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2019年《工矿自动化》被引Top10

来源：《工矿自动化》

统计截止时间2020-12-17，数据来源于中国知网收录的《工矿自动化》2019年发表的论文。

行业视野: 高被引
类别; 61个
关键词; 31位
专家; 10篇
论文; 10066IP
点击量; 3248次
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智慧矿山与5G和WiFi6

作者(Author)：孙继平, 陈晖升

摘要：宽带无线通信是智慧矿山建设的基础和关键。提出了矿井宽带无线通信特殊要求：需无线全覆盖煤矿井下长达10余千米的巷道；无线发射必须本质安全防爆；无线工作频段不宜过高；无线传输宜具有一定的绕射能力；抗干扰能力强；移动性要求不高等。研究了矿用5G和WiFi6，指出5G和WiFi6均可用于智慧矿山宽带无线通信；矿用5G具有传输速率高、传输时延小、通话质量高等优点，但系统复杂、成本高；矿用WiFi6具有传输速率高、系统简单、成本低等优点，但传输时延大、通话质量低。

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工矿自动化

2019年第10期

2983

1106
智慧矿山基本内涵、核心问题与关键技术

作者(Author)：罗香玉, 李嘉楠, 郎丁

摘要：归纳了智慧矿山基本内涵，即具备对矿山的主动感知能力、自动分析能力及快速处理能力，数字矿山是智慧矿山的基础和依托，无人矿山是智慧矿山的高级阶段和终极目标；指出了智慧矿山待解决的三大核心问题，即矿山状态深度感知、矿山数据深度挖掘及矿山安全生产与管理决策支持；分析了智慧矿山所依托的三大关键技术，即煤矿物联网技术、煤矿大数据技术及煤矿智能决策支持技术。

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工矿自动化

2019年第09期

1531

278
基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究

作者(Author)：王鹏, 曹现刚, 夏晶, 吴旭东, 马宏伟

摘要：现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值，利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选，分选的煤矸石粒度为25～150mm,而对于150mm以上的煤矸石仍依靠人工进行分选。为了对大粒度煤矸石进行分拣，设计了一种基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统。该系统采用机器视觉采集煤矸石信息，应用深度学习方法实现煤矸石识别和抓取特征提取；在获取煤矸石序列信息后，根据煤矸石位置进行排序工作，并通过多目标任务分配策略将抓取任务下达给相应机械臂控制器；机械臂获取任务后，根据获得的任务对目标进行动态监测，当目标进入机械臂工作空间后由视觉伺服系统驱动机械臂完成煤矸石分拣。试验结果表明，该系统可对粒度为50～260mm的煤矸石进行高效、快速分拣，所采用的煤矸石识别方法和分拣策略在不同带速下具有良好的稳定性和准确性，煤矸识别与定位的综合准确率可达93%，验证了该系统的可行性。

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工矿自动化

2019年第09期

908

255
煤矿巡检机器人同步定位与地图构建方法研究

作者(Author)：杨林, 马宏伟, 王岩, 王川伟, 张珍珍

摘要：针对煤矿井下无GPS环境下巡检机器人自主定位问题，研究了基于激光雷达的同步定位与地图构建方法。首先建立激光雷达观测模型和里程计预测模型，将机器人定位和地图构建的实际问题转换为概率数学模型的逻辑推理问题。同时采用自适应蒙特卡罗定位算法进行机器人实时位姿估计，提出了根据粒子权重（地图的匹配度）进行重采样的方法,以去除权重小的粒子，实现了用较少、较好粒子精确表达机器人位姿的后验概率分布，满足机器人利用传感器在栅格地图上实时定位的需求。通过对Fast-SLAM算法进行优化，减少了粒子数量，缓解了粒子耗散,提高了地图构建的精确性。实验结果表明，基于激光雷达的同步定位与地图构建方法有效解决了巡检机器人实时位姿估计和环境地图构建的问题，结合自适应蒙特卡罗定位算法和优化Fast-SLAM算法提高了机器人定位的自适应性和地图构建的精确性。

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工矿自动化

2019年第09期

807

240
煤与瓦斯突出预警技术研究现状及发展趋势

作者(Author)：宁小亮

摘要：从煤与瓦斯突出灾害预警理论、预警信息采集途径、预警指标与模型、预警软件系统4个方面对煤与瓦斯突出预警技术的研究成果进行了综合梳理和详细分析，指出了现有煤与瓦斯突出预警技术存在的问题：部分预警信息获取的时效性和可靠性有待进一步提高，预警模型未实现信息有效深度挖掘等；提出了煤与瓦斯突出预警技术的发展趋势：高自动化水平、高精度的突出预警信息监测采集技术及装备研发，基于大数据的突出预警指标与模型研究，基于云技术的突出预警软件系统开发。

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工矿自动化

2019年第08期

426

176
基于物联网的可融合性煤矿监控系统研究

作者(Author)：贺耀宜, 王海波

摘要：根据《煤矿安全监控系统升级改造技术方案》中对监控系统多系统融合的要求，设计了一种基于物联网的可融合性煤矿监控系统，分别对井下数据融合与地面数据融合提出了解决方案：井下数据融合通过融合分站为区域内各类业务子系统提供相对独立的数据采集传输通道和业务处理单元、将各类数据进行融合后分发给相应的业务子系统，通过多业务融合网关调度多台融合分站来实现跨区域业务子系统数据融合；地面数据融合通过多系统融合软件平台实现数据分类存储、分析挖掘、综合利用和一体化展示。研究了主数据、消息服务总线、“一张图”模式展示等可融合性煤矿监控系统关键技术。该系统能为智慧矿山提供统一、一致的数据源支撑,从而实现监控系统一体化融合与应急联动。

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工矿自动化

2019年第08期

1089

319
基于物联网的煤矿机电设备智能管理平台设计

作者(Author)：刘振华, 徐绪堪

摘要：针对目前煤矿机电设备人工登记管理效率低、协同控制性差等问题，设计了基于物联网的煤矿机电设备智能管理平台。该平台通过实时采集煤矿机电设备运行数据，实现设备运行状况实时展示、故障分级报警、故障快速定位及设备间协同控制；通过管理机电设备巡检过程，实现巡检计划编制、工单管理、日常巡检及故障处理；通过融合分析实时监测数据和日常巡检数据，实现设备故障诊断、设备使用率分析、人员到岗履职考核、维检计算编制及能效分析。该平台的应用可提高机电设备间协同效率，有效降低设备故障发生概率，提升设备精细化管理水平，实现设备全生命周期管理。

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工矿自动化

2019年第04期

310

135
基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法

作者(Author)：莫树培, 唐琎, 汪郁, 赖普坚, 金礼模

摘要：针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题，提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分kmeans聚类算法对采集的RSSI数据进行分类，建立离线指纹数据库；无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值，分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库；根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据，采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值，结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明，所提定位算法的最小标准误差为0.46 m，最大标准误差为3.26 m，平均误差为1.62 m。对比分析结果表明，与未进行聚类分析的算法相比，本文算法的精度更高，实时性更好；与未动态修正权重值的算法相比，本文算法的运算时间略有增加，但定位精度提高了37.21%。

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工矿自动化

2019年第04期

286

272