪,对人的生活造成巨大的影响和巨大的社会经济损失。因此,对变压器进行实时的监测其运行状态,尽早发现、诊断、解决变压器潜在的故障就显得至关重要。近年来,随着人工智能技术的飞速发展及“智能电网”政策的实施,以人工神经网络为主的模式识别在电力系统的故障诊断领域得到了广泛的应用。就变压器而言,
碳、氮、磷作为土壤养分组成,是反映土壤肥沃和生态环境风险的重要指标。土壤碳氮磷生态化学计量有着丰富的内涵,是研究生态系统的多元素之间耦合和平衡的一种工具,其比值大小对环境有着指示作用。本文以土壤碳氮磷生态化学计量为研究对象,采用变异函数、趋势分析、冗余分析、地理探测器等方法,探究了研究区碳氮磷生态化学计量特征,探索土壤碳氮磷生态化学计量的影响因素;对比分析研究区生态化学计量与氮磷流失风险等级关系,