基于WSN的智能矿井信息采集和分析系统研究与设计
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摘要
现有煤矿安全系统难以确切了解井下被困矿工的人数、位置及所处的生命状态,急需一套辅助救援系统,能在事故发生后迅速确定井下人员的准确位置,掌握被困人员的生命体征,为人员救助提供可靠依据。
本论文开发基于无线传感网络的矿井人员姿态识别和生命体征监测系统,可以克服复杂环境对地下信息传输的影响,使得传输数据稳定可靠,发生事故时能够立即从监控计算机上查询事故现场的人员位置分布情况、被困人员数量以及具体位置等信息,为救援工作提供科学依据,将人员损失减少到最小。
本系统通常由地面中心站设备、数据通讯设备、监控设备、可穿戴式传感器系统构成,实现对井下环境多参数的连续监测。通过这种实时的状态采集系统,可以准确区分穿戴人跑、走路、站立不动等行为姿态以及人员的基本生理状态指标。
本系统使用基于ZigBee协议的无线传感网络系统,通过智能节点对井下人员的基本生理指标进行采集,并对其行为姿态进行识别,从而实现井下人员生命体征信息的监测。克服了传感器节点数量少,难以移动,和网络扩展性差,定位困难等缺点。
基于我国矿井监测系统的现状,建立既能监测井下环境信息又能监测人员生命体征和人员行为姿态信息的智能化可扩展监控系统,通过无线传感器网络对矿井环境及人员进行实时监测和预警分析,是现代化矿井急需解决的重要问题。
本课题利用物联网技术、智能传感与模式识别技术开发煤矿井下智能个人可穿戴安全系统。该系统由三部分构成：智能化信息采集节点、冗余通讯单元以及地面监控诊断系统。具体研究内容如下：
①生命体征监测。
②基于加速度计的人体行为姿态识别。
③环境参数采集与分析。
④可穿戴系统设计。
⑤基于Mesh搭建具有双冗余特征的井下通信链路。
Existing coal mine safety system is difficult to know exactly the number of miners trapped underground, the location and state of life, urgently needed to complement the rescue system, to quickly determine the exact location of underground personnel after the accident, to grasp the vital signs of the trapped workersprovide a reliable basis for personnel rescue.
This thesis is based on the development of wireless sensor networks mine personnel gesture recognition and vital signs monitoring system can overcome the complex environment of underground transmission of information, reliable data transmission, the accident immediately to check the scene of the accident from the monitoring computer personnel location distribution, the number of people trapped, as well as the specific location information, to provide a scientific basis for the relief work, and the personnel to minimize the loss.
The system typically consists of ground central station equipment, data communications equipment, monitoring equipment, sensors and alarm power equipment constitute continuous monitoring of the underground environment, multi-parameter. Through the real-time status acquisition system can accurately distinguish dressed people running, walking, standing immobile behavior posture as well as personnel, basic physiological status indicators.
The system uses remote identification the zigbee systems, identification of underground personnel behavior posture. You can monitoring the underground personnel vital signs information. Overcome the small number of sensor nodes, and difficult to move, and network scalability is poor, positioning difficulties and other shortcomings.
Based on the status quo of China's mine monitoring system, the establishment of monitoring downhole environment but also monitoring personnel vital signs and personnel behavior posture information intelligent monitoring system scalable,
real-time monitoring and early warning of the mine environment and personnel through wireless sensor networks/the urgent need to solve the important problem of the modern mine.
The subjects of Things technology, intelligent sensing and pattern recognition technology developed intelligent personal wearable coal mine safety system. The system consists of three components:intelligent information collection node, redundant communications unit, and ground monitoring diagnostic system. Specific research contents are as follows:
①vital signs monitoring.
②gesture recognition based accelerometer human behavior.
③environmental parameters acquisition and analysis.
④non-real-time voice communication technology.
⑤wearable system design.
⑥Mesh structures based the downhole communication link with dual redundant features.
