一、KJ91煤矿安全监测系统简介（论文文献综述）
夏伟[1]（2018）在《基于虚拟化技术的永煤集团煤矿安全综合监控联网系统》文中进行了进一步梳理阐述了基于虚拟化技术的永煤集团煤矿安全综合监控联网系统。系统以服务器虚拟化为平台,采用B/S架构模式进行设计,使用"PHP+JAVA"组合编程语言开发前端发布页面和后台服务软件,通过移动4M PTN数据专线搭建多级联网传输通道,将永煤集团下属各矿井下环境数据存储于SQL Server 2016数据库中,实现了集团对矿井生产一线安全状况的实时在线监控,为企业的安全生产管理提供决策支持。
聂百胜,彭斌,范鹏宏,王龙康,郭昊,于红阳,刘帅,刘旭涛[2]（2016）在《矿山无线安全监测预警系统设计及关键技术》文中认为为了实现煤炭资源理性开发和煤矿安全生产,基于一条线的井巷智慧线技术,根据煤矿生产特点,提出了适用于煤矿的无线安全监测预警系统设计方案,研发了与智慧线匹配的无线通信和监测终端,设计了通风环境参数监测系统、煤岩瓦斯动力参数监测系统、安全隐患监测子系统,构建了基于人人都是安全员、本质安全化、动态预警、闭环控制等核心思想的矿山安全管理预警体系。结果表明,基于智慧线技术的无线安全监测预警系统对煤矿具有很好的适应性,能稳定可靠地进行参数监测和数据传输,能够有效提升煤矿的安全管理和应急救援水平。
黄凯峰[3]（2016）在《瓦斯监控系统异常信号识别研究综述》文中提出煤矿瓦斯监控系统异常信号辨识是煤矿瓦斯监控系统故障诊断研究的关键问题。文章阐述煤矿瓦斯监控系统异常信号辨识的研究意义,介绍了煤矿瓦斯监控系统误报检测领域相关的基本方法、思路、作法,最后给出现有研究存在的问题。
黄凯峰[4]（2016）在《煤矿安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号辨识方法研究》文中研究表明在现代化煤矿生产中,瓦斯传感器是安全监测监控系统中最重要的传感器,可以对井下瓦斯涌出状况进行实时的检测,其信号的准确性对煤矿安全生产起到了十分关键的作用。然而井下高温、高湿、高粉尘、强干扰的恶劣环境导致的瓦斯传感器误报、漏报事故时有发生。因此,研究如何及时的检出瓦斯浓度异常信号,并辨识其异常类型,从而排除误报和分析误报原因,具有十分重要的研究意义。本文针对恒偏差型、瞬时型、周期性脉冲型3种瓦斯浓度异常信号的检出与特征提取分类这两个问题,提出了煤矿安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号辨识算法。所取得的主要研究成果如下:（1）通过瓦斯浓度异常信号辨识特征分析,采用数据挖掘和信号分析理论,提出了安全监测监控系统中瓦斯浓度异常信号辨识方法,建立了安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号模型。此模型可以准确的对瓦斯浓度异常信号进行检出,同时进一步对异常信号进行正确特征提取和分类。（2）通过研究,发现了对3种异常信号具有较高区分度的时域参数峭度。对现行的煤矿安全监测监控系统中出现的瓦斯浓度异常信号的分析得到,浓度异常信号可以分为偏差型、瞬时型、周期性脉冲型3种模式。计算3种异常信号的样本期望、方差、均方根值、峰值指标、峰值比、峭度、偏度等统计指标,比较得到峭度参数K区分度最高。峭度参数K可以用于异常信号检出决策和特征提取分类。（3）在瓦斯浓度异常信号的检出方法研究中,针对人工神经网络逼近存在的训练样本较大,以及传统单一阈值的决策方法容易产生误报等问题,提出了基于遗传算法优化支持向量回归机（GA-SVR）结合可调算子解析模糊决策指标的异常信号检出方法。首先,将多个相关传感器信号利用遗传算法优化的支持向量回归机方法进行数据融合对被诊断传感器浓度信号进行逼近;然后,将被诊断传感器实测浓度与逼近值相比得到残差;最后,通过可调算子解析模糊故障决策指标对残差特征进行决策,最终得到诊断结果。通过煤矿现场监控数据的离线实验,较之于人工神经网络,支持向量回归机算法可以很好地解决瓦斯传感器故障这一小样本学习训练的问题,对瓦斯浓度的非线性的变化有很强的逼近能力。遗传算法可以对SVR的参数选取自适应寻优,从而提高支持向量回归的精度,避免人为选择参数的盲目性。