针对煤矿生产作业环境和开采过程中的灾害危险因素,设计了基于Zig Bee技术与信息融合的煤矿安全监测系统。通过构建基于Zig Bee协议的无线传感器网络,实现对井下环境数据的采集、传输。论文根据系统的数据分析的具体需求,提出基于模糊贴近度和灰色关联度的两级数据融合模型,其中采用模糊贴近度算法作为一级数据融合,提取环境参数特征向量。二级数据融合利用灰色关联度算法对特征向量再次进行融合,通过对现场数据分析,结果表明该算法可以准确地判定矿井的安全状况,给出煤矿安全等级决策。

针对当前瓦斯实时监测工作存在的被动局面,结合当前的无线传输技术,提出一种基于CAN+ZigBee的瓦斯实时监测系统。系统中,以ZigBee+CC2530作为采集节点,完成巷道内空气湿度、风速、瓦斯浓度等的采集,并通过ZigBee路由节点将数据传输给后台监控主机。最后通过多源信息融合技术和GA-SVM完成对瓦斯浓度的预测。以某煤矿巷道作为研究对象,对其瓦斯浓度的实际值与测量值进行对比,得到其两者变化趋势大致吻合,验证了方案的可行性。

由于煤矿生产过程中容易引发矿难事故,因此,及时掌握和处理矿井中的信息是确保矿井工作安全的重中之重。随着无线通信技术和微电子技术,以及数字技术的不断发展与进步,为了能够满足对矿井工作环境信息的监测,在融合Zigbee与矿井监测系统的优势后,通过对Zigbee与矿井无线传感器网络监测系统的网络结构进行简单介绍,并根据系统节点设计,对基于Zigbee的矿井无线传感器网络监测系统进行设计。

针对现有的煤矿安全监测系统存在监测盲点的问题,设计了一种以ARM处理器STM32F103C8、射频芯片CC2530和ENC28J60以太网控制器为核心的监测系统。在巷道、开采区通过无线传感器节点采集瓦斯、CO、温度、风速等信息,在传感器节点和路由节点分别通过ARM处理器对采集数据进行平均值和自适应加权算法的信息融合,将处理过的数据通过Zig Bee无线发送,协调器通过ENC28J60接入网络,通过软件平台实现局域网和远程主机的监控。