物联网的煤矿井下环境监测系统的分析研究与实现.pdf

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1、1 / 56 分类号密级 UDC 学校代码 10500 XXXXX学校 工程硕士学位论文 题目：基于物联网的煤矿井下环境监测系统的研究与实 现 英 文 题 目 ： Reserch and Implementation of Environment Monitoring System for Underground Coal Mine Based on Internet of Things 学位申请人姓名：XXXXX 申请学位领域名称：计算机技术 指 导 教 师 姓 名 ：XXX 教授 XXX 副教授 二一三年三月 - 1 - / 56 分类号 密级 UDC 学校代码 XXXX XXXXX学校

2、工程硕士学位论文 题目基于物联网的煤矿井下环境监测系统的研究与实现 英 文 题 目Reserch and Implementation of Environment Monitoring System for Underground Coal Mine Based on Internet of Things 研究生姓名 6，即物物相连的互联网，楼房、桥 梁、矿井、工厂等地方放置各种传感器，传感器之间协同工作，数据传输利用 有线的或者无线的方式，将实时采集的数据传送到监测端，实现数据的智能化 处理及监测端对这些物体的实时有效监控、跟踪、定位和识别等。最终通过 IoT提高生产效率和资源利用率。物联

3、网应用集成度相当高的技术提供智能化 的管理，实现事件物物之间的“安全、高效”的“管理、控制”7 ，使得实时 监控数以万计的终端成为可能8 ，大大推动社会的发展。 随着物联网技术的快速发展，为煤矿井下环境监测提供有效的监测手段。 在煤矿井下开采环境中，运行物联网技术实时监测井下环境指标，准确定位并 8 / 56 跟踪矿工的位置信息，监控端实时显示监测到的基础信息，为煤矿井下环境监 督、实时掌握矿工的作业信息提供可靠的数据支持。我国煤矿众多，开采环境 恶劣，迫切需要提高煤矿生产安全性。开发煤矿物联网井下环境监测系统，实 现煤矿井下各种环境参数监测、预警、井下工作人员的定位和跟踪等功能，利 于煤矿企

4、业安全生产，提高煤矿生产的监管力度，提高煤矿发生事故后的救援 效率，减少煤矿事故带来的经济损失，对保障煤矿井下工作人员的生命财产安 全和煤矿企业的安全生产具有重大意义。 1.2 国内外研究现状 从 20 世纪 60 年代初期开始，国外就已经开始研究煤矿环境参数的监测。 煤矿安全监测技术发展至今，经历了4 个发展阶段 9 。第一阶段采用空分制技 术的煤矿监控系统，20 世纪 60 年代的中期，英国、日本等国的煤矿中采用这 中系统。早期的系统设计功能单一，监测参数少。第二阶段采用信道频分制技 术的煤矿监控系统，其优点是大大减少传输信道的电缆芯数，被广泛应用。第 三阶段是在集成电路出现以后，采用时分

5、制为基础的监控系统。1976 年，英国 推出的MINOS 煤矿监测系统并进行了成功的应用，开创了煤矿监测技术的发展 的新局面。尤其在20 世纪 70 年代，微型计算机的出现，美国、英国等国的煤 矿监测系统取得了快速发展。第四阶段是在20 世纪 80 年代，以分布式微处理 机为基础，利用高新技术( 计算机技术、网络技术等开发煤矿监控系统，其中 以美国 MSA 公司的 DAN6400 系统具有代表性 10 。 物联网技术的发展和应用备受世界高度关注，2009 年初，美国奥巴马政府 将 IBM 公司提出的“智慧地球”概念上升为国家经济振兴战略，同年，欧盟 物联网行动计划由欧盟委员会提出，明确物联网的

6、重点领域及研究路线，韩 国通信委员会确定物联网技术作为新的经济增长动力11 。2018 年，欧洲数 字计划的提出，表明将进一步推动物联网技术的向前发展12 。 世界主要发达国家包括美国、欧盟、日本等最早在煤矿安全监测系统中采 用物联网技术，近几十年以来，相继开发了多种基于计算机技术、传感技术、 网络技术的煤矿监控系统。实现了地面监控中心对煤矿井下环境监测数据的有 效处理和井下工作人员的定位等功能。例如，SCADA( 美国 ，TF-200( 德国 等 13 。煤矿有线监控系统的发展相对较成熟，系统普遍采用工业总线作为基 础，地面监控中心与井下监测系统通过电缆或者光纤连接，煤矿安全监控效果 较好。