基于可调算子解析模糊决策的检出决策指标,可以避免用一个简单的阈值判定异常的不足,综合考虑疑似异常信号的强度和峭度来进行决策,提高了异常信号检出的正确率。（4）在瓦斯浓度异常信号的特征提取与分类方法研究中,搭建了瓦斯监控异常信号辨识实验平台,通过大量实验得到了丰富的异常信号样本。实验对比了小波降噪结合DFT谱分析方法、小波包结合能量特征矢量和Hilbert-Huang变换方法的特征提取性能,验证了二叉树支持向量机分类器的分类性能。结果表明:小波包结合能量特征矢量方法分析结果受样本点选择、发生异常信号的时间点及程度影响巨大,对于恒偏差型异常信号和瞬时型异常信号的区分度并不高,容易造成误判、错分。Hilbert-Huang变换的方法对于短时突变型的异常数据有较好的辨识效果,同时可以求出信号的瞬时频率,对发生异常的时间点有指示作用,但是Hilbert-Huang变换方法无法分解恒偏差型异常信号,此种方法不能对恒偏差型特征进行提取。基于小波降噪结合DFT变换谱的方法可以对异常信号进行很好的特征提取,DFT变换幅值谱分布区分性明显,改变信号采样的起始时间对辨识结果的影响不大。小波降噪结合DFT谱分析的方法对煤矿安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号的特征提取是有效的,GA算法和主元分析（PCA）优化的二叉树支持向量分类器分类正确率达到96%以上。本课题针对煤矿监控系统瓦斯传感器误报问题,从恒偏差型、瞬时型、周期性脉冲型3种瓦斯浓度异常信号异常信号辨识角度入手,运用信号处理和人工智能算法重点研究了瓦斯浓度异常信号进行检出方法和对异常信号的特征提取和分类方法,提升了对煤矿监控系统瓦斯传感器误报的快速检测和实时预报能力,辅助现场技术人员完成复杂的故障排除和现场处理,防止误报造成进一步的不必要损失,提高了煤矿安全监测监控系统安全维护水平。
陈世海,王恩元,史先奎,梁俊义,郝延坤[5]（2011）在《移动式煤岩电磁辐射监测系统》文中研究表明针对煤岩动力灾害监测过程中电磁辐射信号具有很宽频带的特点,现有电磁辐射监测系统不能对电磁辐射信号连续波形采集与存储、造成监测信号部分信息丢失、可能漏检灾害前兆特征等问题,研制了移动式煤岩电磁辐射监测系统。系统采用32位高性能ARM处理器,能够对井下电磁辐射信号进行连续波形采集与存储;能够同步监测8路电磁辐射信号;采用RS458和CAN总线通信方式,对其他安全监测监控系统具有较好的兼容性。实验室与现场测试表明:系统工作稳定、可靠,能够对井下宽频电磁辐射信号进行连续波形采集与储存,在煤岩动力灾害预测预警中具有广泛的应用前景。
刘兵[6]（2011）在《五龙矿监测历史数据挖掘研究》文中提出大气压力的变化对采煤工作面的影响是比较大的,但是对这个方面的研究一直是很多学者容易忽视的,在矿井数据的日常管理中,大气压力的变化对矿井生产的影响因素也经常被忽略。本文首次将数据挖掘技术应用到煤矿安全管理中来,通过对五龙煤矿历史数据的特征分析,结合煤矿的具体情况选取了SPSS数据挖掘工具,并对其进行了详细的介绍。利用数据仓库和数据挖掘技术,在五龙煤矿监测数据的基础上,对大量的历史数据进行加工整理,提出了数据预处理的筛选标准,找出了大气压力和3223综采工作面瓦斯浓度一年和一天的涌出量的关系。运用SPSS数据挖掘工具得出了相应的回归方程分别为:y=8.923-0.008x;y=51.312-0.0494x。同时分析了大气压力对井下不同地点风流压力的影响,包括井口下风流压力、工作面风流压力、采区回风压力之间的关系,得出了回归方程。根据得出的结论,给出了相应的整改建议。虽然3223综采工作面已经开采完毕,但是任何一个工作面都可以采用本文这样的方法来分析大气压力对工作面的影响,本文研究重点是提供了一种随着工作面的推进,数据的积累,利用积累的数据可求出相应的公式,进行大气压力对工作面影响分析的一种方法,指导工作面安全生产,预防瓦斯事故,提高了安全生产水平。
