煤矿井下分布式移动瓦斯数据流传输与聚类技术研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| Extended Abstract | 第8-20页 |
| 1 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 课题研究背景与选题意义 | 第20-22页 |
| 1.2 矿山物联网应用模型 | 第22-23页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第23-28页 |
| 1.4 论文研究内容与结构安排 | 第28-32页 |
| 2 煤矿井下分布式移动瓦斯数据流采集系统架构 | 第32-42页 |
| 2.1 煤矿井下瓦斯监测数据特点 | 第32-36页 |
| 2.2 煤矿井下MEMS瓦斯传感器 | 第36-37页 |
| 2.3 智能矿灯与煤矿井下分布式瓦斯数据采集模型 | 第37-39页 |
| 2.4 监测系统架构 | 第39-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 3 瓦斯数据流压缩感知技术 | 第42-72页 |
| 3.1 压缩感知理论基础 | 第42-46页 |
| 3.2 瓦斯数据的稀疏化特点 | 第46-47页 |
| 3.3 瓦斯数据流的压缩采集模型 | 第47-53页 |
| 3.4 稀疏化频率与采样点数 | 第53-58页 |
| 3.5 测量矩阵的产生 | 第58-61页 |
| 3.6 基于TVAL3的瓦斯数据重构 | 第61-71页 |
| 3.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 4 基于压缩感知的动态自组织数据传输技术 | 第72-96页 |
| 4.1 瓦斯流传输多权值动态自组织路由技术 | 第72-86页 |
| 4.2 随机动态自组织路由技术 | 第86-91页 |
| 4.3 基于图案选择的伪随机自组织路由技术 | 第91-95页 |
| 4.4 本章小结 | 第95-96页 |
| 5 基于滑动时间窗的短时瓦斯数据流聚类方法 | 第96-106页 |
| 5.1 时间序列相似性准则 | 第96-97页 |
| 5.2 时间序列相似性数学分析方法 | 第97-98页 |
| 5.3 基于滑动时间窗的短时瓦斯数据特征选取 | 第98-99页 |
| 5.4 短时瓦斯流模糊C均值聚类算法 | 第99-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 6 基于机会通信的瓦斯传感器数据修正技术 | 第106-112页 |
| 6.1 移动瓦斯传感器数据修正算法 | 第106-110页 |
| 6.2 修正信息下发与机会通信 | 第110-111页 |
| 6.3 本章小结 | 第111-112页 |
| 7 总结与展望 | 第112-115页 |
| 7.1 论文完成的工作 | 第112-113页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-122页 |
| 作者简历 | 第122-125页 |
| 学位论文数据集 | 第125页 |
