无线传感器网络与矿山安全监控 9787118106589 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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余修武 著

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• 矿山安全
• 安全监控
• 传感器技术
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• 智能矿山

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118106589

商品编码：29649375693

包装：平装

出版时间：2016-01-01

图书基本信息
图书名称	无线传感器网络与矿山安全监控	作者	余修武
定价	79.00元	出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118106589	出版日期	2016-01-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

余修武、李向阳、江珊、余员琴编*的《无线传 感器网络与矿山安全监控》是一部无线传感器网络 (WSN)与矿山安全监测监控领域的专*，系统地介绍 了外多年来WSN技术的研究进展与应用情况，尤 其重点介绍了作者们研究WSN在矿山安全智能监测预 警与定位的关键技术成果。全书共6章，主要内容有 ：绪论、WSN矿山安全监测无线通信技术研究、WSN矿 山安全智能监测数据传榆路由协议研究、WSN矿山安 全智能监测数据去冗技术研究、WSN矿山安全智能监 测人员定位算法研究、结论与展望。 　　本书可供从事安全技术与工程、无线传感器网络 与智能监控监测预警、短距离无线通信、目标定位跟 踪、信息融合、无线路由、通信系统与信息工程、矿 业工程等专业的教师和科研人员阅读和参考，还可作 为上述专业的研究生或高年级本科生的教材；同时也 可供从事环境监测、生产过程监控、传感与自动化、 军事侦察、机器人等领域的工程技术人员参考。

作者简介

目录

章 绪论 1.1 研究来源与资助 1.2 研究背景与意义 1.3 矿井安全避险“六大系统”要求 1.4 WSN技术发展现状 1.4.1 WSN概述 1.4.2 WSN研究进展 1.5 本书主要内容 第2章 WSN矿山安全监测无线通信技术研究 2.1 无线通信介质 2.1.1 无线电波通信 2.1.2 微波通信 2.1.3 红外线通信 2.2 短距离无线通信技术分析 2.2.1 IrDA通信技术 2.2.2 UWB通信技术 2.2.3 Bluetooth通信技术 2.2.4 Wi—Fi通信技术 2.2.5 ZigBee通信技术 2.3 矿山监测采用ZigBee通信技术分析 2.3.1 短距离无线通信技术比较 2.3.2 矿山监测无线通信技术要求 2.4 WSN矿山监测ZigBee技术 2.4.1 ZigBee协议体系架构 2.4.2 ZigBeeWSN拓扑模型 2.4.3 ZigBee组建WSN方案设计 2.5 本章小结 第3章 WSN矿山安全智能监测数据传输路由协议研究 3.1 WSN传输路由协议 3.1.1 WSN路由协议特点 3.1.2 WSN路由协议类型 3.1.3 典型路由算法比较分析 3.2 矿山监测WSN路由算法特点分析 3.2.1 矿山环境对路由算法的需求 3.2.2 矿山结构对路由算法的需求 3.2.3 矿山监测对路由算法的需求 3.3 矿山监测APTEEN改进型LRCEB路由协议 3.3.1 Sink附近节点负载均衡策略 3.3.2 簇举代价减少算法 3.4 LRCEB路由协议仿真测试 3.4.1 换选簇数对比测试 3.4.2 网络能量消耗对比测试 3.5 本章小结 第4章 WSN矿山安全智能监测数据去冗技术研究 4.1 WSN中信息数据去冗意义及技术 4.1.1 信息数据去冗意义 4.1.2 信息数据去冗技术 4.1.3 矿山监测数据特点与去冗分析 4.2 WSN数据融合技术 4.2.1 数据融合理论基础 4.2.2 数据融合技术分类 4.2.3 矿山监测数据融合要求 4.3 WSN矿山监测ISEDA数据融合算法 4.3.1 ISEDA模型及基本思想 4.3.2 ISEDA算法融合处理过程 4.4 算法性能分析与仿真 4.4.1 算法性能分析 4.4.2 算法仿真对比 4.5 本章小结 第5章 wSN矿山安全智能监测人员定位算法研究 5.1 WSN定位技术及分析 5.1.1 定位技术特点及基本概念 5.1.2 定位技术性能评价 5.1.3 定位理论模型及分类 5.1.4 定位典型算法及比较 5.2 WSN矿山人员定位分析 5.2.1 矿山环境对定位的制约 5.2.2 矿山人员定位监测需求 5.2.3 矿山空间结构对定位的影响 5.3 基于锚点优化的R—A混合定位算法 5.3.1 矿山RSSI传播模型 5.3.2 锚节点优化算法 5.3.3 R—A定位算法及流程 5.4 算法测试与性能分析 5.4.1 y值与k值测定 5.4.2 结果及性能分析 5.5 本章小结 第6章 结论与展望 6.1 主要结论 6.2 主要创新点 6.3 研究展望 参考文献

