基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制

汪学明, 黄竞智, 宋传智, 吴代丰

汪学明,黄竞智,宋传智,等. 基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制[J]. 工矿自动化,2024,50(11):118-126, 141. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024080066
引用本文: 汪学明,黄竞智,宋传智,等. 基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制[J]. 工矿自动化,2024,50(11):118-126, 141. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024080066
WANG Xueming, HUANG Jingzhi, SONG Chuanzhi, et al. Locking control of underground signal lights based on improved Kalman filter and state observer[J]. Journal of Mine Automation,2024,50(11):118-126, 141. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024080066
Citation: WANG Xueming, HUANG Jingzhi, SONG Chuanzhi, et al. Locking control of underground signal lights based on improved Kalman filter and state observer[J]. Journal of Mine Automation,2024,50(11):118-126, 141. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024080066

基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制

基金项目: 西藏自治区科技计划重点研发项目(XZ202301ZY0002G);中国煤炭科工集团常州研究院研发项目(2022GY0004);天地(常州)自动化股份有限公司研发项目(2023GY2013 )。
详细信息
    作者简介:

    汪学明(1983— ),男,安徽太湖人,副研究员,硕士,主要研究方向为矿山自动化与智能化,E-mail:wang83@126.com

  • 中图分类号: TD525

Locking control of underground signal lights based on improved Kalman filter and state observer

  • 摘要:

    在非煤矿山井下斜坡道运输过程中,由于井下UWB动态定位精度不足、车辆定位卡采样间隔长和数据丢失等,传统信号灯闭锁控制方法效果较差。针对该问题,提出一种基于改进卡尔曼滤波和状态观测器的井下信号灯闭锁控制方法。分析了基于UWB的井下车辆定位原理,给出了适合非煤矿山井下特点的信号灯逻辑判定方法。提出一种强跟踪卡尔曼滤波算法,通过强跟踪自适应方式对卡尔曼滤波算法进行改进,在计算预测误差时加入时变渐消因子,提高定位精度;根据滤波后所得的后验距离与速度值预测出车辆到达门限的时间,解决离散数据采集导致的控制滞后性问题,提高信号灯闭锁的可靠性和及时性。采用远程状态观测器评估信号灯闭锁控制效果,基于时域自动跟踪的统计,实现了闭锁可靠性的量化评估。仿真结果表明,改进卡尔曼滤波算法后,车辆动态与静态位置误差分别降低25.67%和27.19%,动态与静态速度误差分别降低25.28%和34.73%,信号灯门限逻辑响应更快。井下工业性试验和应用结果表明,采用强跟踪尔曼滤算法后,井下信号闭锁成功率达99.5%以上,有效提高了井下斜坡道岔路口信号闭锁控制的实时性和可靠性,保障了井下车辆的安全行驶。

    Abstract:

    During underground ramp transportation in non-coal mines, traditional signal light locking control method is ineffective due to insufficient UWB dynamic positioning accuracy, long sampling interval of vehicle positioning cards, and data loss. Aiming at this problem, this paper proposed a locking control method of underground signal lights based on improved Kalman filter and state observer. The underground vehicle positioning principle based on UWB was analyzed, and a signal light logic determination method tailored to the characteristics of non-coal mine operation was provided. A strong tracking Kalman filter algorithm was introduced, and it was improved through strong tracking adaptive method. A time-varying fading factor was incorporated in the calculation of prediction errors, improving the positioning accuracy. According to the filtered posterior distance and speed values, the time for the vehicle to reach the threshold was predicted, solving the problem of control lag caused by discrete data acquisition and improving the reliability and timeliness of signal light locking. A remote state observer was used to evaluate the performance of signal light locking control. Based on statistics of the time domain automatic tracking, the quantitative evaluation of the locking reliability was realized. Simulation results demonstrated that after improving Kalman filter algorithm, the dynamic and static position errors of the vehicle were reduced by 25.67% and 27.19%, respectively, the dynamic and static speed errors were reduced by 25.28% and 34.73%, respectively. The logic response of the signal light threshold was faster. Results from underground industrial trials and applications showed that the success rate of underground signal locking was over 99.5% after using the strong tracking Kalman filter algorithm, which effectively improved the real-time performance and reliability of signal locking control of underground ramp intersections and ensured the safe driving of underground vehicles.

  • 煤岩内部裂隙结构的演化关系到煤炭资源安全开采和高效利用。煤层裂隙在成因上分为内生裂隙(也称割理)和外生裂隙(也称节理),在规模上分为宏观裂隙和微观裂隙[1]。煤层中裂隙分布会导致煤层渗透性各向异性,裂隙发育特征影响煤层瓦斯渗流优势,并影响瓦斯抽采和煤层气井的生产效率[2-3]。此外,煤岩裂隙发育会导致煤岩体自身的承重能力下降,致使煤岩体稳定性降低,引发煤矿安全事故。因此,研究煤岩体中复杂的裂隙系统对于巷道支护和瓦斯抽采有重要意义。

