煤礦井下分布式移動瓦斯數(shù)據(jù)流傳輸與聚類技術(shù)研究.pdf

1、隨著礦山物聯(lián)網(wǎng)在煤礦應(yīng)用，大量移動瓦斯檢測儀（如智能礦燈）的應(yīng)用以及由此產(chǎn)生的大量移動瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)，對煤礦傳統(tǒng)基于固定傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法提出了挑戰(zhàn)。本文在研究移動瓦斯監(jiān)測數(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，通過利用鄰近固定監(jiān)測點(diǎn)數(shù)據(jù)對移動監(jiān)測傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的調(diào)校，大大減輕大量移動傳感器調(diào)校工作量。
　　論文首先研究了瓦斯監(jiān)測數(shù)據(jù)特性，指出其“海

2、量、可壓縮、存在異常數(shù)據(jù)”三個特點(diǎn)，以礦山物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)為基礎(chǔ)，設(shè)計了適合移動瓦斯檢測儀校準(zhǔn)的監(jiān)測系統(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。針對同一簇內(nèi)移動瓦斯檢測儀時間同步技術(shù)，給出了改進(jìn)型 RBS算法?？紤]到隨機(jī)矩陣在實際應(yīng)用中會增加系統(tǒng)代價，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)。通過對瓦斯數(shù)據(jù)引入總變差概念，利用TVAL3算法實現(xiàn)了瓦斯數(shù)據(jù)高效重建。

3、>　　網(wǎng)絡(luò)化的壓縮感知其測量矩陣依賴所選擇的路由技術(shù)，針對井下環(huán)境復(fù)雜干擾嚴(yán)重，提出了基于多權(quán)值調(diào)整的動態(tài)自組織路由技術(shù)；針對動態(tài)自組織路由技術(shù)在構(gòu)造路徑時會使節(jié)點(diǎn)路由過于唯一，將隨機(jī)路由思想應(yīng)用于自組織路由技術(shù)，通過擴(kuò)展路由，并賦予一定概率，提出了隨機(jī)動態(tài)自組織路由技術(shù)，解決了測量矩陣存在較大相關(guān)性問題；針對隨機(jī)動態(tài)自組織路由測量矩陣隨機(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)，解決了測量矩陣高存儲問題。
　　基于瓦斯流

4、的時間序列特性，論文研究了基于模態(tài)束和模態(tài)集的時間序列相似性數(shù)學(xué)分析方法。結(jié)合瓦斯數(shù)據(jù)的短時平穩(wěn)性，提出基于滑動時間窗的短時瓦斯數(shù)據(jù)特征選取方法。在模糊C均值聚類算法上，給出了短時瓦斯流模糊C均值聚類算法，分析了基于二元統(tǒng)計量和多元統(tǒng)計量的瓦斯流數(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算的數(shù)據(jù)。
　　論文最后針對移動瓦斯測量數(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元組的礦山移動瓦斯流數(shù)據(jù)處理