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文摘

序言

矿山安全生产智能化变革：前沿技术与实践探索 引言： 矿山安全生产作为国民经济的重要支柱，其潜在风险与挑战始终牵动人心。随着科技的飞速发展，特别是物联网、大数据、人工智能等前沿技术的不断涌现，传统矿山安全管理模式正面临着前所未有的变革机遇。本书籍旨在深入探讨如何将智能化技术，尤其是通信和传感技术，深度融合于矿山安全监控体系，构建一个集感知、传输、分析、预警、决策和协同于一体的智慧矿山安全生产新范式，从而显著提升矿山作业的本质安全水平，最大程度保障从业人员的生命财产安全。 第一章：矿山安全挑战与智能化需求分析 本章节将首先全面梳理当前矿山安全生产面临的主要挑战。这包括但不限于： 复杂多变的作业环境： 矿井下地质条件复杂，存在瓦斯、煤尘、水患、高温、高压等多种危险源，且环境恶劣， visibility 受限，人员难以实时、全面地掌握现场状况。 人为因素的不可控性： 操作失误、违章作业、疲劳驾驶、对危险认知不足等，都是导致安全事故的重要诱因。 传统监控手段的局限性： 现有的大部分监控系统往往是孤立的，数据分散，难以形成有效的联动和整体分析；部分区域可能存在监控盲区，无法做到全覆盖；人工巡检效率低下，存在滞后性。 应急响应的瓶颈： 事故发生后，信息传递不及时、救援力量难以精准定位、救援方案缺乏科学依据等问题，都会严重影响救援效率，加剧损失。 信息孤岛与数据利用率低下： 各类监测设备产生的数据往往无法有效整合，缺乏统一的管理平台，无法充分发挥数据在安全预警和风险评估中的作用。 在此基础上，本章将重点分析智能化技术如何应对这些挑战，阐述构建智慧矿山安全监控系统的必要性和紧迫性。智能化系统能够实现： 全方位、实时性的环境监测： 部署大量传感器，实时采集各类环境参数，实现对危险源的精准感知。 人员与设备状态的智能化跟踪： 通过定位技术和穿戴设备，实时掌握人员位置、生理状态以及设备运行情况。 风险的智能预测与预警： 基于海量数据分析，预测潜在的风险趋势，提前发出预警，防患于未然。 自动化与远程化的应急响应： 在事故发生时，系统能够自动触发应急预案，并为救援指挥提供精准信息支持。 数据驱动的科学决策： 将分散的数据整合，形成统一的决策支持平台，提升安全管理的科学性和有效性。 第二章：核心通信与感知技术在矿山安全中的应用 本章将聚焦于支撑矿山智能化安全监控系统的两大关键技术——通信技术和感知技术。 2.1 矿山环境下的通信技术： 矿井下复杂的电磁环境、有限的通信基础设施以及对可靠性、低延迟的高要求，使得传统的通信方式常常难以胜任。本章将深入探讨适用于矿山环境的各类通信技术，并分析其优缺点与适用场景： 有线通信技术： 重点介绍在矿井巷道中部署的工业以太网、光纤通信等，分析其在带宽、稳定性方面的优势，以及布线成本和维护难度等挑战。 无线通信技术： Wi-Fi / Wi-Fi 6： 分析其在部分开阔区域或井上环境的应用，以及在井下受到的限制。 低功耗广域网（LPWAN）： 如LoRa、NB-IoT等，重点探讨其在传感器网络中的低功耗、远距离传输能力，以及在矿井下信号穿透和覆盖范围的考量。 5G / 4G LTE： 探讨其在矿山区域（特别是井口、硐室等区域）的部署可能性，以及其高带宽、低延迟特性在实时视频监控、远程操控等方面的巨大潜力。 井下专用无线通信： 介绍针对矿井环境设计的专用通信系统，如甚低频（VLF）、超宽带（UWB）等，分析其在复杂电磁干扰下的可靠性，以及在人员定位、数据回传中的作用。 混合通信组网策略： 探讨如何将不同通信技术有机结合，构建兼顾覆盖范围、传输速率、功耗和成本的综合性通信网络。