齐娜[7]（2009）在《煤矿安全生产监控系统的研究与实现》文中研究说明我国是一个煤炭大国,大中小型煤矿星罗棋布,为国民经济的发展提供了有力的能源支持。但是长期以来,煤炭生产一直被安全问题所困扰。近年来,煤矿安全状况形势非常严峻,不断发生爆炸事故,造成大量矿工伤亡和财物的大量毁损。随着人民群众对安全思想的日益提高,煤矿监控软件也雨后春笋般的层出不穷,但大多数监控系统都是面向大型煤矿群体,这些高成本、高技术含量的的监控系统并不利于生产技术、文化水平相对较低的中小型煤矿。因此,必须贯彻“安全第一,预防为主”的方针,加强对中小型煤矿井下环境的监控,以确保煤矿的安全生产。本文基于中小型煤矿的实际需求,主要研究设计十六路输入、八路输出的监控分站的硬件及上位监控系统。该系统由信号采集、数据通信和计算机监控三大子系统组成,在文中运用模块化设计思想完成各子系统的硬件电路和软件程序的设计。监控系统的硬件部分主要介绍了硬件系统的组成以及各主要模块的电路实现。该系统基于微控制芯片MSP430F135,采用MAX1480B数据通信接口电路,以实现高速远距离传输数据;采用串行接口的键盘显示专用芯片CH451来实现实时数据、历史数据以及各种状态图、状态表的显示。硬件部分详细介绍了数据通信接口电路,数据显示电路,电源转换电路以及采集信号的输入输出电路,并分别给出了各个电路的实现电路图。整个硬件系统线路连接简便,能够适应煤矿的恶劣环境,具有良好的通用性,并且具有扩展性强、便于调试、安装和维护等优点。监控系统的软件部分,是课题研究的重点,从该系统的结构组成入手,介绍了系统的主要模块以及相应模块的编程思想,主要内容包括:1、实现了上位系统软件与下位分站的数据编码、数据通信,对监控数据的计算、超限判定、声光报警、非本质安全电路的断电控制;2、实现了对模拟量、数字量等监控数据的实时显示和记录,用户可在“模拟量实时数据监测表”、“数字量实时数据监测表”中查看固定位置传感器的实时报警记录和断电记录,可以在“数据查询”和“历史曲线”界面完成对历史数据和历史曲线的按日期或者按班次查询,详实的历史数据可以为用户提供第一手的安全资料;3、用户还可在“工作现场”的模拟图界面实时观测动态变化的工作现场,更加直观的了解报警位置和断电位置;4、根据监控系统的总体控制要求,系统实现了远程控制、异步控制和就地控制,通过不同方式的断复电控制,最大限度的避免事故的发生。本监控系统基于Visual Basic开发平台,采用模块化的设计思想,具有研发周期短,可扩展性强,便于移植安装,数据库维护简单等特点,方便今后系统的进一步修改和添加功能。本文为煤矿安全生产监控提供了一种新的设计思路和新的设计方案,是多种技术相结合的产物,是各种技术广泛应用和进一步发展成熟的体现,相信这一系统会在煤矿领域得到进一步推广。
陈佳立[8]（2005）在《一种小型煤矿安全监测系统的研制》文中研究表明介绍一种基于单片机的小型煤矿安全监测系统,该系统主要完成的功能包括对井下环境参数和工况参数的采集、显示、控制和超限报警,并且把采集到的参数实时送往井上的计算机进行处理。使用该系统后,调度人员可以在调度室或远程终端及时、合理地对井下进行调度。 该系统由信号采集、数据通信和计算机监控三大子系统组成,在文中运用模块化设计思想完成各子系统的硬件电路和软件程序的设计。信号采集子系统完成对参数的采集、显示、控制和传输;其中放置在井下的前端采集模块在采集模拟量时可以使用频率、电压和电流输出型的传感器,并且采集模块自己带有温度传感器和6路开关量输入接口;数据传输接口具有 CAN 总线和 Modem 总线数据接口;对频率信号的采集设计了幅值自动调节模块,提高了输入信号幅度的范围和抗干扰能力。数据通信分站能完成对多个前端模块数据的采集、汇总和传输;信号的传送可选择采用 Modem 总线载波模式或 CAN总线模式;系统的布局采用星型拓扑模式,一个监控计算机可以连接多台数据分站,一个分站可以连接多种类型的传感器。整个系统线路连接简便,能够适应煤矿的恶劣环境,具有良好的通用性,并且具有扩展性强、便于调试、安装和维护等优点。 研制的样机在实验室调试运行表明,该系统可以实现设计的功能要求,实时性好,结构简便,适合一般小型煤矿对成本和维护性简便的要求,可以给煤矿的调度工作带来很大的方便。同时井上计算机的远程接口可以实现一个矿区的集中安全检测,为其它远距离监测系统提供了一种简便可行的设计方案。
魏建平,王恩元,何学秋,徐方军,张修峰[9]（2004）在《华丰煤矿应用电磁幅射连续监测冲击矿压》文中研究表明文章介绍了利用新研制的KBD7煤岩电磁辐射连续监测系统,实现了华丰煤矿煤岩电磁辐射的连续监测,并用于冲击矿压的预测、预报。