本论文开发基于无线传感网络的矿井人员姿态识别和生命体征监测系统,可以克服复杂环境对地下信息传输的影响,使得传输数据稳定可靠,发生事故时能够立即从监控计算机上查询事故现场的人员位置分布情况、被困人员数量以及具体位置等信息,为救援工作提供科学依据,将人员损失减少到最小。
本系统通常由地面中心站设备、数据通讯设备、监控设备、可穿戴式传感器系统构成,实现对井下环境多参数的连续监测。通过这种实时的状态采集系统,可以准确区分穿戴人跑、走路、站立不动等行为姿态以及人员的基本生理状态指标。
本系统使用基于ZigBee协议的无线传感网络系统,通过智能节点对井下人员的基本生理指标进行采集,并对其行为姿态进行识别,从而实现井下人员生命体征信息的监测。克服了传感器节点数量少,难以移动,和网络扩展性差,定位困难等缺点。
基于我国矿井监测系统的现状,建立既能监测井下环境信息又能监测人员生命体征和人员行为姿态信息的智能化可扩展监控系统,通过无线传感器网络对矿井环境及人员进行实时监测和预警分析,是现代化矿井急需解决的重要问题。
本课题利用物联网技术、智能传感与模式识别技术开发煤矿井下智能个人可穿戴安全系统。该系统由三部分构成：智能化信息采集节点、冗余通讯单元以及地面监控诊断系统。具体研究内容如下：
①生命体征监测。
②基于加速度计的人体行为姿态识别。
③环境参数采集与分析。
④可穿戴系统设计。
⑤基于Mesh搭建具有双冗余特征的井下通信链路。
Existing coal mine safety system is difficult to know exactly the number of miners trapped underground, the location and state of life, urgently needed to complement the rescue system, to quickly determine the exact location of underground personnel after the accident, to grasp the vital signs of the trapped workersprovide a reliable basis for personnel rescue.
This thesis is based on the development of wireless sensor networks mine personnel gesture recognition and vital signs monitoring system can overcome the complex environment of underground transmission of information, reliable data transmission, the accident immediately to check the scene of the accident from the monitoring computer personnel location distribution, the number of people trapped, as well as the specific location information, to provide a scientific basis for the relief work, and the personnel to minimize the loss.
The system typically consists of ground central station equipment, data communications equipment, monitoring equipment, sensors and alarm power equipment constitute continuous monitoring of the underground environment, multi-parameter. Through the real-time status acquisition system can accurately distinguish dressed people running, walking, standing immobile behavior posture as well as personnel, basic physiological status indicators.
The system uses remote identification the zigbee systems, identification of underground personnel behavior posture. You can monitoring the underground personnel vital signs information. Overcome the small number of sensor nodes, and difficult to move, and network scalability is poor, positioning difficulties and other shortcomings.
Based on the status quo of China's mine monitoring system, the establishment of monitoring downhole environment but also monitoring personnel vital signs and personnel behavior posture information intelligent monitoring system scalable,
real-time monitoring and early warning of the mine environment and personnel through wireless sensor networks/the urgent need to solve the important problem of the modern mine.
The subjects of Things technology, intelligent sensing and pattern recognition technology developed intelligent personal wearable coal mine safety system. The system consists of three components:intelligent information collection node, redundant communications unit, and ground monitoring diagnostic system. Specific research contents are as follows:
①vital signs monitoring.
②gesture recognition based accelerometer human behavior.
③environmental parameters acquisition and analysis.
④non-real-time voice communication technology.
⑤wearable system design.
⑥Mesh structures based the downhole communication link with dual redundant features.