例如，主干道采用有线或5G，支巷道和关键节点采用LPWAN或专用无线技术。 通信可靠性与安全性： 强调在矿山环境中，通信的稳定性和抗干扰能力至关重要，并介绍相关的容错机制和加密技术。 2.2 矿山环境下的感知技术（传感器网络）： 传感器是智慧矿山安全监控系统的“眼睛”和“触角”，能够实时采集矿井下各类环境参数和作业状态。本章将详细介绍各类传感器在矿山安全监控中的应用： 环境参数传感器： 气体传感器： 甲烷（CH4）、一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）、硫化氢（H2S）、氧气（O2）等有毒有害气体浓度监测，分析不同传感器的原理、精度、响应时间和适用范围。 粉尘传感器： 监测空气中的煤尘、岩尘浓度，评估粉尘爆炸风险和职业病隐患。 温度与湿度传感器： 监测环境温度和湿度，对高温高湿环境进行预警，评估设备运行稳定性。 压力传感器： 监测瓦斯压力、巷道压力等，评估地质稳定性。 水文传感器： 监测水位、水流速度等，预测水患风险。 震动传感器： 监测设备运行震动或地质活动，预警设备故障或地质灾害。 人员状态与位置感知： 人员定位技术： UWB、RFID、惯性导航、视觉识别等技术在井下人员定位的应用，实现人员位置实时跟踪，便于应急救援。 生命体征监测： 智能穿戴设备监测人员心率、体温、血氧等生理指标，及时发现身体异常。 人员行为分析： 通过视频监控或传感器数据，识别人员是否违章作业、疲劳状态等。 设备状态感知： 运行参数监测： 监测采掘设备、运输设备、通风设备等的电压、电流、温度、转速、振动等参数，评估设备运行状态，预测故障。 设备定位与轨迹跟踪： 掌握大型设备的位置和运行轨迹，提高调度效率和安全性。 视频与图像感知： 高清摄像头： 部署在关键区域，实现远程视频监控，便于实时查看作业情况和异常事件。 红外摄像头： 在黑暗或烟雾环境下进行探测。 图像识别与分析： 结合AI技术，自动识别人员、设备、危险区域，以及检测违章行为。 传感器网络拓扑与部署策略： 讨论星型、总线型、树型、网状型等拓扑结构在矿山环境下的适用性，以及如何根据矿井结构和监测需求进行传感器节点的合理部署。 传感器校准与维护： 强调传感器在恶劣环境下的精度漂移问题，以及定期的校准和维护对于保证数据准确性的重要性。 第三章：数据融合、分析与智能预警模型 本章节将重点阐述如何将来自不同传感器和系统的海量数据进行有效的融合、处理和分析，并构建智能化的预警模型，实现从“事后响应”到“事前预防”的转变。 3.1 海量异构数据的融合与管理： 数据采集与传输： 结合前一章介绍的通信技术，实现传感器数据的稳定、可靠采集和实时传输。 数据预处理： 包括数据清洗（去除噪声、填补缺失值）、数据标准化、数据格式统一等，确保数据质量。 数据融合技术： 探讨如何将来自不同类型传感器（环境、人员、设备）以及不同系统（视频、定位、SCADA）的数据进行有效整合，形成统一的数据视图。例如，通过时间戳对齐、空间坐标关联等方式。 矿山大数据平台构建： 介绍构建一个集数据存储、管理、处理、分析于一体的大数据平台，支持海量数据的存储和高效查询。 3.2 智能分析与风险评估： 统计分析与可视化： 对历史和实时数据进行统计分析，通过图表、仪表盘等形式直观展示矿井运行状态和风险等级。 机器学习与深度学习在风险预测中的应用： 瓦斯爆炸风险预测： 基于瓦斯浓度、通风状况、采掘进度、地质构造等数据，利用回归模型或分类模型预测瓦斯超限的概率。 煤尘爆炸风险评估： 分析煤尘浓度、湿度、通风等因素，预测粉尘爆炸的可能性。 地质灾害预测： 结合地应力、岩体位移、水文变化等数据，利用时间序列分析、支持向量机（SVM）等模型预测滑坡、冒顶等风险。 设备故障预警： 基于设备运行参数的异常模式，利用故障诊断算法预测设备可能发生的故障。 