7、但是，有线监控系统存在一定的不足，往往不能监测井下全部开采区 9 / 56 域，井下环境参数将不有效、全面的获取，给煤矿安全生产带来了隐患14 。 采用物联网技术的煤矿无线监控系统可以弥补有线监控系统的不足，针对煤矿 井下实际情况，进行有效、灵活的监测。国外许多研究机构和学者已经对无线 传感技术在煤矿井下环境监控系统进行大量而深入的研究，取得了较好的成果 15 。 我国针对煤矿井下环境监测技术的研究起步较晚，与国外的监测技术相 比，我国的监测技术还处在较浅的层次上，不能及时、准确的反应煤矿井下开 采区域的工作情况，对煤矿企业正常生产的监管和科学决策将受到严重影响。 20 世纪 80 年代初期，

8、从发达国家引进了一批包括TF200、DAN6400等安全监控 系统 16 。与此同时，结合我国煤矿生产情况，先后研制了不断完善的监控系 统，如KJ2、KJ10、KJ80 等, 可以检测井下瓦斯、CO 、温度等环境参数17 。 随着近几十年的发展，由于我国煤矿开采技术水平的限制，井下环境监测系统 与国外相比还存在一定的距离。 物联网的发展受到我国政府的高度重视。2009 年 8 月，温家宝提出“感知 中国”战略。 2018 年的“两会”两会工作报告中指出，加大物联网的研发和应 用。在随后的2018、2018 连续两年的“两会”政府工作报告中都提到物联 网，可见物联网作为新兴产业的发展具有重要的战

9、略意义18 。在煤矿安全生 产领域引入物联网技术，具有重大的现实意义。无线传感网络技术具有无线通 信、快速组建等优点，在环境监测、定位、军事等领域应用前景广阔19 。正 逐渐被应用到煤矿井下环境监测系统中，但是现有的系统没有很好的协合工 作，还存在不足，例如，根据煤矿井下环境监测的大量数据，不能给出井下工 作区域的安全级别；井下工作员工的全方位实时准确定位跟踪等。 目前，我国煤矿井下工作人员的定位识别主要通过无线射频识别(Radio Frequency Identification, RFID技术来实现。 RFID 利用射频信号和空间耦 合传输特性来实现自动识别的20 。2006 年第一季度，

10、取得了煤炭行业的MA 认证的基于 RFID 技术的井下人员定位系统，由国家煤矿检测局和维深电气有限 责任公司联合设计。同年第二季度，备受瞩目的中国 RFID 技术政策白皮 书的发布，为煤矿开采的智能化、信息化提供了有效支撑21 。基于RFID 技术的井下人员定位系统很好的满足实时定位需求，但是还存在精度不高等问 题，要实现高精确度的定位是未来发展的趋势。 10 / 56 1.3 论文研究的主要内容及组织结构 根据现有煤矿井下环境监测系统的不足，结合煤矿井下开采的环境特点， 本文研究并实现了基于物联网的煤矿井下环境监测系统。 基于物联网的煤矿井下环境监测系统，以无线传感器网络为支撑，将监测 到的

11、多种井下环境状态参数、工作人员位置等信息，汇聚后实时传送到地面监 控中心，进行分析处理，采用数据挖掘技术，挖掘出有用信息，为用户和煤矿 企业管理者提供决策支持。系统完成了煤矿安全监测系统功能模块的设计开 发，实现了煤矿井下环境检测系统的数据实时采集、处理与传输、人员定位、 环境监测与预警、信息共享等功能，提高煤矿生产的安全性。论文主要从以下 几个方面进行研究： (1 煤矿井下环境监测系统的相关技术研究 本文详细阐述了物联网的概念、关键技术和体系结构及其应用，研究当前 井下环境监测系统的开发现状，为基于物联网的煤矿环境井下环境监测系统的 模块设计和开发提供了理论支持。 (2 数据挖掘技术在煤矿井

12、下环境监测系统中的应用 文中提出应用数据挖掘技术进行煤矿井下环境监测区域的危险等级划分， 首先利用模糊聚类方法，划分不同的区域，然后利用模糊评判方法，评价监测 区域的危险等级。 (3 煤矿井下环境监测系统的体系结构设计与关键模块设计实现 根据模块化设计思想，对煤矿井下环境监测系统进行了总体结构分析和功 能模块设计实现，利用视频监控、GIS、SMS等技术，开发基于物联网的煤矿井 下环境监测系统，实现多角度、可视化、实时环境监控。 本论文共分为六章，具体安排如下： 第一章绪论论述了课题的背景和意义，说明了研究的重要性。分析了国 内外基于物联网的煤矿井下环境监测系统的研究现状，给出了本文研究的主要

13、内容和组织结构。 第二章煤矿井下环境监测系统的相关技术论述了物联网的概念、基本构 成、工作原理和关键技术。 第三章数据挖掘在煤矿井下环境监测系统中的应用介绍了数据挖掘技术 的基本概念、过程，数据挖掘的应用。利用模糊聚类方法，将煤矿井下监测空 间划分不同的区域，然后利用模糊评判方法，评价监测区域的危险等级。 第四章煤矿井下环境监测系统的体系结构与关键模块主要对基于物联网的 11 / 56 煤矿井下环境监测系统的体系结构进行分析，接着给出了该系统的主要功能模 块及其关系，最后阐述了系统关键模块的功能与实现。 第五章煤矿井下环境监测系统的设计与实现给出了井下环境监测系统的 需求分析和设计目标，在此基