陈鑫[10]（2004）在《如何提高安全培训的质量》文中认为文章主要对如何提高安全培训课的质量进行一些探讨,着重介绍了在安全培训教学中采取的3种教学方法。
二、KJ91煤矿安全监测系统简介（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、KJ91煤矿安全监测系统简介（论文提纲范文）
（1）基于虚拟化技术的永煤集团煤矿安全综合监控联网系统（论文提纲范文）
| 1 虚拟化平台 |
| 2 煤矿安全综合监控联网系统 |
| 2.1 跨区域网络平台 |
| 2.2 虚拟服务器部署 |
| 2.3 系统安全设计 |
| 2.4 综合监控联网系统软件 |
| 3 安全综合监控联网系统优势 |
| 4 结语 |
（2）矿山无线安全监测预警系统设计及关键技术（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 矿山无线安全监测预警系统核心技术及装备 |
| 1.1 设计思路 |
| 1.2 关键技术及装备 |
| 1.2.1 矿山智慧线无线通信网络构成 |
| 1.2.2 网络系统性能指标 |
| 1.2.3 智慧线及配套设备 |
| 2 矿山无线安全监测预警技术方案 |
| 3 结论与展望 |
（4）煤矿安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号辨识方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 目前研究存在的问题 |
| 1.4 论文的主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 本文主要章节及技术路线 |
| 1.5 课题来源 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 瓦斯监控系统异常信号及其特征 |
| 2.1 煤矿瓦斯监控系统 |
| 2.1.1 煤矿安全监控系统框架与结构 |
| 2.1.2 KG9701矿用瓦斯传感器 |
| 2.2 异常信号的时域特征 |
| 2.2.1 瓦斯传感器的故障模式 |
| 2.2.2 瓦斯监控系统异常信号的时域直观特征指标 |
| 2.2.3 瓦斯监控系统异常信号的时域间接特征指标 |
| 2.2.4 煤矿瓦斯监控系统异常信号的特征分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号辨识理论研究 |
| 3.1 线性回归分析法在异常信号辨识方面的应用 |
| 3.2 异常信号的检出方法研究 |
| 3.2.1 人工神经网络数据融合算法研究 |
| 3.2.2 支持向量回归机数据融合算法研究 |
| 3.2.3 异常信号的解析模糊决策检出方法 |
| 3.3 异常信号时频特征提取方法研究 |
| 3.3.1 小波分析 |
| 3.3.2 Hilbert-Huang变换 |
| 3.3.3 能量化特征矢量 |
| 3.3.4 傅里叶变换谱 |
| 3.4 异常信号分类方法研究 |
| 3.4.1 最小二乘支持向量机分类器 |
| 3.4.2 二叉树最小二乘支持向量机多分类器 |
| 3.5 两个进行异常信号特征辨识时应考虑的问题 |
| 3.5.1 信号特征的时间匹配 |
| 3.5.2 传感器信号延迟的问题 |
| 3.6 瓦斯监测监控系统瓦斯浓度异常信号辨识模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 瓦斯监测监控系统瓦斯浓度异常信号检出仿真实验研究 |
| 4.1 常见瓦斯传感器布局 |
| 4.2 基于GRNN神经元网络的异常信号融合残差的检出方法 |
| 4.2.1 基于GRNN网络的逼近器 |
| 4.2.2 GRNN网络的异常信号检出模型 |
| 4.2.3 GRNN网络的异常检出仿真实验结果 |
| 4.3 基于参数优化的SVR的瓦斯传感器信号预测模型的实现 |
| 4.3.1 支持向量回归机(support vector regression,SVR) |
| 4.3.2 基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的参数寻优 |