人员行为异常检测： 分析人员活动轨迹、工作时长、生理指标等，识别潜在的危险行为或健康风险。 关联规则挖掘与异常检测： 发现不同风险因素之间的关联性，识别与正常模式显著不同的异常事件。 仿真与建模： 构建矿井安全风险的仿真模型，模拟不同工况下的风险演变，辅助决策。 3.3 智能化预警与报警系统： 多级预警机制： 根据风险的紧迫性和严重程度，设置不同级别的预警（如提示、预警、警报），并采用不同的通知方式。 主动推送与及时通知： 系统能够主动向相关人员（矿领导、班组长、监控人员、作业人员）推送预警信息，确保信息第一时间送达。 报警联动与应急响应触发： 当监测到严重风险时，系统能够自动触发相关报警联动，例如，强制开启局部通风、关闭危险区域电源、启动应急广播、通知救援队伍等。 可视化报警界面： 提供清晰、直观的报警界面，显示报警位置、类型、原因以及建议的处置措施。 预警信息的可追溯性： 记录所有预警信息及其处理过程，便于事后复盘和改进。 第四章：智慧矿山安全监控系统架构与关键应用场景 本章节将勾勒出智慧矿山安全监控系统的整体架构，并深入探讨其在几个典型应用场景中的具体实践。 4.1 智慧矿山安全监控系统总体架构： 感知层： 部署各类传感器、摄像头、定位设备等，负责采集原始数据。 网络层： 构建稳定可靠的通信网络，负责数据的传输。 平台层（数据中心）： 数据采集与汇聚模块： 接收来自网络层的数据。 数据存储与管理模块： 存储海量数据，并提供高效的管理功能。 数据分析与挖掘模块： 进行数据预处理、融合、特征提取、模型训练与推理。 服务支撑模块： 提供API接口，支持上层应用调用。 应用层： 综合监控管理平台： 提供全局态势感知、设备状态监控、人员位置跟踪、视频回放等功能。 风险预警与应急指挥子系统： 实现智能预警、报警处理、应急预案管理、资源调度等。 决策支持子系统： 为管理层提供数据分析报告、风险评估报告、优化建议等。 移动应用端： 为现场管理人员和作业人员提供便捷的信息访问和操作界面。 4.2 关键应用场景实践： 瓦斯灾害的智能防控： 实时监测瓦斯浓度、涌出量、通风参数，结合地质数据进行预测。 当瓦斯浓度超限时，自动启动强制通风、声光报警，并限制人员进入。 结合人员定位，确保撤离人员安全。 粉尘爆炸的精准治理： 监测采掘区域的粉尘浓度和湿度。 当粉尘浓度过高时，自动启动洒水降尘装置，并发出预警。 分析粉尘成分，评估爆炸风险等级。 水患的智能监测与预警： 监测井下水位、地下水渗透情况。 当水位异常升高时，及时发出预警，并联动排水系统。 结合地质构造，预测可能发生的水淹区。 人员安全与应急救援： 实时定位所有井下人员，确保其处于安全区域。 监测人员生理状态，及时发现身体异常。 发生事故时，系统能快速锁定被困人员位置，为救援提供关键信息。 应急指挥系统能够实时掌握现场情况，优化救援决策。 设备状态监测与预测性维护： 实时监测关键设备的运行参数，预测潜在故障。 提前安排设备检修，避免因设备故障导致的安全事故。 优化设备调度，提高生产效率。 智能化巡检与隐患排查： 利用无人机、机器人辅助巡检，提高巡检效率和覆盖范围。 AI图像识别技术自动检测设备异常、管线泄漏、违章行为等。 形成结构化的巡检报告，便于隐患整改。 第五章：挑战、趋势与展望 本章将探讨在智慧矿山安全监控系统建设过程中可能面临的挑战，分析未来的发展趋势，并对未来的矿山安全生产智能化进行展望。 5.1 面临的挑战： 高昂的初期投入成本： 传感器、通信设备、平台软件的采购和部署需要较大的资金投入。 复杂多变的环境适应性： 矿井下恶劣的环境（湿度、温度、粉尘、震动、电磁干扰）对设备和系统的稳定性提出了极高要求。 技术标准的统一与互操作性： 不同厂商、不同设备之间的数据接口和通信协议可能存在差异，影响系统的集成。 