14、础上给出系统总体框架，然后对系统进行设计， 最后实现基于物联网的煤矿井下环境监测系统。 第二章 煤矿井下环境监测系统的相关技术 煤矿井下环境监测系统是在物联网的三层技术架构下设计并实现的，监测 采用物联网关键技术，物联网的三层技术架构分为感知层、网络层和应用层。 本章重点阐述物联网的概念、体系结构和关键技术等。 2.1 物联网概念 物联网技术代表着信息技术发展的方向，是基于互联网高速发展起来的， 被称为互联网技术革命史上的第三次革命，为促进互联网的发展和社会的向前 发展起到巨大的推动作用，引起世界的广泛关注，物联网连接世界上成万上亿 的物体 22 。物体之间能够进行相互“交流”，不必受到人为的

15、操控23 。本 质就是物联网采用了RFID、无线通信技术等科学技术，完成事物间的通信、识 别，但是物联网的概念还没有得到世界各界的统一。 20 世纪90 年代，出现了物联网(Internet of Things，IoT 的基本思 12 / 56 想，最初的概念是由Kevin Ashton24于 1999 年提出的网络RFID 系统，互联 网与信息传感器相连，实现物品的智能化识别。物联网的概念随这信息技术的 广泛的应用，也随着进一步发展。欧盟的The Internet of Things 2020 25 报告提出：物联网是一种网络，由具有运行在智能空间的虚拟个性、标识 的物体或者对象组成，通过智

16、慧的接口与环境、用户的上下文进行通信。 SRA26 报告认为：物联网以标准通信协议为基础，是一种全球性动态网络， 可以任意自我配置，连接的对象具有唯一特征编码，通过智能界面无缝连接， 实现所有事物的互联与通信和资源的共享。物联网白皮书 2018 27 由工 信部电信研究院发布，白皮书指出：物联网是网络的拓展和延伸，采用传感技 术、无线通信技术，对实现世界进行感知识别，并将感知信息进行传输与处 理，最终实现物物间( 包括物与物、人与物的信息共享与交换，为现世界的科 学管理与决策提供支持。信息社会世界峰会(WSIS上， ITU28 指出：物联网 通过摄像头、激光扫描器、RFID、GPRS等设备，遵

17、循规定的协议，连接互联网 与所有事物，事物之间相互通信，实现智能化管理、跟踪、监控的一种网络。 物联网的特征有以下几个方面，对物体的感知，感知信息的处理，信息的 传输，为互联网添加对外界的感知功能、信息处理功能和物体间交互功能。物 联网用途十分广泛，应用前景广阔，将会给实现世界带来了巨大的便利29 。 2.2 物联网体系结构 根据功能划分，结构复杂的物联网可分为三层：感知层、网络层、应用层 30 ，如图 2-1 所示。 13 / 56 图 2-1 物联网体系结构 感知层 作为物联网的核心技术，感知层类似物联网的眼睛、手和皮肤，识别物 体，获取包括环境状态、物体属性等信息，是联系信息世界和物理世

18、界的纽带 31 。感知层的组成包括各种硬件：RFID、GPS 、条码扫描器等各种传感器。 感知层的关键技术有无线通信技术、RFID技术等。 网络层 物联网的网络层类似生物体的中枢神经，进行消息的控制与传输，负责接 受感知层的信息，进行相应的处理，并及时传送到应用层。网络层以互联网为 基础，包括应用服务器和数据库等。网络层的关键技术有网络传送和融合技 术、IP 承载技术等。 应用层 物联网的应用层与目标需求结合，负责数据的显示、转换等，是物联网中 的“实现者”，满足行业的各种需求。应用层分为两个子层，分别是：应用服 务子层和支撑平台32 。前者是在后者的基础上，实现行业的具体应用，包括 运输车辆

19、、电力、环境监测等。后者提供包括数据处理在内的基础服务和各种 接口服务，为资源的合理调度提供便利，实现在不同领域的应用。数据存储、 挖掘时物联网应用层的关键技术。 14 / 56 2.3 物联网设计原则 物联网的设计与创建需要遵循特定的原则，主要包括以下几点33 ：多样 性、互联性、时空性、坚固性和安全性。其中，多样性原则指物联网传感节点 类型不同，物联网体系结构也不同；互联性原则指物联网体系中各个目标对象 能够达到无缝连接；时空性原则指物联网体系结构的设计需要满足对时间、空 间的需求；坚固性原则指体系结构的稳固性；安全性原则指体系结构能正常运 行，可抵御各种攻击。按照设计原则，物联网的创建需

