基于多源數據的煤礦開采智能監(jiān)控系統.pdf

1、隨著科技的發(fā)展和煤礦開采中對開采效率和安全性的重視，智能監(jiān)控系統在煤礦開采中扮演的角色越來越重要。煤礦開采過程中最為重要的部分是對于掘進工作面上巷道的開掘和采煤工作面上煤礦的開采，因此對在這兩部分過程中出現的現場視頻和三維場景的空間數據，以及掘進設備工作運行的實時數據和掘進設備振動監(jiān)測數據的集成數據管理顯得尤為重要，但目前的智能監(jiān)控系統沒有很好的對這些多源數據進行統一的數據采集管理。因此，構建基于這些多源數據的煤礦開采智能監(jiān)控系統，對于

2、煤礦智能監(jiān)控系統行業(yè)的發(fā)展有著推動作用。
　　文章主要研究了煤礦開采中基于多源數據的智能監(jiān)控系統。作者利用力控中的類BASIC的腳本語言和MySQL中的SQL語言，對存放于力控數據庫中設備運行產生的實時數據以及MySQL關系型數據庫中的視頻數據、三維場景數據以及設備振動監(jiān)測數據分別進行了統一的變量表創(chuàng)建、重要數據的定時存儲、數據的報警管理、數據的歷史存盤以及數據訪問的多源數據管理。同時，ICONICS公司的Genesis64組態(tài)軟

3、件被用來完成系統的開發(fā)，實現了在同一平臺上對于不同功能、不同控制方式、不同協議的現場視頻、現場三維場景、設備實時運行情況監(jiān)控的統一聯動。
　　最后，本文對于已完成的智能監(jiān)控系統中的設備振動監(jiān)測數據進行了故障診斷分析。由于智能監(jiān)控系統中采集的設備故障數據量較小，為了進一步的得到大量的故障數據，在基于RBF神經網絡故障診斷算法基礎上，通過搭建故障仿真平臺模擬大量的設備故障振動數據，通過實驗得出，結合故障模型改變RBF網絡的輸入特征值向