数据安全与隐私保护： 矿山生产数据的敏感性，需要建立完善的数据安全防护体系。 人才队伍的建设： 需要具备跨领域知识（矿业工程、计算机科学、通信工程、大数据分析等）的复合型人才。 传统观念与变革阻力： 推广智能化技术需要克服部分人员的习惯性思维和对新技术的抵触。 法律法规与政策支持： 需要相应的政策法规引导和支持智慧矿山的发展。 5.2 未来发展趋势： AI能力的深度融合： AI将不再局限于预警，而是深入到决策、调度、自主控制等各个环节。 数字孪生技术的应用： 构建矿井的数字孪生模型，实现对矿井运行状态的实时可视化模拟和预测。 低代码/无代码平台的普及： 降低系统开发的门槛，加速应用的部署和迭代。 边缘计算的应用： 将部分数据分析和预警功能部署在边缘设备上，降低对中心平台的依赖，提高响应速度。 5G+AI+物联网的深度融合： 构建更高效、更智能的矿山通信与感知网络。 区块链技术在数据溯源与安全中的应用： 提升数据的可信度和安全性。 人机协同的智能化模式： AI作为助手，辅助人类进行更高级别的决策和管理。 5.3 展望： 智慧矿山安全生产将是一个持续演进的过程。未来，我们将看到更加自主化、智能化、柔性化的矿山安全管理体系。通过技术的不断创新与应用，矿山将从“高风险、高投入”的传统产业，逐步迈向“低风险、高效率、可持续”的智慧产业。这不仅是技术的革新，更是安全理念的升华，是实现“零事故、零伤亡”矿山生产目标的必由之路。本书籍的探讨，正是为了助力这一宏伟目标的实现，为矿山安全生产的智能化变革提供理论指导和实践参考。 结论： 本书籍通过对矿山安全挑战的深入剖析，对支撑智慧矿山安全监控系统的核心通信与感知技术进行详细介绍，并着重探讨了数据融合、分析与智能预警模型，最后勾勒出系统架构并分析了关键应用场景。我们期望通过本书籍的阅读，读者能够对矿山安全生产的智能化发展趋势有一个全面而深刻的认识，并为相关研究、技术开发和工程实践提供有益的启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论阐述上展现出的那种务实态度，着实令我感到惊喜。很多技术书籍往往过于沉溺于高深的数学推导和过于理想化的模型假设，读起来晦涩难懂，脱离实际。然而，这本书似乎非常注重理论与工程实践的结合点。当我看到它讨论到某个性能指标时，会立即配以实际运行环境下的测试数据和潜在的误差分析，这让理论不再是空中楼阁，而是有了可以触摸和验证的实体。尤其是对于那些涉及到资源受限环境下的算法讨论，作者并没有回避实际部署中的功耗、延迟和带宽瓶颈，而是直接将其纳入考量，并提出了切实可行的折衷方案。这种“接地气”的写作风格，对于真正希望将知识应用于解决实际工程问题的人来说，价值无可估量，它教会的不是如何完美地证明一个定理，而是如何在充满约束的现实世界中找到最佳的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我在翻阅过程中，发现书中穿插的一些案例研究部分，其深度和广度都令人印象深刻。这些案例并非简单的“理论应用演示”，而是深入到了具体场景下的需求分析、技术选型、以及遇到的具体挑战和相应的解决思路。例如，书中对某一类特定环境下的数据融合问题进行的剖析，不仅展示了主流算法的优劣，还结合了不同传感器类型在实际环境下的噪声特性进行对比，这种细致入微的分析，极大地拓宽了我的思路。更重要的是，它没有把这些案例当作“成功范例”来美化，而是坦诚地指出了在特定约束下，即使采用了先进技术也可能存在的局限性，并提出了未来可改进的方向。这种鼓励批判性思维和持续探索的姿态，远比单纯的知识传授更有价值，它培养的是一种解决问题的思维模式，而非仅仅提供一个固定的答案。