20、经历以下步骤：识别物 体，创建被识别物体联网系统，应用平台的搭建及应用服务系统的实现。 STEP1物体识别 在一定环境下，使用RFID 技术标识特定物体34 。在被识别物体上贴上 条形码或者射频标签，被识别物体就成为一个传感节点。 STEP2创建被识别物体连网系统 在 STEP1 的基础上，网络节点(包括有源和无源的节点就可以被创建和提 取。再设计节点间的通信机制、目标检测机制等，实现信息的实时传递。 STEP3 应用平台的搭建 为实现物联网的应用架构，需要在搭建节点的网络系统后，设计并完善节 点的账户管理、信息收集与传输、设备控制等功能。网络系统搭建中，按照应 用程序使用的接口规则进行。若在

21、设计和搭建物联网系统中，不涉及已经存在 的物联网应用领域，可以将接口规则变成一种规范。 STEP4 服务应用系统的实现 服务应用系统的设计和实现是在建立物联网应用框架后进行，系统包括两 个部分：特定应用和基本应用部分，如图2-2 所示。图中的六项应用均与中间 件有关。 基本应用 物联网应用中间件 系 统 管 理 物 品 名 称 物 品 验 证 环 境 监 测 车 辆 监 测 仓 库 管 理 特定应用 图 2-2 物联网应用系统逻辑结构 15 / 56 2.3 物联网的关键技术 物联网涉及到对现实世界物体的感知，信息的获取、处理和显示，物联网 是一门综合性很强的学科，技术领域包括计算机、传感器、

22、网络与通信等。关 键技术非常多，国际电信联盟物联网报告中，物联网的关键技术概括起来主要 包括以下几个方面：RFID，传感器技术，智能技术和嵌入式技术35 。 RFID 技术 射频识别即RFID 和标签 (tag 。Tag 是用来存储物体对象的相关信息，其被安装 在物体上， tag与物体对象是对应的关系。Reader 由天线、耦合元件、芯片等 组成，通过电磁场来读取存储在tag 中的信息的设备。 RFID 具有非接触识别、 数据读取快、安全性高等特点。RFID 读写器也分移动式的和固定式，RFID 技 术应用十分广泛，如门禁系统、交通监控、环境监测等。 传感技术 所谓传感技术就是结合多跳自组织传

23、感器网络，各个传感器间相互协作感 知，采集网络中物体的信息 37。对现实世界的感知是通过传感器收集物体的 物理、化学、生物量的转换来实现的。 传感节点作为传感网的四个基本对象实体之一，其它三个分别为：目标、 感知物体和汇聚节点，是传感网的基础组成部分，具有传输、汇聚、处理信息 的能力。无线传感网络就是有分布密集的传感节点组成，以无线通信的方式形 成的多跳自组织网络。具有两大特征：第一传感节点布局具有随机性；第二， 节点之间具有良好的协作特征38 。无线传感网络的目的是自动感知物体、处 理信息，并将采集的信息实时发送给用户/ 数据管理中心 39 。其整体架构结构 图如 2-3 所示。 16 /

24、56 传感器模块 传 感 器 AC/D 处理器模块 处理器 存储器 无线通信模块 网 络 MA 收 发 器 能量供应模块 图2-3 无线传感节点结构 无线传感网络具有部署方便、无线、独立工作、容错性高、扩展性好、覆 盖区域广等优点，可以实现多个目标区域物体的实时、联合监测，将数据信息 传递到外部网络，提供给需求用户。 网络通信技术 信息可靠、安全的传输由网络通信技术来实现，并通过网络通信技术进行 信息与控制信息的双向传递。物联网的网络有互联网、通信网和广电网，按照 传输介质分为无线、有线技术。前者较常用的有CDMA 、ZigBee 、GPRS等，本 节将概述 ZigBee 的体系结构。 Zig

25、Bee 技术由 ZigBee 联盟 ( 美国摩托罗拉公司、英国Invensys公司、日 本三菱电气公司等于 2002 年共同研究开发出来的，具有开发简便、成本低、 功耗低等特点的短距离通信技术。该技术体系结构是分层进行量化的，主要有 四层结构，分别是：应用层、网络层、媒体控制层和物理层40 ，每一层完成 任务需上层提供服务。如图2-4 所示。 17 / 56 应用支持层 (APS) 网络层 (NWK) 媒体访问控 制层 (MAC) 网络层 (PHY) ZigBee协议 IEEE802.15.4 图2-4ZigBee 协议体系机构 ZigBee 协议规定的节点有终端设备、路由器和协调器等三种类型

