基于WSN的金属矿井矿车定位及安全监测系统的研究

发布时间：2017-05-13 21:19

  本文关键词：基于WSN的金属矿井矿车定位及安全监测系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国金属矿资源丰富,矿车是矿山生产的一种重要纽带运输装备,主要用于运输、提升或装载矿石、材料与人员,然而矿难事故却时常发生。针对现有井下矿车监测系统的布线困难、信息化和可视化水平低等问题,研究并设计了一种基于WSN的地下矿车定位及安全监测系统,实时、合理、高效的调度矿车,从而有效提高了金属矿井安全生产水平与救灾效率。文章重点介绍了系统总体方案、节点软硬件设计、系统定位与跟踪算法的选择及优化、ZigBee组网路由协议及算法的改进、上位机管理系统的开发及实验验证。(1)首先分析了金属矿井地下矿车监管现状、不足和未来安全监测要求,结合调研,对井下环境,电磁波在井下传输特性与损耗,以及节点方向对信号传输的影响分析与研究后,提出了系统的总体方案设计以及三类节点的部署方式。(2)选择了ZigBee网状拓扑组网方案,并提出了改进路由算法AODV-RD来形成自恢复能力的多跳MESH路由线路,为系统数据的稳定传输提供最优路线。(3)在基于CC2530核心芯片上进行汇聚节点、固定参考节点、矿车车载移动未知节点的硬件电路设计。在分析了这三类节点的主要工作流程后,利用IAREW8051软件实现了三类节点的组网软件开发。(4)针对选取的RSSI定位算法和PF跟踪算法实现矿车的定位跟踪并进行仿真,通过参数优化及二次线性拟合推导出信号传输的测距模型,并提出加权质心算法使平均定位误差降低了74.94%,PF跟踪算法相比于EKF与UKF算法的跟踪误差最小。(5)本系统还应用RBF神经网络对矿车的速度进行预测预警,其预测值的均方误差为0.04695明显小于BP神经网络的0.11796,预测精度较好,能够很好的符合系统设计的要求。文章采用PC机、CC2530节点与智能小车搭建了一个简易的系统进行实验,通过基于LabVIEW和C#语言开发的上位机系统对定位与跟踪效果比较和分析,验证了系统在井下应用的合理性与可行性。系统成本低、稳定性与可靠性好、功耗低、鲁棒性强,弥补了现有金属矿井监测系统的不足,具有较高实用价值和创新性。
【关键词】：无线传感器网络 金属矿井 矿车定位与跟踪 ZigBee AODV路由协议
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD76;TN92;TP212.9
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景和意义10-12
• 1.2 无线传感器网络结构及优势12-13
• 1.3 WSN定位技术研究现状13-14
• 1.4 矿车定位监测技术的研究现状14-15
• 1.4.1 国外矿车监控技术现状14-15
• 1.4.2 国内矿车监控技术现状15
• 1.5 本论文的组织工作及技术路线15-18
• 第二章 井下矿车定位及监测系统总体设计18-30
• 2.1 金属矿井井下环境分析18
• 2.2 井下无线通信技术的选取与应用18-21
• 2.2.1 无线通信技术的比较18-19
• 2.2.2 ZigBee组网拓扑方案设计19-20
• 2.2.3 节点地址分配机制20-21
• 2.3 井下定位监测系统的设计21-23
• 2.3.1 定位监测系统总体设计21-22
• 2.3.2 井上控制系统22-23
• 2.3.3 井下定位系统23
• 2.4 矿井巷道中电磁波的传输特性及损耗23-25
• 2.5 节点天线辐射场强及部署方向分析25-27
• 2.6 网络各节点部署方式27-29
• 2.7 本章小结29-30
• 第三章 井下矿车定位及安全监测系统软硬件设计30-43
• 3.1 节点硬件芯片选型30
• 3.2 系统各模块硬件结构设计30-36
• 3.2.1 移动矿车车载盲节点的硬件设计30-33
• 3.2.2 固定参考节点的设计33-34
• 3.2.3 协调器节点硬件设计34-35
• 3.2.4 有线通信RS-485 模块35-36
• 3.3 系统各模块的软件设计36-42
• 3.3.1 矿车车载移动盲节点软件设计37-38
• 3.3.2 参考固定节点软件设计38-39
• 3.3.3 协调器软件设计39-40
• 3.3.4 地面监控系统软件设计及测速方法40-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章ZigBee网络路由协议的研究及优化43-52
• 4.1 无线网络路由协议简介43-44
• 4.2 ZigBee网络路由协议及算法介绍44-47
• 4.2.1 ZigBee网络路由协议44-45
• 4.2.2 AODV路由协议算法简介45-47
• 4.3 AODV路由协议的优化与改进47-51
• 4.3.1 AODV-RD路由协议的改进原理47-49
• 4.3.2 AODV-RD路由协议算法仿真49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 系统定位跟踪算法的研究与优化52-74
• 5.1 矿井下定位算法的选取52-54
• 5.1.1 WSN定位算法分类52-53
• 5.1.2 井下矿车定位算法的选取53-54
• 5.2 基于RSSI定位算法的原理及参数优化54-62
• 5.2.1 测距模型的建立54
• 5.2.2 测距模型参数修正与优化54-56
• 5.2.3 基于RSSI的测距实验56-57
• 5.2.4 高斯滤波原理及模拟仿真57-59
• 5.2.5 基于最小二乘法的参数估计59-62
• 5.3 RSSI定位算法的模拟仿真及改进62-66
• 5.3.1 定位算法的模拟仿真62-64
• 5.3.2 基于加权质心的改进定位算法64-66
• 5.4 基于粒子滤波算法对矿车轨迹的跟踪66-73
• 5.4.1 基于WSN的目标跟踪算法分类66-67
• 5.4.2 基于粒子滤波预测轨迹跟踪67-73
• 5.5 本章小结73-74
• 第六章 实验测试及研究分析74-87
• 6.1 上位机管理系统功能及原理分析74
• 6.2 上位机管理系统设计74-76
• 6.3 实验性能测试平台介绍76
• 6.4 系统整体测试结果及数据分析76-83
• 6.4.1 两点RSSI值传输的实时性测试76-78
• 6.4.2 系统定位实验测试78-83
• 6.5 基于RBF神经网络对速度的预测及分析83-85
• 6.5.1 RBF神经网络简介83
• 6.5.2 RBF神经网络算法步骤83-84
• 6.5.3 预测结果仿真及分析84-85
• 6.6 本章小结85-87
• 第七章 结论与展望87-89
• 7.1 总结87-88
• 7.2 不足与展望88-89
• 参考文献89-93
• 致谢93-94
• 攻读学位期间的研究成果94-95

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