煤礦井下分布式移動瓦斯數據流傳輸與聚類技術研究.pdf

1、隨著礦山物聯(lián)網在煤礦應用，大量移動瓦斯檢測儀（如智能礦燈）的應用以及由此產生的大量移動瓦斯監(jiān)測數據，對煤礦傳統(tǒng)基于固定傳感器監(jiān)測數據處理方法提出了挑戰(zhàn)。本文在研究移動瓦斯監(jiān)測數據特點的基礎上，結合礦山物聯(lián)網架構，從“感、傳、知、用”四個層面，研究了瓦斯數據的獲取、傳輸、聚類與數據處理算法，通過利用鄰近固定監(jiān)測點數據對移動監(jiān)測傳感器數據進行合理的調校，大大減輕大量移動傳感器調校工作量。
　　論文首先研究了瓦斯監(jiān)測數據特性，指出其“海

2、量、可壓縮、存在異常數據”三個特點，以礦山物聯(lián)網架構為基礎，設計了適合移動瓦斯檢測儀校準的監(jiān)測系統(tǒng)架構。然后分析了適合瓦斯流數據傳輸的兩種網絡模型——單跳和多跳網絡，研究了網絡化壓縮感知算法。針對同一簇內移動瓦斯檢測儀時間同步技術，給出了改進型 RBS算法?？紤]到隨機矩陣在實際應用中會增加系統(tǒng)代價，研究了一種沃爾什-哈達瑪矩陣，仿真表明重建效果與隨機矩陣相當。通過對瓦斯數據引入總變差概念，利用TVAL3算法實現(xiàn)了瓦斯數據高效重建。

3、>　　網絡化的壓縮感知其測量矩陣依賴所選擇的路由技術，針對井下環(huán)境復雜干擾嚴重，提出了基于多權值調整的動態(tài)自組織路由技術；針對動態(tài)自組織路由技術在構造路徑時會使節(jié)點路由過于唯一，將隨機路由思想應用于自組織路由技術，通過擴展路由，并賦予一定概率，提出了隨機動態(tài)自組織路由技術，解決了測量矩陣存在較大相關性問題；針對隨機動態(tài)自組織路由測量矩陣隨機不確定，提出了基于圖案選擇的偽隨機自組織路由技術，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學分析方法。結合瓦斯數據的短時平穩(wěn)性，提出基于滑動時間窗的短時瓦斯數據特征選取方法。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)計量的瓦斯流數據匯聚效果，為后續(xù)瓦斯傳感器數據修正提供合格的可供分析與計算的數據。
　　論文最后針對移動瓦斯測量數據“單點多位”和“多點單位”特點，提出了一種基于2元組和n元組的礦山移動瓦斯流數據處理