26、。第一种 类型选用精简功能设备(Reduced Function Device,RFD，而后两种类型选用 全功能设备(Full Function Device, FFD。其中FFD 存储空间大、资源丰 富，RFD相对资源少、存储空间小。 ZigBee 按照一定拓扑结构进行通信，目前有三种拓扑类型，分别是：星 状、树状和网状网络41 ，如图 2-5 所示。 图2-5ZigBee三种网络拓扑结构 星状网络拓扑结构中的其他设备均与协调器交互，其结构简单，没有路由 实现的作用，通常适用于区域范围较小的场景；作为星状网络的延伸的树状网 络，网络中节点分工清晰，规模大，是一种广义的星形拓扑，适用于中性网

27、络；网状网络的核心是协调器，拓扑结构复杂，每个设备都具有路由功能，具 18 / 56 有抗干扰、自愈能力强等特点。 智能技术 物联网中的对象越多，获取信息就越多，存储的数据信息量就越大。如何 处理这些数据，对数据进行加工，挖掘有用的信息，进行人工操作时不现实 的，需要通过智能化平台进行分析处理，综合运行数据库技术、数据挖掘技 术、云计算技术等智能技术，对采集的数据进行处理，提取有价值的决策信 息，实现对物联网中对象的实时智能管理。 2.4 本章小结 本章主要阐述了物联网的概念、体系结构、设计原则和关键技术，在关键 技术中，重点介绍了无线传感网络技术和ZigBee 技术。 19 / 56 第三章

28、数据挖掘在煤矿井下环境监测系统中的应用 煤矿井下环境监测数据呈海量级增加，对数据的处理与分析，传统方法效 率低，也不能满足需要。文章提出用数据挖掘技术进行煤矿井下环境监测区域 的危险等级的划分，首先利用模糊聚类方法，划分不同的区域，然后利用模糊 评判方法，评价监测区域的危险等级。 3.1 数据挖掘技术概述 随着计算机网络技术的发展，数据采集和存储技术的快速进步，导致数据 信息迅速膨胀，面对的不仅仅是局限在于一个区域、行业、或部门的数据，而 是数据海洋。海量数据中，有价值信息的提取，将对企业的发展至关重要。如 何从这些海量信息中提取有用的有价值的信息，“数据丰富”分类 分类是找出一个类别的概念描

29、述，具有相同的对象属性和特征，在数据挖 掘中应用最多，是对该类的内涵描述。分类的方法有一下几种：神经网络、决 策树方、贝叶斯方等。首先根据训练数据集，建立组类的数据的模型，然后用 模型对未知对象类进行划分。 (2关联分析 关联分析就是分析至少两个变量，从中发现可能出现的规律，是发现知识 的一类重要方法。数据关联即从数据库中发现隐含的知识，主要包括：简单关 联、时序关联和因果关联。关联规则A=B就是满足 A中条件的数据多半也同时 满足 B中条件。 (3自动预测行为 数据挖掘能从海量数据中提取具有潜在价值的知识和信息，给用户或企业 管理者的科学决策提供重要的数据支持，传统的分析都是在表层的，无法进

30、行 深入的挖掘分析。其中市场的预测就使用数据挖掘技术，进行海量市场相关数 据自动搜索，提取信息，进行分析归纳，为用户的最后决策提供有价值的信 息。 (4聚类 概念聚类技术 46 最早在 20 世纪 80 年代初由Mchalski提出，该技术同 时考虑划分出的内涵描述的类和对象间的距离，打破了传统聚类技术的局限。 聚类就是将数据分成多个簇或者类，同一簇中对象相似度高，不同簇中对象差 别大；是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类的方法包括：神经网络法、机 器学习法等等。通过聚类提高对现实世界的认识，聚类分析应用广泛，有图像 处理、环境分析等。 21 / 56 (5 概念描述和偏差检测 概念描述就是对

31、对象的属性特征进行概括，有特征性和区别性描述。前者 描述的是相同特征，关注的是对象中的共性；后者描述的是对象间的区别。偏 差检测就是一种对数据库中的存在的不符合数据一般特性的异常数据进行检测 技术。常用的方法是在参照值和检测结果间找差异数据，需要处理模型预测值 和检测值的偏差、数据变异、和检测异常等隐含的信息。 3.1.3 数据挖掘的过程 数据挖掘是一个挖掘潜在有用知识的过程，挖掘出达到预期目标的过程是 十分复杂的，不仅仅是对信息的简单过滤或继承，具有各自实现的步骤，进行 数据的删选、归纳和分析等一系列操作，与现实中某一具体问题有着密切的联 系。从技术的角度来看，数据挖掘过程主要有以下几个阶段

