“矿山物联网”专题_中国煤炭行业知识服务平台

“矿山物联网”专题

来源：工矿自动化

矿山物联网是适应现代工业结构转型升级趋势、保证矿山经济可持续增长、实现矿山智能化建设的核心技术支撑。进入21世纪以来，随着物联网、云计算、大数据及人工智能等技术与矿山“人、机、环”等要素的深度融合，矿山建设实现了从自动化、信息化向智能化的发展，为我国矿山安全生产与高效管理提供了可靠的解决方案。目前，我国矿山物联网尚处于初级阶段，存在数据结构和通信方式不统一、通信方式复杂且网络传输性能不稳定、数据利用率不高、信息安全度低等问题。因此，为促进矿山物联网建设相关理论与技术研究，提升矿山数据集成、加密、传输、分析及知识提取等能力区块链技术在矿山物联网中的应用研究，本刊组织策划了“矿山物联网”专题，报道了基于区块链技术的物联网数据传输与存储、物联网自动语义标注、矿山信息全面感知与智慧决策、矿山多节点智联、网络传输性能优化、网络中继选择等方面的研究成果。

行业视野: 智能化
类别; 30个
关键词; 22位
专家; 6篇
论文; 2814IP
点击量; 1571次
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基于能量收集技术的无线协作网络中继选择

作者(Author)：踪征雪, 丁恩杰, 刘燕, 张丙鑫, 赵端

摘要：针对目前能量收集技术能够收集到的可用能量受限，导致无线协作网络中继节点处易出现能量短板的问题，为了避免整个网络因中继节点大量死亡而瘫痪，提出了一种基于能量收集技术的无线协作网络中继选择方案，即联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案。首先，基于节点的能量收集状况，选出每跳中能量最大的节点进行解码转发；然后，结合每连续两跳的链路传输状态，选出与源节点和目的节点之间的数据传输信道最优者作为中继节点。结合Nakagami-m信道衰落模型，将该方案与随机选择方案、最大数据链路信道增益（MaDs）方案和基于中继-窃听链路最小信道增益（BNBF）方案进行对比分析，结果表明：在满足收集的能量足够用于下一时隙能量收集和数据传输的前提下，用于能量收集的比例越小，网络中断概率越小；联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案在网络中断性能方面优于其他方案，其中断概率随信噪比的增大而减小，特别是当平均信噪比为38dB时，网络中断概率降到10-5。

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2020年第03期

380

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面向煤矿工作面的定位无线传感器网络传输性能优化

作者(Author)：方祖浩, 赵小虎, 王海波, 王晶晶

摘要：针对煤矿工作面定位无线传感器网络(PWSN)端到端时间较长、丢包率较大等问题，提出采用保障贪婪调度（GGS）算法来优化网络传输性能。GGS算法结合了粒子群优化(PSO)算法和贪婪算法，使用PSO算法对信道中的报文种群进行有序化处理，实现对种群的保障；使用贪婪算法对网络传输过程中的具体服务请求形成一种多层次、反复迭代的处理机制，以优化报文种群质量；利用PSO变异算法对种群进行检查和更新，以确保得到的是最优解。仿真结果表明，与现有文化基因算法(MA)、差分进化人工蜂群(DE-ABC)算法相比，GGS算法可在控制丢包率的前提下缩短传输时间，提升网络整体性能。

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2020年第03期

349

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矿山信息物理融合系统多节点智联策略

作者(Author)：马洋锦, 付茂全, 许志, 李敬兆

摘要：针对当前矿山信息物理融合系统（CPS）的通信节点无法与基于不同无线通信协议的感知节点实现智能连接的问题，在通信节点上集成多种通信模块构成多模态通信节点，提出了一种基于渐进式神经网络的矿山CPS多节点智联策略。采用渐进式神经网络控制多模态通信节点准确切换工作模态，实现异构无线通信网络自主建立；利用异步优势动作评价算法对渐进式神经网络进行深度训练，提高渐进式神经网络的收敛速度和训练精度。实验结果表明，该策略实现了多模态通信节点与多类感知节点之间的准确、可靠通信。

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2020年第03期

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煤矿信息全面感知与智慧决策系统

作者(Author)：李腾飞, 李常友, 李敬兆

摘要：针对目前煤矿安全生产过程中存在煤矿信息感知能力差、决策水平低的问题，提出了一种煤矿信息全面感知与智慧决策系统。该系统由胶囊网络层、数据传输层和云服务层组成：胶囊网络层由人员位置与行为感知胶囊、设备状态感知胶囊、环境感知胶囊构成，实现煤矿“人、机、环”全面感知；数据传输层采用无线传感器网络与有线网络结合的方法来实现煤矿井下数据可靠传输；云服务层通过基于随机森林的智慧决策机制为煤矿生产高效、可靠决策提供了保障。实验结果验证了该系统的有效性。

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2020年第03期

642

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矿山语义物联网自动语义标注方法

作者(Author)：张楠, 谢国军, 叶青, 赵小虎

摘要：针对目前矿山领域异构数据融合时先验知识获取困难、物联网本体库实时性差、实例对象数据手动标注方式效率较低等问题，提出了一种矿山语义物联网自动语义标注方法。给出了传感数据语义化处理框架：一方面，确定本体的专业领域和范畴，通过重用流注释本体（SAO）构建领域本体，作为驱动语义标注的基础；另一方面，使用机器学习方法对感知数据流进行特征提取与数据分析，从海量数据中挖掘出概念间的关系；通过数据挖掘知识来驱动本体的更新与完善，实现本体的动态更新、拓展与更精确的语义标注，增强机器的理解力。以矿井提升系统主轴故障为例阐述从本体到实例化的语义标注过程：结合领域专家知识及本体重用，采用“七步法”建立矿井提升系统主传动故障本体；为了加强实例数据属性描述的准确性，使用主成分分析法（PCA）与K-means聚类方法对数据集进行降维和分组，提取出数据属性与概念的关系；通过基于语义Web的规则语言（SWRL）标注具体先行条件与后续概念的关系，优化领域本体。实验结果表明：在本体实例化过程中，可利用机器学习技术从传感数据中自动提取概念，实现传感数据的自动语义标注。

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2020年第03期

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区块链技术在矿山物联网中的应用研究

作者(Author)：秦晓伟, 王立兵, 汪磊, 李敬兆, 张小波

摘要：针对矿山物联网中数据传输和存储过程中存在易丢失和被篡改等问题，将区块链技术应用于矿山物联网的数据传输与存储中。构建了以数据层、传输层、共识层为核心的矿山私有区块链架构；设计了基于共识模块和数据区块的矿山物联网数据传输与存储防护方案；应用实用拜占庭容错（PBFT）算法设计了数据共识过程，通过在分布式结构化P2P网络每2个节点间设置共识模块并优化P2P协议，实现了矿山数据安全性共识。测试结果表明，私有区块链的应用保证了矿山物联网数据的准确传输和可靠存储。

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2020年第03期

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