| 4.3.3 基于自适应步长萤火虫算法(ASGSO)的参数寻优 |
| 4.3.4 基于参数优化的SVR的预测模型的仿真实验 |
| 4.3.5 基于GA-SVR的瓦斯浓度预测模型的异常信号检出实验结果 |
| 4.3.6 瓦斯监控系统故障评估新指标 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 瓦斯浓度异常信号特征提取与分类实验研究 |
| 5.1 瓦斯监控异常信号提取与分类实验系统构建 |
| 5.1.1 实验目的 |
| 5.1.2 实验平台的架构 |
| 5.1.3 实验对象介绍 |
| 5.1.4 实验步骤及流程 |
| 5.2 基于小波降噪结合DFT变换谱的异常信号辨识方法 |
| 5.2.1 小波滤波算法 |
| 5.2.2 离散傅里叶变换 |
| 5.2.3 实验步骤及流程 |
| 5.2.4 实验结果分析 |
| 5.3 基于小波分析能量特征矢量的实验结果特征提取 |
| 5.3.1 能量化特征矢量异常信号特征提取方法 |
| 5.3.2 特征提取结果 |
| 5.4 基于hilbert-huang变换的特征提取方法 |
| 5.4.1 异常信号的EMD分解 |
| 5.4.2 基于SVR的端点延拓 |
| 5.4.3 基于Hilbert-Huang变换的信号特征提取 |
| 5.5 基于二叉树SVC的特征分类 |
| 5.5.1 异常信号特征提取方法的评价指标 |
| 5.5.2 基于二叉树SVC的特征分类 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读博期间主要科研成果 |
| 1. 作者简介 |
| 2. 读博期间撰写的论文 |
| 3. 主持与参加的科研 |
| 4. 专利 |
（5）移动式煤岩电磁辐射监测系统（论文提纲范文）
| 1 系统构成 |
| 2 硬件电路设计 |
| 2.1 STM32处理器 |
| 2.2 采集电路 |
| 2.3 存储电路 |
| 2.4 通信电路 |
| 2.5 人机交互电路 |
| 3 软件设计 |
| 4 系统测试与实验结果 |
| 5 结 语 |
（6）五龙矿监测历史数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外的研究动态及发展趋势 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 数据仓库和数据挖掘技术 |
| 2.1 数据仓库技术 |
| 2.1.1 数据仓库的概念 |
| 2.1.2 数据仓库的特点 |
| 2.1.3 数据仓库的模型 |
| 2.2 数据挖掘技术 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 |
| 2.2.2 数据挖掘过程 |
| 2.2.3 数据挖掘方法 |
| 3. 五龙矿概况和数据挖掘工具的选择 |
| 3.1 五龙矿矿井介绍 |
| 3.1.1 矿井概况 |
| 3.1.2 矿井生产系统 |
| 3.2 五龙矿瓦斯自动监测系统 |
| 3.2.1 KJ-4N 及KJ-91N 系统主要技术指标 |
| 3.2.2 KJ-4N 及KJ-91N 系统数据交换指标 |
| 3.3 五龙矿数据挖掘工具的选择 |
| 3.3.1 数据挖掘工具的介绍 |
| 3.3.2 SPSS Clementine |
| 4 SPSS 的功能介绍及五龙矿基础数据的准备 |
| 4.1 SPSS 功能介绍 |
| 4.1.1 SPSS 的数据编辑窗口 |
| 4.1.2 SPSS 结果输出窗口 |
| 4.2 五龙矿矿井数据的SPSS 数据挖掘 |
| 4.2.1 五龙矿矿井数据的准备阶段 |
| 4.2.2 五龙矿矿井数据的加工整理阶段 |
| 4.2.3 五龙矿矿井数据的分析阶段 |
| 4.2.4 五龙矿矿井数据分析结果的阅读和解释 |
| 4.3 SPSS 的线性回归分析 |
| 4.3.1 回归分析的步骤 |
| 4.3.2 线性回归模型 |
| 4.3.3 线性回归的统计检验 |
| 5 五龙矿综采工作面瓦斯浓度与大气压力关系数据挖掘 |