32、，分别是：确定对 象、数据准备、数据仓库、建立模型、挖掘数据、及评价等。过程描述如图所 示 47。 数据仓 库 特定 数据集 评价 挖掘 选择和转换 搜集、抽样 原始数据 知识 数据挖掘 图 2-6 数据挖掘过程 图 3-6 表示了如何从最初的原始基础数据获取知识的过程，经历的主要步 骤如下：理解数据、准备数据、建立、评价数据挖掘模型和获取结果。 ，作为数据挖掘的最基本描述方 式，有比较和特征化两种。通过对现实对象的搜集、分析、归纳，并概括出数 据的相关特性来实现的。常见的表现形式有：散列图、饼图、曲线等。 以上介绍了数据挖掘的主要方法及特点，在进行数据挖掘前，需要选择合 适的数据挖掘方法，从

33、实际情况和需要解决的问题出发，仔细分析对象数据， 结合数据挖掘各种方法的优缺点，确定最合适的挖掘方法。 3.2 数据挖掘的意义及应用 数据挖掘技术在各种领域的应用十分广泛，具有大量数据分析需求，涉及 零售业、银行、企业决策、航空、环境等领域，具有重要的实用价值，将会产 生巨大的社会和经济效益。随着有关学科的不断发展，数据挖掘技术不仅可以 发现行业内的潜在的有价值的新规律，还可以检验长期形成的知识模式。数据 挖掘技术也能够不断完善自己的理论基础，为了使其在各行各业的有效使用。 在不久的将来，数据挖掘技术将会为行业的发展起到重要的推进作用，帮助行 业发现未来的发展趋势，增强企业在世界范围内的市场竞

34、争力。 3.3 煤矿井下环境的数据挖掘 煤矿井下环境监测是对井下温湿度、瓦斯、一氧化碳等环境参数进行实时 监测，数据信息是呈海量级的。利益传统人工的方法分析数据中的有价值信息 是不现实的，因此本文采用数据挖掘技术进行对监测环境参数数据进行挖掘， 并对井下开采区域的环境区域进行危险等级区分，提供智能化的信息处理，为 煤矿安全生产工作提供保障。 3.3.1 井下环境模糊聚类分析 根据煤矿井下环境监测到的环境参数值，采用数据挖掘中聚类算法，实现 对监测区域进行聚类。聚类分析是实现数据分组处理的主要方法，按照某种相 似准则将特征空间中没有类别标记的矢量划分到子集中去，使得正规化的子集 和聚类的数据类型

35、代表整个样本集的某些属性特征49 。由于现实中的待处理 对象没有严格的类属，而传统聚类方法是将待处理的对象严格划分到某个类 24 / 56 中，其隶属度非0 就是 1，在划分过程中违背了类和对象的关系。模糊聚类分 析就是在此背景下被提出的，能更好的反应现实中的现象，具有客观、灵活等 特点。模糊聚类分析是依据现实世界中的相似性、事物的亲疏度对被处理对象 进行分类。 模糊聚类算法把煤矿井下环境监测点分成不同的类，同一类中的环境质量 相似度高，不同类中环境监测点相似度低，井下不同环境监测区域的危险程度 不同，最终实现对井下监测区域的划分。 模糊聚类分析的具体实现过程如下： STEP1 数据表示 在进

36、行聚类分析之前，首先需要选择数据表示模型数据矩阵。假设煤矿 井下环境监测点的数据对象为，一个监测点有一个数据对象表 示，每个对象有属性 ( 监测指标数据，数据对象个数为( 监测点 ，即 ，表示第数据对象为的第个属性，则数据矩阵可以表示为 式 3-1 ： (3-1 STEP2 数据正规化 由于煤矿井下环境监测指标数据的单位度量标准不统一，数值差异较大， 若直接使用检测参数数据进行聚类分析，会造成聚类结果误差大。为了消除不 同量纲的影响，对象属性在聚类的权重一致，原始数据的正规化处理步骤至关 重要。煤矿井下环境监测环境参数数据经正规化后，检测点的参数数据的数值 的区间范围为。环境参数数据的正规化过

37、程如下51 ： 煤矿井下环境监测样本集表示为 (3-2 对每个煤矿井下环境监测点的监测指标进行处理，即每个样本上的每个指 标值进行变换，使其具有相同的基点，第个属性的平均值为 (3-3 25 / 56 第个属性的标准差为 (3-4 则第个属性值的数据正规化： (3-5 (3-6 STEP3 相似度计算 聚类算法产生的类具有“类内高相似性，类间低相似性”的性质，而聚类 分析过程的好坏取决于相似性度量标准的选择。选择合适的量化对象间亲疏关 系的相似度非常重要，常见的相似度计算有相似系数和距离系数两大类。 数据对象的相似程度是描述样本对象形贴近的统计量，将每个数据对象看 成是空间向量，其间的相似度是

