基于LoRa与HMM的煤矿安全监测系统设计

发布时间：2021-10-15 04:04

　　针对煤矿生产开采中的安全问题,设计了基于LoRa技术与隐马尔可夫模型（HMM）的煤矿安全监测系统。该系统通过构建基于LoRa技术的无线传感网络以及利用带有数据预处理能力的边缘节点,实现对煤炭开采过程中井下作业环境的安全监测数据收集处理。由于监测环境复杂多变且易产生大量数据,网络带宽不足和通信延迟成为急需处理的问题。系统利用边缘节点,应用边缘计算模型,使用HMM进行检测数据处理,再将优化处理后的数据进行上传,从而实现系统低功耗、低延时、高数据传输率的监测效果。 

【文章来源】：煤矿机械. 2020,41(07)北大核心

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【部分图文】：

系统总体架构图

图1 系统总体架构图上述边缘节点在终端设备边缘侧执行相关数据计算任务，在网络边缘端就地完成数据的筛选与分析。由于系统数据分析与处理迁移到边缘设备处，减少了终端节点到系统数据中心传输的数据流量，使得系统服务器中心对数据的计算、处理与储存的需求降低。

系统边缘节点软件流程图如图3所示。传感器首先检测环境数据，将数据传入处理器中进行模数转换处理，形成数字量，再将检测到的数据与标准值、异常值和超限阈值进行比较，若判断结果未超过标准值，则进入下一次数据采集，否则再分别与异常值和超限阈值进行比较，将得到结果按优先级进行处理，打包待发。4 煤矿安全监测系统测试


本文编号：3437389