基于物联网的红柳煤矿井下安全监控系统设计
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 课题研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 煤矿井下监控系统总体方案设计 | 第14-24页 |
| 2.1 红柳煤矿的实际生产需求 | 第14-16页 |
| 2.2 系统设计的整体结构 | 第16-18页 |
| 2.3 系统工作过程分析 | 第18-20页 |
| 2.3.1 人员定位系统工作过程 | 第18页 |
| 2.3.2 环境监测与视频监控工作过程 | 第18-19页 |
| 2.3.3 总体方案中的设计要求 | 第19-20页 |
| 2.4 物联网及相关技术 | 第20-23页 |
| 2.4.1 物联网技术 | 第20-21页 |
| 2.4.2 无线传感网络 | 第21页 |
| 2.4.3 ZigBee技术 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 煤矿井下监控系统的平台设计 | 第24-40页 |
| 3.1 监控平台设计概括 | 第24-25页 |
| 3.2 主控芯片CC2530及电路设计 | 第25-31页 |
| 3.2.1 主控芯片CC2530 | 第25-26页 |
| 3.2.2 CC2530内部功能模块 | 第26-28页 |
| 3.2.3 外围电路设计 | 第28-31页 |
| 3.3 传感器选择及电路设计 | 第31-35页 |
| 3.3.1 温湿度传感器 | 第31-33页 |
| 3.3.2 瓦斯传感器 | 第33-35页 |
| 3.4 ZigBee中三种节点模块设计 | 第35-39页 |
| 3.4.1 移动定位节点的设计 | 第35-37页 |
| 3.4.2 参考定位节点设计 | 第37-38页 |
| 3.4.3 协调器中心基站 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于三重质心加权算法的人员定位研究 | 第40-58页 |
| 4.1 概述 | 第40页 |
| 4.2 ZigBee测距技术分析 | 第40-43页 |
| 4.2.1 三边测量定位技术 | 第40-41页 |
| 4.2.2 三角测量法 | 第41-42页 |
| 4.2.3 极大似然估计法 | 第42-43页 |
| 4.3 测距定位算法分析 | 第43-45页 |
| 4.3.1 RSSI算法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 TOA算法 | 第44页 |
| 4.3.3 TDOA算法 | 第44-45页 |
| 4.4 基于RSSI的三重质心加权算法 | 第45-52页 |
| 4.4.1 矿井环境下无线信号的衰减模型 | 第45-46页 |
| 4.4.2 基于RSSI的井下定位各参数的优化 | 第46-48页 |
| 4.4.3 基于三重质心加权算法 | 第48-52页 |
| 4.5 算法仿真实验分析 | 第52-57页 |
| 4.5.1 实验仿真 | 第52-56页 |
| 4.5.2 实验分析 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 煤矿井下监控系统的调试与应用 | 第58-66页 |
| 5.1 监控系统功能概述 | 第58页 |
| 5.2 监控系统主界面 | 第58-60页 |
| 5.2.1 登录界面 | 第58-59页 |
| 5.2.2 监控管理界面 | 第59-60页 |
| 5.3 人员定位系统的实现 | 第60-63页 |
| 5.3.1 人员定位查询功能 | 第61-62页 |
| 5.3.2 部门查询 | 第62-63页 |
| 5.4 数据处理及存储 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 结论 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73页 |