38、通过计算两个向量间的形贴近度来决定的。表 示相似程度的变化的相似系数是一个变量，满足， 其中，表示 数据对象间无相关性；反之，若接近 1, 表示相似程度越大。利用夹角余弦公 式来计算，具体方法如下： (3-7 其中， (3-8 特征空间的距离来度量数据对象间的相异程度，表示相异度的度 量，是一个描述数据对象值贴近的统计量，通常距离的测量需要最小性、三角 不等性、对称性和自相似性四个条件。的值越小表示税局对象相似度越 高。在坐标系进行变换前后，欧式距离具有保持不变的特点，所以本文采用最 26 / 56 常用的欧式距离公式来计算距离系数, 欧式距离系数相似度为： (3-9 STEP4 模糊聚类 设

39、有数学模型52 ：是需要聚类的全体， 是其中一个对象，为的特征向量。表示一组有序对，为聚类分析 的输入，其中表示数据对象的相似度的标准。聚类分析即是全体中的个 数据对象对应的特征向量间的相似性分析，按照数据对象间的亲疏关系，全体 划分为个类。如果，是全体的 子集，如下所示： (3-10 (3-11 数据对象对子集的隶属关系可用隶属函数表示： (3-12 (3-13 公式 (3-12,(3-13中，隶属函数需满足条件：，即每个数据对象 属于一个类。 模糊聚类分析中，将数据对象的隶属函数的非0 即 1 的两个值，扩展到0 到 1 区间，即，变为模糊划分，代入公式(3-13 为： (3-14 煤矿井

40、下环境监测点经模糊聚类后分成不同的类，不同类中环境参数值具 有较低的相似度，而同一监测点中环境参数值具有较高的相似度， 27 / 56 3.3.2 井下监测环境危险等级模糊评价 模糊评价是以模糊数学为基础，根据井下环境质量等级标准，对井下环境 监测点的参数经过模糊变换后对其进行评判，将一些不易定量的因素定量化进 而评价的一种方法。模糊评价经历评价对象集、因素集和评语集的设置，建立 隶属函数，建立权重集，模糊评价和评价指标处理等阶段。： 阶段 1 评价对象集、因素集和评判等级集的设置 在进行煤矿井下环境危险等级模糊评价过程中，首先需要设置评价对象集 亦即原始数据对象；由影响评判对象的各个因素组成

41、的集合 称为因素集，表示各个影响因素，则；评判等级集 ，井下环境监测危险等级分为安全、一般、危险等。 阶段 2 建立隶属度函数 针对一个数据对象进行评判，确定评判对象对评价集元素的隶属度，称为 单因素模糊评判。对因素集中根据评判集中的等级进行评判，关于的 隶属程度为，评判结果为：，是一个单因素评判集，若对 所有因素根据中的等级指标进行模糊评判，得到模糊综合评判矩阵，如下所 示： (3-15 阶段 3 建立权重集 评判过程中，针对中的影响因素的重要程度有所差异，需对因素集 中的各个影响因素按照实际所占重要程度给出相应的权数，因素权重集 是的模糊子集。 阶段 4 模糊评价 根据阶段 2 和阶段 3

42、，可或得模糊综合评判集 (3-16 28 / 56 阶段 5 评价指标处理 根据阶段 4 得到评价指标后，需要对其进行处理，以便得到最优的评价 结果，处理方式有：采用等级参数评价法和采用最大隶属度法。前者利用等级 模糊子集的信息，评价结果更接近实际；后者是取对应的为评价结 果，文中采用该处理方法。 3.4 本章小结 本章主要研究数据挖掘技术在煤矿井下环境监测中的应用。由于煤矿井下 开采环境相对复杂，监测环境参数有相互关系，给出数据挖掘中的模糊聚类和 模糊评价技术，应用到井下环境监测中，对井下环境监测区域的危险等级的划 分。 第四章 系统的体系结构与关键模块 基于物联网的煤矿井下环境监测系统主要

43、完成对井下环境参数的监测和实 现井下工作人员的定位跟踪，将收集的信息数据存储并上传到监控中心，为煤 矿企业的安全生产、管理者制定科学决策提供有效依据。系统依赖无线传感网 络，根据模块化思想，本章首先对系统的体系结构进行分析设计，接着进行系 统关键模块的整体设计，主要有：GIS 模块实现井下工作人员的定位跟踪和环 境参数的监测与报警；SMS短信模块实现短信方式告知管理者环境信息；通信 模块实现数据的交互；环境预报模块实现井下环境监测区域的危险等级划分， 并进行趋势预测。 4.1 系统的体系结构 煤矿井下开采环境十分复杂，基于物联网的煤矿井下环境监测系统的设计 时，需要结合井下实际开采环境。煤矿井

