基于物联网的煤矿机电设备智能管理平台设计

针对目前煤矿机电设备人工登记管理效率低、协同控制性差等问题,设计了基于物联网的煤矿机电设备智能管理平台。该平台通过实时采集煤矿机电设备运行数据,实现设备运行状况实时展示、故障分级报警、故障快速定位及设备间协同控制;通过管理机电设备巡检过程,实现巡检计划编制、工单管理、日常巡检及故障处理;通过融合分析实时监测数据和日常巡检数据,实现设备故障诊断、设备使用率分析、人员到岗履职考核、维检计算编制及能效分析。该平台的应用可提高机电设备间协同效率,有效降低设备故障发生概率,提升设备精细化管理水平,实现设备全生命周期管理。     

煤矿智能瓦斯巡检管理系统的研制

为保证瓦斯监测数据的准确性、及时性,实现瓦斯安全预警,研制了一套煤矿智能瓦斯巡检管理系统。该系统采用无线技术及传感器技术,可实时监测、显示及语音提示瓦斯浓度、时间、电池电压等信息,并可将巡检信息上传到计算机,经系统配套软件分析处理后形成巡检路线或瓦斯预测曲线等供煤矿安全监控管理人员分析使用。工业性试验结果表明,该系统运行可靠,故障率极低。     

选煤厂设备巡检系统设计

针对传统的选煤厂设备管理方法存在漏检漏查、无专用仪器、数据处理繁琐等问题,提出了一种新型的选煤厂设备巡检系统的设计方案。在巡检线路及设备上安装相应的感应卡,巡检人员携带巡检仪到各点读卡,把代表该点的卡号和时间记录下来,同时完成规定的巡检和数据采集工作,然后进行下一点的巡检任务;巡检工作完成后将巡检仪的数据传送到监控计算机,由巡检数据综合信息管理软件进行处理,从而达到对巡检情况进行记录和考核的目的。实际应用表明,该系统运行稳定、功能实用。     

基于LoRa的变电站巡检监控系统的设计

针对变电站巡检技术的发展需求,设计了一种基于巡检机器人的巡检监控系统,该系统结合LoRa物联网技术和计算机嵌入式技术,与电网设施环境结合,能够进行无线视频监测,对机器人位姿、环境温度、前向障碍进行实时采集,将采集图像和数据发送至终端,并能够通过终端操作,对机器人进行运动控制,使其巡检变电站的各个监测环节。测试结果表明,该系统能够实现机器人的远程监测和运动控制,能够有效减少变电站人员工作量,改良变电站巡检方式。     

煤矿机电设备监测系统的设计

为了实时了解煤矿主要机电设备的运行情况,提出了一种煤矿机电设备监测系统的设计方案。该系统采用温度传感器、压力传感器、电量采集盒采集井下通风机、提升机等主要机电设备的运行状态数据,将数据统一传送到监测分站,监测分站通过RS485总线与地面监测中心的上位机通信,从而实现对煤矿井下机电设备的远程监测功能。长时间的性能测试结果表明,该系统运行状况良好。     

基于二维码的移动巡检新系统的设计与实现

随着物联网和互联网技术在智能电力巡检中的应用及发展,针对电力设备巡检的现状和任务需求,将智能手机终端引入到电力设备的监测中,设计并实现了基于二维码的智能移动巡检新系统。该系统方案结合了二维码扫描识别技术,并融合3G移动通信技术和Web Service数据挖掘技术等,构建了一个新的智能移动巡检平台。该巡检方案已经在国内某水电站成功部署,现场试验证明可以大量节省成本,提高电力巡检自动化水平,在行业内具备实用性和推广性。     