引文
[1]李鑫,李欣,董静薇,基于Zigbee的生命体征监测系统[J],信息技术,2009年第8期
[2]宋先明,温良等,煤矿井下应急救援无线生命体征监测系统设计[J],煤炭科学技术,2012年第6期
[3]林金朝,李国军等,可穿戴式生命体征监护设备的研制[J],传感技术学报,2009年5月第22卷第5期
[4]涂巧玲,徐霞,移动式人体生理体征监测关键技术研究[J],数采与监测,2007年第23卷第2-1期
[5]田国会,吉艳青,黄彬,基于多特征融合的人体动作识别[J],山东大学学报(工学版),2009年10月第39卷第5期
[6]赵海勇,刘志镜,张浩,基于轮廓特征的人体行为识别[J],光电子·激光,2010年10月第21卷第10期
[7]郁映卓,基于人体运动特征的异常行为检测和姿态识别[D],西安,西安电子科技大学,2011
[8]邓甜甜,王智灵,朱明清,陈宗海,基于轮廓图像空频域特征的人体姿态分层识别算法[J],模式识别与人工智能,2011年6月,第24卷第3期
[9]张继光,羊彦,李伟,基于组合微惯性测量元件的人体动作检测系统设计[J],传感技术学报,2010年2月第23卷第2期
[10]韩晓霞,李欣,一种基于多尺度形态学的人体姿势识别方法[J],现代商贸工业,2010年第13期
[11]郭旭,张丽杰,人体姿态特征选择方法的研究与实现[J],计算机工程,2011年2月第37卷第4期
[12]陆军,基于无线传感器网络的人体行为识别系统中若干问题研究[D],上海,上海交通大学,2006
[13]王双全,基于无线传感器网络的行为识别与目标定位研究[D],上海,上海交通大学,2008
[14]徐敬东,赵文耀等,基于ZigBee的无线传感器网络设计[J],计算机工程,2010年10期
[15]周小湶,杨柱石等,采用ZigBee PRO无线网络技术的导线舞动多点监测系统 设计[J],高电压技术,2011年8期
[16]王子洪,吴宝明等,基于单一加速度传感器的士兵状态微型监测器研制[J],航天医学与医学工程,2010年2期
[17]崔璐,蔡觉平等,基于ZigBee技术的井下人员定位安全监测系统[J],大连理工大学学报,2011年z1期
[18]朱虔劫,基于ZigBee和以太网的无线传感网络环境关键技术研究[D],南京,南京师范大学,2011
[19]由文凯,基于ZigBee的无线传感器网络路由协议的研究[D],南京,南京邮电大学,2012
[20]张贺,基于Zigbee的人体血氧信号监测系统设计[D],保定,河北大学,王永清,2012
[21]吕西午,刘开华,赵岩,基于Zigbee的无线监测系统设计与实现[J],计算机工程,2010年5期
[21]陈琦,韩冰等,基于Zigbee/GPRS物联网网关系统的设计与实现[J],计算机研究与发展,2011年z2期
[22]黄迎辉,李新,王月英,基于ZigBee无线网络技术的矿井监测系统设计[J],自动化与仪表,2010年7期
[23]刘辉,ZigBee无线传感器网络的设计与应用[D],苏州,苏州大学,2007
[24]刘岩,ZigBee无线组网的实现及路由算法的研究[D],郑州,郑州大学,2011
[25]柴淑娟,赵建平,基于ZigBee技术的无线数据传输系统[J],通信技术,2010年8期
[26]杨家兴,基于ZigBee的煤矿安全环境检测的设计与实现[D],西安,西安电子科技大学,2012
[27]孙海军,基于ZigBee的无线生理信号采集及组网的研究与实现[D],保定,河北大学,2012
[28]隋永东,戚克明等,基于ZigBee技术的井下人机定位系统在焦家金矿的应用[J],黄金,2011年8期
[29]柯建华,申红军,魏学业.基于ZigBee技术的煤矿井下人员定位系统研究[J].现代电子技术,2006,29(23)：12-14.
[30]吴呈瑜,孙运强.基于ZigBee的瓦斯无线监测系统硬件设计[J].今日电子.2008(1)：79-81,85.
[31]张任,王坚锋,严海.基于ZigBee的无线传感器网络节点设计[J].机电工程.2008,5(08)
[32]赵晨.基于ZigBee技术的无线传感器网络的研究与实现[D].中国海洋大学,2007
[33]陈群,葛晚成,ZigBee技术及其应用[J],现代电信科技,2004,01：33?37
[34]穆乃刚ZigBee技术简介[J]电信技术.2006,(03).
[35]成锐,李静,雷鸣,雷志勇.基于ZigBee的无线传感器网络设计方案[J].电子元器件应用,2007,(12)
[36]覃磊,张杰.基于ZigBee技术的煤矿瓦斯监测系统[J].计量与测试技术.2007.34(1)：18-20.
[37]原羿,苏鸿根.基于ZigBee技术的无线网络应用研究[J].计算机应用软件,2004,21(6)：89-91.
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