基于STM32的矿井瓦斯监控及预警系统的研究

发布时间：2017-04-08 07:09

  本文关键词：基于STM32的矿井瓦斯监控及预警系统的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现阶段煤矿安全已经成为社会关注的热点话题,国内对煤矿安全也越来越重视,这就要求煤矿监控系统不仅要在功能上更加全面,通信也要在保证可靠性的基础上进一步的增强实时性,以便于及时的了解井下的情况。随着对煤炭的开采和利用越来越频繁,各种瓦斯爆炸事件也经常见诸报端,主要原因是对矿井内瓦斯监控不够及时有效。而产生这种现象的原因,主要还是监控系统存在诸多问题,比如井下监控分站性能不够高,传感器采集的信息传递不及时等。针对目前瓦斯监控系统存在的问题,论文提出了基于STM32的矿井瓦斯监控及预警系统的研究。采用的是光纤以太网和CAN总线作为通信系统,采用STM32F103作为监控分站的主控制器,并且移UCOS-II植操作系统并在此操作系统上运行相关的应用软件。瓦斯监控系统的上位机采用的是组态王6.52,采用DDE的方式实现上位机与下位机之间的数据交换。论文对常规的瓦斯监控系统添加了浓度预警功能,采用了遗传神经网络对瓦斯进行预测,提出了基于个体相似度的双种群遗传算法(DGAIS),同时对预测模型进行了模拟实验和结果分析。经过对结果的分析可知,改进后的预测模型在迭代次数和绝对误差上都比标准的BP神经网络预测模型低。
【关键词】：STM32 CAN通信 嵌入式系统 瓦斯监控
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD76;TP277
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-15
• 1.1 选题背景11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 主要研究内容及意义13-15
• 2 通信方式与遗传算法15-31
• 2.1 通信方式15-18
• 2.1.1 局部通信方案15-16
• 2.1.2 远程通信方案16-18
• 2.2 BP神经网络和遗传算法18-22
• 2.2.1 BP神经网络的基本理论18-20
• 2.2.2 遗传算法20-22
• 2.3 基于个体相似度的双种群遗传算法22-25
• 2.4 时间序列预测的基本理论25-26
• 2.5 基于改进的GABP神经网络的瓦斯浓度预测算法26-31
• 3 系统硬件设计31-43
• 3.1 系统总体方案31-33
• 3.2 主控制模块设计33-35
• 3.3 基本外围电路35-37
• 3.3.1 Nandflash存储35-36
• 3.3.2 时钟电路36-37
• 3.3.3 复位电路37
• 3.4 RS485接口电路37-38
• 3.5 数据采集电路38-39
• 3.6 声光报警电路39-40
• 3.7 以太网接口电路设计40-41
• 3.8 现场信息显示和独立按键41-43
• 4 系统软件设计43-55
• 4.1 系统软件架构43
• 4.2 KEIL MDK简介43-44
• 4.3 UCOS-Ⅱ内核移植44-46
• 4.4 应用软件的设计46-55
• 4.4.1 数据采集48-49
• 4.4.2 STM32的CAN通信程序设计49-52
• 4.4.3 通风机转速的控制52
• 4.4.4 现场信息显示52-53
• 4.4.5 声光报警53-55
• 5 上位机软件设计55-67
• 5.1 设计方案55
• 5.2 组态王6.52与MATLAB的通信55-60
• 5.2.1 仿真实验设计56-57
• 5.2.2 仿真结果分析57-60
• 5.3 组态王的工程设计部分60-65
• 5.3.1 新建设备和数据库60-62
• 5.3.2 上位机主界面的设计62
• 5.3.3 实时曲线以及历史曲线62-64
• 5.3.4 实时数据报表64-65
• 5.3.5 报警和事件记录65
• 5.4 小结65-67
• 6 总结与展望67-69
• 参考文献69-73
• 致谢73-74
• 作者简介及读研期间主要科研成果74

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