44、下的地形多样化，通常煤矿井下区域 29 / 56 可以分为开采区、巷道区和采空区等。其中主巷道和支巷道构成巷道区，煤矿 开采区域一般都分布在主巷道和部分支巷道区域，这些区域由于地形比较宽 阔，形状规则，通常易于布置有限光纤骨干网的有线监测系统，相对于地形不 规则、狭窄的部分支巷道、开采区域，就会个布置有线检测系统带来一定的难 度。综上所述，在进行系统设计时，需要综合考虑如下方面：首先井下网络需 要全覆盖，并且能够实时获取井下全区域环境参数和井下工作人员的位置跟踪 信息，以便实时监测。其次，井下现有的有线基础设施需要充分利用，无线传 感网络收集的数据信息经现有网络进行传输和处理；采用高效的能量利

45、用率， 进行网络节点的部署，保证网络的正常工作；在不需人工干预的条件下，网络 应该具有自组网、扩展方便等特点，一出现新的开采点网络随之进行跟进，减 少由于新的开采区域带来的监测盲区监测；最后，针对井下环境巷道错综复 杂，条件差的特点，为保障网络的健康运行，无线传感器网络要具有较强的容 错性和鲁棒性。 针对上述功能需求，结合煤矿井下实际环境，以无线传感网络为支撑，采 用物联网技术，设计基于物联网的煤矿井下环境监测系统的体系结构53 ，如 图 4-1所示。井下环境监测系统由三层体系结构组成，分别为：地面监控中 心、骨干网络和无线传感网络，三层体系结构与物联网的三层体系结构( 应用 层、网络层和感知

46、层一一对应。通过设置的各种传感器节点，由基于ZigBee 技术无线传感网络为感知层，采集煤矿井下环境参数信息，并通过井下工作人 员携带的移动节点与位置路由进行计算自身井下的位置信息，传送给汇聚节 点。网络层的骨干网为有线光纤，无线传感网络的信息传送方式，即无线网络 与地面监控中心的信息交互分为有线或无线接入两种。监控中心为应用层，由 中央处理器和数据库服务器组成，负责对井下环境监测数据的存储、处理、显 示、预警等，可以向井下发送控制命令，实现对无线传感网络的有效监管。监 控中心连接互联网，使得煤矿企业管理人员只要能连互联网，就可以实现远程 对煤矿井下环境的实时有效监控，确保煤矿企业安全生产。

47、30 / 56 Internet 环境监测 中心 用户终端 光纤骨干网 交换机 井上 井下 交换机 网关 网关 WSNWSNWSNWSN 无线传感 网络 通信网络 监控中心 图 4-1井下环境监测系统的体系结构 基于物联网的煤矿井下环境监测系统运行过程中，井下的各种传感器设备 会定时或不定时发送环境参数、井下员工定位轨迹等信息，无线传感器网络就 会将这些信息通过传输网络发送到监控中心，监控中心及时处理这些信息，实 时监测井下环境状况，还可以监测无线传感器网络的运行状态，以便在网络管 理过程中做出相应。在煤矿发生事故时，通过井下环境监测中心可以提供历史 数据，实时数据等，为救灾工作的顺利进行提供

48、数据支持和保障。 4.2 功能模块及关系 4.2.1 系统功能模块 根据上一节中系统的体系结构，系统应用层即环境监测平台系统运行在监 测服务器上，结合数据库服务器进行模块开发。环境监测系统由监测管理软件 和后台数据库组成，前者包括数据传输、处理和显示等模块。数据传输实现无 线传感网络与监测系统间的数据的交互，数据处理实现数据的获取、分析、转 换等功能，数据的显示是实现煤矿井下环境监控的窗口，可显示井下员工的位 置轨迹、传感器节点的状况等信息。数据库主要负责接收上传数据( 包括环境参 31 / 56 数、员工位置等 和硬件配置参数、账户信息等存储与管理，并根据需求将数据 提供给使用者。基于物联网

49、的煤矿井下环境监测系统主要分为数据获取、数据 输出、网络控制、系统管理、GIS、SMS短信息、环境预报警等主要功能模块， 如图 4-2 所示。 基于物联网的煤矿井下环境监测系统平台 数据获取数据输出网络控制系统管理GISSMS短信环境预报警 数 据 接 收 数 据 分 析 数 据 存 储 可 视 化 显 示 数 据 查 询 报 警 提 醒 网 络 配 置 端 口 配 置 用 户 管 理 数 据 库 管 理 报 警 模 块 预 警 模 块 图 4-2 基于物联网的煤矿井下环境监测系统平台功能模块 数据获取，主要包括煤矿井下环境监测参数的接收、存储、分析等功能。 监测系统与数据传输模块通过建立Socket连接，当有连接请求时，才建立数 据接收，并对其进行数据有效性检查，将接收各种传感器上传的数据存储到数 据库中。 数据输出 , 在煤矿井下环境监测系统中，数据输出就是给用户或煤矿企业管 理者进行数据可视化显示(如井下工作人员的位置轨迹、井下传感器节点部署情 况等 、数据历史记录查询、预警提醒( 如井下环境危险等级划分、节点失效等 异常情况 等功能。 网络控制 , 主要包括与监测系统通信