评分☆☆☆☆☆

我花了周末的时间粗略浏览了这本书的目录结构，其编排逻辑之严谨，简直可以作为教材典范来推崇。它似乎遵循了一条非常清晰的学习路径，从基础的概念引入，到核心技术的深入剖析，再到最后的实际应用案例展示，层次分明，过渡自然。我特别欣赏作者在不同章节之间设置的“知识桥梁”——一些小小的回顾段落或者前瞻性的提示，它们有效地帮助读者将零散的知识点串联成一个完整的知识体系，避免了那种知识点堆砌的枯燥感。比如，在谈及某个特定算法的优化时，它会巧妙地回顾前面介绍过的硬件限制，使得读者能够立刻明白为什么需要这种特定的优化方案，这体现了作者对教学方法学的深刻理解。这种结构化的组织方式，极大地降低了复杂理论的入门门槛，让即便是初次接触该领域的人也能循序渐进地建立起自己的知识框架，而不是迷失在众多的专业术语之中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁的白色字体，立刻就给人一种专业而又沉稳的感觉。我拿到手的时候，首先注意到的就是它纸张的质感，那种略带磨砂的处理，拿在手里非常舒适，翻页的时候也不会有廉价的油墨味，这点对于需要长时间阅读技术类书籍的读者来说简直是福音。装订得也很扎实，即便是经常翻阅，也不担心书脊会松散。内页的排版布局清晰明了，图表和公式的引用位置恰到好处，不会让人感觉内容拥挤。尤其是那些示意图，线条清晰，标注详细，即便是一些比较复杂的系统架构图，也能一眼看出主要的逻辑流程，这对于理解抽象的技术概念至关重要。整体而言，从物理层面来看，这是一本制作精良、让人愿意放在书架上，并且愿意随时取出来学习的工具书，看得出出版社在细节上确实下了不少功夫，绝对不是那种粗制滥造的速成品。这种对书籍实体质量的重视，往往预示着内容本身也具有一定的深度和价值，让人在阅读前就抱有好感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格有一种独特的沉稳和克制，没有太多花哨的修饰词或煽动性的语言，通篇都保持着一种冷静客观的叙事腔调。这种风格尤其适合技术文献的阅读体验。作者在解释复杂概念时，倾向于使用精确的定义和简洁的逻辑陈述，确保信息的传递是高效且无歧义的。我注意到，即便是需要引用历史背景或者阐述某项技术被提出的初衷时，它也只是点到为止，不会偏离主线去进行冗长的叙述。这种对信息密度的精妙把控，使得阅读过程虽然需要集中注意力，但反馈率非常高——读完一个段落，总能确切地知道自己掌握了什么新的信息。对于习惯于快速、高效吸收信息的专业读者而言，这种毫不拖泥带水的文字处理方式，是衡量一本技术书籍优秀与否的重要标准之一。