基于无线通信网络技术的机器人巡检远程监控系统

该文提出一种基于无线通信网络技术的机器人巡检远程监控系统,监控输电线路故障。系统的硬件设计包括主控模块设计、无线通信网络设计、驱动器接口电路设计、远程监控模块设计;系统软件设计主要是在远程监控模块利用增量式PID控制算法控制机器人巡检驱动,实现机器人巡检远程监控。实验结果表明,该系统可控制巡检机器人巡检输电线路、监测输电线路故障状态,可监测不同风速下线路风偏角变化情况,且该系统具备较好的信息传输能力和运行可靠性。     

基于i.MX6Ul的煤矿轨道巡检机器人控制系统的设计

为了解决井下皮带沿线人工巡检的安全隐患以及数据难以形成系统性等问题,提高皮带沿线环境监测的准确性、实时性,设计了一种基于i.MX6Ul处理器与STM32F103控制器相结合的巡检机器人嵌入式实现方案。该方案通过采集多种模拟量与数字量传感器数据、语音信息、视频图像信息后进行数据融合实现智能决策,并且能够将相关数据通过MT7688N网关以wifi/4G/5G形式,实时传输到井上监控中心。实现井下皮带沿线环境实时监测和故障定位,可以有效地提高煤矿设备监测的准确性、实时性以及自动化水平。     

轨道式煤矿巡检机器人在察哈素煤矿的应用与研究

察哈素煤矿当前原煤运输胶带数量多、距离长,传统人工巡检模式的风险性及其巡检精度的不足,都使得该模式逐渐难以满足察哈素煤矿的实际发展需求,而围绕能够在大倾角上开展工作的皮带轨道式煤矿巡检机器人所建构的智能巡检系统,不仅可以彻底消解人工巡检的事故风险、降低人工成本,更能够通过对包括设备温度、瓦斯浓度、故障等信息全方位、全天候采集,实现矿井减人,工作效率显著提升。     

基于GPS的电力巡检系统

提出一种适用于北方寒冷气候的新型电力巡检系统,该系统基于GPS和专业电力抄表器,利用计算机网络技术,将电力线路巡检纳入规范化、科学化、信息化、网络化的轨道。本文重点介绍了系统设计和设备选型,并说明了该系统的技术难点及特点。     

融入工作流技术的煤矿机电设备EAM系统设计

针对现阶段煤矿设备管理所面临的维护与维修成本不断增高、管理灵活性差等问题,融合工作流技术与EAM思想设计了煤矿机电设备EAM系统。该系统采用工作流技术对采购模块等业务性很强的业务过程进行流程优化,并将点检闭环管理、全生命周期管理等EAM基本思想贯穿于煤矿设备管理系统中。实际应用表明,该系统有效提升了煤矿企业设备管理效率,降低了企业运营维护成本。     

基于RFID手持终端的煤矿安全巡检系统的设计

针对传统的煤矿安全巡检方法采用人工巡检方式存在的问题,提出了一种基于RFID手持终端的煤矿安全巡检系统的设计方案。该方案中,巡检人员使用手持终端读自己的身份识别卡登录,然后通过安全管理服务器下载当班巡检任务和安全隐患库;巡检人员下井,按照下载的巡检任务依次到巡检地点刷地址识别卡,然后根据要求检测气体浓度,排查隐患,并进行相关记录;巡检结束,巡检人员通过安全管理服务器上传巡检的数据结果;安全管理人员对上传的数据进行统计和汇总,从而及时发现隐患,同时根据记录的时间判断巡检人员的脱班漏岗情况。实际应用表明,该系统能够有效地推进煤矿安全巡检工作的规范化和信息化,提升煤矿企业的安全管理水平。     

煤矿机电设备事故知识图谱构建及应用

针对难以从煤矿机电设备事故表象和部分监控数据判断设备事故根本原因,以及缺少能够利用历史数据、经验知识的有效手段来提高设备事故处理效率等问题,构建了煤矿机电设备事故知识图谱。首先设计四组元本体模型的数据关系,确定本体及本体之间的关系类型;然后根据设计的数据关系,采用机器学习和规则模板相结合的方法从数据库、文本中抽取实体、关系和属性;最后基于Python语言,通过py2neo库用Cypher语句对实体、关系和属性进行创建并存入Neo4j图数据库,实现知识图谱的构建和更新。煤矿机电设备事故知识图谱在煤矿机电设备事故诊断、风险管理和智能问答等方面的应用可使用户高效利用煤矿机电设备事故相关知识,帮助设备维护人员快速查找事故链条、定位事故原因并提出维修方案,达到降低事故率、减少事故处理时间的目的。     