| 5.1 3223 综采工作面概述 |
| 5.1.1 3223 工作面概况 |
| 5.1.2 3223 工作面瓦斯监测介绍 |
| 5.2 阜新矿区大气压力的变化规律研究 |
| 5.3 3223 综采工作面全年瓦斯浓度与大气压力的数据分析 |
| 5.3.1 3223 综采工作面全年数据分析 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.3.3 整改建议 |
| 5.4 3223 综采工作面全天瓦斯浓度与大气压力的数据分析 |
| 5.4.1 3223 综采工作面全天数据分析 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.4.3 整改建议 |
| 6 五龙矿大气压力和井下风流压力的数据挖掘 |
| 6.1 井下风流测点的选择 |
| 6.2 大气压力对井下风流压力的数据分析 |
| 6.2.1 地面大气压力与井底风流压力关系 |
| 6.2.2 地面大气压力与工作面大气压关系 |
| 6.2.3 地面大气压力与采区回风压力关系 |
| 6.3 结果分析 |
| 6.4 整改建议 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 一、基本情况 |
| 二、在学期间从事的科研工作 |
| 三、在学期间发表的学术论文 |
| 学位论文数据集 |
（7）煤矿安全生产监控系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究目的和主要内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究的主要内容 |
| 第二章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统的功能设计 |
| 2.1.1 系统功能结构图 |
| 2.1.2 系统主要功能介绍 |
| 2.2 系统的功能分析 |
| 2.2.1 系统功能设计简介 |
| 2.2.2 系统的特点和优点 |
| 2.3 系统的总体方案 |
| 第三章 系统硬件组成及电路实现 |
| 3.1 煤矿监控系统的组成部分 |
| 3.2 系统硬件通信电路 |
| 3.2.1 微控制器：MSP430F135 |
| 3.2.2 数据通信接口电路 |
| 3.3 数码管显示单元 |
| 3.4 电源转换电路 |
| 3.5 信号采集系统电路 |
| 3.5.1 模拟量/数字量输入电路设计 |
| 3.5.2 数字量输出电路设计 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统软件与分站部分的通信 |
| 4.1.1 MSCOMM 控件 |
| 4.1.2 Comm Event 属性 |
| 4.2 监测数据的转换 |
| 4.3 监测值的超限判定及处理 |
| 4.3.1 监测值超限时的报警方式 |
| 4.3.2 监测值超限时的断电方式 |
| 4.3.3 分站及传感器的参数设定 |
| 4.4 数据存盘 |
| 4.5 数据的查询 |
| 4.5.1 实时数据监测 |
| 4.5.2 历史数据统计查询 |
| 4.6 人机交互 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）一种小型煤矿安全监测系统的研制（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 煤矿安全监测系统的发展历史、现状及趋势 |
| 1.2.1 国外煤矿安全监控技术的发展 |
| 1.2.2 国内煤矿安全监测系统的发展历史 |
| 1.2.3 我国煤矿安全监测系统的现状 |
| 1.3 我国煤矿安全监测系统的发展趋势 |
| 1.4 本课题的研究背景及意义 |
| 1.4.1 本课题的研究背景 |
| 1.4.2 本课题的研究意义 |
| 2 总体设计 |
| 2.1 系统设计要求 |
| 2.2 总体结构设计 |
| 2.3 硬件各部分组成及功能概述 |
| 2.3.1 信号采集系统 |
| 2.3.2 信号传输系统 |
| 2.4 软件总体设计 |
