信息融合与Lon Works总线在煤矿监测系统中的应用研究

论文摘要

我国是一个矿产资源丰富的国家,采矿业在国民经济中占有一定的比重。然而,矿井安全生产形势却一直不容乐观。建设现代化的高产高效的矿井,彻底改变我国煤矿行业的落后面貌已经成为当务之急。现有矿井监测系统大多设备单一,分布在各个部门,形成诸多的“信息孤岛”,不利于矿井安全生产的统一调度指挥,以及形成相关科室一览无余的集成化矿井安全生产调度综合信息平台,而且数据处理无技术含量,造成误警、漏警几率高。矿井综合安全监测系统针对上述问题提出了一种集信息融合技术、现场总线技术为一体的新型煤矿监测系统。本文首先介绍了数据融合技术及Bayes估计理论在监测系统中的应用,后提出了改进的Elman网络结构及其实现方法,并对网络进行了训练和性能检验,最后对系统的智能节点和通信部分做了硬、软件设计。

论文目录

• 1 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 矿井监测系统的国内外发展概况
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文的结构安排
• 2 煤矿监测系统结构及功能改进
• 2.1 煤矿安全监测系统的基本构成及功能
• 2.2 基于信息融合和现场总线的矿井检测系统
• 3 Bayes 融合技术的研究及其在监测系统中的应用
• 3.1 多传感器信息融合技术概述
• 3.1.1 信息融合技术的历史与现状
• 3.1.2 多传感器信息融合的原理
• 3.1.3 多传感器信息融合的过程
• 3.1.4 信息融合的结构
• 3.1.5 信息融合的方法分类
• 3.2 由Bayes 估计理论推导最优融合数据
• 3.2.1 Bayes 估计理论
• 3.2.2 由Bayes 估计理论推导最优融合数据
• 3.3 Bayes 估计理论在监测系统中的应用
• 4 Elman 神经网络的改进及在煤矿监测中的应用
• 4.1 人工神经元网络简介
• 4.1.1 人工神经元网络的基本概念和特征
• 4.1.2 人工神经网络的发展历程
• 4.1.3 人工神经网络的应用
• 4.1.4 人工神经网络的发展前景
• 4.2 对Elman 神经网络结构的改进
• 4.3 Elman 学习算法的推导
• 4.4 Elman 网络结构的设计与训练.
• 4.4.1 Elman 网络结构的设计
• 4.4.2 Elman 神经网络的训练
• 4.4.3 网络效果检验与分析
• 5 Lon Works 总线技术在矿井监测系统中的设计与应用
• 5.1 Lon Works 总线的发展概况
• 5.2 Lon Works 总线技术的核心
• 5.2.1 Lon Works 总线技术的特点
• 5.2.2 神经元芯片（Neuron Chip）
• 5.2.3 Lon Works 的路由
• 5.2.4 Lon Works 通信协议-Lon Talk 的特点
• 5.3 基于Lon Works 技术的智能节点硬件设计
• 5.3.1 神经元芯片的选型及存储器设计
• 5.3.2 神经元芯片与单片机的通讯接口
• 5.3.3 Neuron 芯片与电力线收发器的接口
• 5.4 智能节点的软件实现
• 5.4.1 神经元芯片的软件开发
• 5.4.2 单片机软件的开发
• 5.5 本章小结
• 总结与展望
• 攻读学位期间发表的论文及科研成果
• 致谢
• 参考文献
• 附录一、二:智能节点硬件原理图