非煤矿山在线设备监测系统设计

针对非煤矿山六大系统在设备管理、维护方面的不足,提出了非煤矿山在线设备监测系统设计方案,介绍了系统结构、功能及具体实现方法。该系统采用文件协议方式和巡检协议方式接入数据,实现了在线设备运行状态的实时监测与自诊断功能,为六大系统的正常运行提供了保障。     

基于无线网络的煤矿水源井群监控系统设计

针对传统的煤矿水源井群管理采用人工周期巡检方式而无法实时准确采集水泵参数的问题,设计了一种基于无线网络的煤矿水源井群监控系统。该系统由监控主站和测控分站组成,各测控分站可实现水源井的流量测量、水泵电动机的启停控制和电流监测,并通过无线通信系统将监测数据上传到监控主站,同时测控分站可接收监控主站的控制命令,实现水泵电动机的启动、停止操作。实际应用表明,该系统提高了煤矿水源井供水系统的可靠性及自动化水平。     

基于3D GIS技术的三维虚拟矿井设计研究

为了真正实现全矿井"监测、控制、管理"的一体化,必须全面构建矿井采、掘、机、运、通各专业子系统仿真模拟系统——三维虚拟矿井。文章提出了基于3D GIS技术、全面融合全矿井自动化系统构建三维虚拟矿井的设计方案,简要介绍了3D GIS关键技术,较为详细地介绍了三维虚拟矿井系统的软件体系结构、系统功能和数据库的设计。该系统直观地反映了矿井的环境状态、设备状态、人员状态,拥有实用的各专业子系统分析功能,可使矿井各级生产管理部门、安全监察部门直观、快速、全面地了解矿井生产状况和事故原因,为矿井生产管理人员实施调度指挥提供决策依据。该系统也是煤矿的基础信息平台,可以向更高级的各类煤矿生产管理软件和各专家系统提供数据接口。该系统的成功开发将会极大地提升煤矿安全水平,为"数字矿山"建设提供基础服务。     

煤矿井下综采工作面巡查机器人磁迹导航的研究

提出了一种煤矿井下综采工作面自主移动巡查机器人磁迹导航方案;通过实验确定了该机器人的磁轨材料和磁传感器分别为条状强磁磁铁和MS-324型干簧管,以轮式机器人采集煤矿井下图像信息为例,确定了干簧管在机器人上的安装位置及工作过程。实验结果表明,该机器人在中间2个干簧管之间的距离为40 mm时能稳定行走。     

Optimal patrolling methodology of mobile robot for unknown visitors

This paper focuses on patrolling missions for monitoring visitors in an environment. A single mobile robot is used. For the robot, it is required to monitor as many visitors as possible utilizing the mobility and monitoring capabilities. A challenge in the patrolling missions is that the robot does not have information about the visitors beforehand. For the unknown visitors, the robot is required to identify the trends. For this purpose, a Bayesian learning approach is applied to this robot. The identified visitor trends allow the robot to employ patrolling strategies. This is the adaptability of the patrolling robot to the unknown visitors. In this paper, we present an optimal patrolling strategy based on a value iteration method. The robot is enabled to have an optimal policy that suggests three patrolling decisions, such as the target monitoring area, monitoring time, and patrolling path in an integrated way. Furthermore, the optimal patrolling strategy is improved from the viewpoint of exploration and exploitation of information about the unknown visitors in the environment. Through simulation experiments, we discuss the effectiveness of the patrolling strategy.