| 2.5 本系统采用的防爆技术 |
| 2.5.1 本安仪表的基本设计要求 |
| 2.5.2 本系统采取的防爆措施 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 信号采集系统的设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 单片机的选择原理及介绍 |
| 3.3 信号采集器的硬件设计 |
| 3.3.1 传感器的选择 |
| 3.3.2 信号采集模块的组成及原理 |
| 3.3.3 显示与控制输出模块的组成及原理 |
| 3.3.4 通信模块的设计 |
| 3.3.5 电源电路设计 |
| 3.4 信号采集系统的软件设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 数据传输系统的设计 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 数据收发器的硬件设计 |
| 4.2.1 数据接收模块的设计 |
| 4.2.2 数据发送模块的设计 |
| 4.2.3 数据接收和发送模块接口的抗干扰设计 |
| 4.2.4 看门狗电路的设计 |
| 4.3 数据收发器的软件设计 |
| 4.3.1 集中器技术 |
| 4.3.2 数据接收模块的单片机程序设计 |
| 4.3.3 数据发送模块的单片机程序设计 |
| 4.4 计算机监控系统的设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统的通信设计 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 单片机串行口工作方式选择 |
| 5.3 系统中串行通信总线标准及接口技术 |
| 5.3.1 调制解调器的构成和在本系统中的应用 |
| 5.3.2 RS-232 总线标准和在本系统中的应用 |
| 5.3.3 CAN 总线性能特点及在本系统中的应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 系统抗干扰设计 |
| 6.1 干扰的定义及危害性 |
| 6.2 干扰的来源和种类 |
| 6.3 抑制干扰的方法 |
| 6.3.1 硬件抗干扰措施 |
| 6.3.2 印制电路板抗干扰设计技术 |
| 6.3.3 软件抗干扰措施 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 详细摘要 |
（9）华丰煤矿应用电磁幅射连续监测冲击矿压（论文提纲范文）
| 1 矿井冲击危险煤层概况 |
| 2 KBD7煤岩电磁辐射连续监测系统 |
| 3 煤岩电磁辐射连续监测系统在华丰矿的应用 |
| 3.1 系统联网 |
| 3.2 数据的实时采集和显示 |
| 3.3 应用 |
四、KJ91煤矿安全监测系统简介（论文参考文献）
- [1]基于虚拟化技术的永煤集团煤矿安全综合监控联网系统[J]. 夏伟. 煤矿安全, 2018(08)
- [2]矿山无线安全监测预警系统设计及关键技术[J]. 聂百胜,彭斌,范鹏宏,王龙康,郭昊,于红阳,刘帅,刘旭涛. 煤炭科学技术, 2016(07)
- [3]瓦斯监控系统异常信号识别研究综述[J]. 黄凯峰. 科技创新与应用, 2016(16)
- [4]煤矿安全监测监控系统瓦斯浓度异常信号辨识方法研究[D]. 黄凯峰. 安徽理工大学, 2016(08)
- [5]移动式煤岩电磁辐射监测系统[J]. 陈世海,王恩元,史先奎,梁俊义,郝延坤. 煤炭学报, 2011(S1)
- [6]五龙矿监测历史数据挖掘研究[D]. 刘兵. 辽宁工程技术大学, 2011(06)
- [7]煤矿安全生产监控系统的研究与实现[D]. 齐娜. 山东师范大学, 2009(09)
- [8]一种小型煤矿安全监测系统的研制[D]. 陈佳立. 西安科技大学, 2005(07)
- [9]华丰煤矿应用电磁幅射连续监测冲击矿压[J]. 魏建平,王恩元,何学秋,徐方军,张修峰. 煤矿安全, 2004(07)
- [10]如何提高安全培训的质量[J]. 陈鑫. 煤矿安全, 2004(06)