    近年来,随着数字图像处理技术快速发展,国内外许多学者在图像裂纹识别方面进行了大量研究。H. Majidifard等[4]采用深度学习预测沥青路面破损状况,通过深度学习框架和谷歌街景图像自动检测、分类和分割9种类型的路面破损。Ju Huyan等[5]提出了一种路面裂缝深度检测网络架构,可检测具有复杂道路背景的多种裂缝,并对CrackDN、Faster−RCNN和SSD300这3种算法的性能进行了对比。刘勇等[6]通过分析裂隙形态特征定义了煤层裂隙判定系数,并给出了一种基于裂隙形态特征的识别方法,通过遍历不同的灰度阈值对煤层二值化图像进行裂隙识别。孙月龙等[7]采用数字图像处理技术批量处理煤壁裂隙图像,提取裂隙参数,得到煤壁上裂隙的倾角;根据采煤工作面、运输巷和回风巷之间的空间关系建立几何模型,以求出裂隙的产状,为煤层裂隙系统的快速统计提供了一种新方法。覃木广[8]基于Matlab图像识别技术,对王庄矿91−105工作面煤层裂隙进行了统计与分析,并利用数码相机拍摄煤层图像,分析图像特点,采取不同阈值范围进行二值化,识别出不同地质单元的裂隙参数,绘制玫瑰花图确定裂隙的优势方位。谢配红等[9]以贵州省余庆县大乌江镇郑家屋基崩塌地质灾害点为例,在高位灾害隐患点调研的基础上,运用Matlab图像识别技术,对危岩体裂隙分布规律进行半定性半定量的统计分析。张庆贺等[10]在研究复杂裂隙岩石变形破坏规律和裂隙扩展特征时,基于 YOLOv5模型,结合DIC(Digital Image Correlation,数字图像相关)云图,提出了一种智能精准识别动态裂隙的算法。

    煤岩图像中灰度信息居多,裂隙区域与邻近背景区域区别不显著,且裂隙类别相对复杂,大小形态各异,因此煤岩裂隙识别难度较大。现有的图像裂隙识别方法未能综合考虑煤岩图像裂隙数量、位置、形态和类别等特点,难以获取裂隙有效信息。笔者在前人研究基础上,通过分析煤岩图像裂隙特征,对煤岩裂隙图像进行预处理,提出了一种基于U−Net网络对煤岩图像裂隙及类别实现像素级智能识别的方法。

    采集鹤壁煤电股份有限公司第八煤矿掘进工作面煤层原始图像,可观察到图像中有多种不同的裂隙类型。为排除图像中无关信息对煤岩裂隙提取的干扰,选取图像中含有裂隙的部分作为ROI(Region of Interest,感兴趣区域),舍弃图像中顶板铺网、工作设备及无裂隙部分。

    依次扫描煤岩裂隙图像的每一个像素,计算出图像的灰度直方图。因采集的煤岩裂隙原始图像相对较暗,其直方图分布集中在灰度级的低端,图像中裂隙与邻近区域的灰度级相近,不易区分。对此,将煤岩裂隙图像的直方图分布通过累积分布函数转换为近似均匀分布[11],从而增强图像对比度,实现图像均衡化处理。

    煤岩图像中除需要提取的裂隙特征外,其表面也具有一定的纹理特征。煤岩灰度图像中裂隙特征与纹理特征不易区分,需通过图像噪声处理提高图像质量,改善显示效果。经试验发现,高斯双边滤波方法对煤岩图像纹理噪声的处理效果较好[12]。但高斯双边滤波在滤除纹理噪声的同时,会弱化裂隙边缘信息,因此需通过图像锐化处理恢复或实现边缘信息增强。试验显示,采用拉普拉斯算子进行煤岩裂隙的边缘增强效果最好。数字图像函数的拉普拉斯算子借助各种模板卷积实现,基于二阶差分运算得到具有各向同性的双像素宽的边缘,一般不会出现伪边缘[13],增强了裂隙图像的边缘信息,有利于进一步的裂隙识别处理。

    煤岩裂隙图像预处理主要通过调用OpenCV库来实现,预处理结果如图1所示。

    图  1  煤岩裂隙图像预处理结果
    Figure  1.  Coal rock fracture image preprocessing results

    井下光线不足,煤体自身颜色偏暗,煤岩体裂隙类别复杂且形态各异,准确识别裂隙类别需要一定专业知识,导致煤岩裂隙识别模型不能很好地通过图像分析进行裂隙特征区分,造成识别准确率不高。另外,图像中裂隙形态、产状、纹理特征等不够完整。基于上述情况,通过实地观测,记录采集图像的裂隙特征并分类,从成因和形态两方面入手[14-15],构建煤岩裂隙数据集。该数据集共包含17种不同形态和组合关系的裂隙,经合并处理分为7类,每个数据都是经人工筛选出的具有相关裂隙种类的图像,具体见表1

    经过图像筛选和预处理后,确定300张具有典型特征的图像。由于采集的图像样本有限,而深度学习模型训练需要大量样本[16-18],所以需对数据集进行扩增。常用的数据集扩增方法包括旋转、缩放、裁剪、调整对比度、加入噪声等[19]。考虑煤岩裂隙图像的特点,为了有效保留图像裂隙特征,采用图像旋转方法进行扩增,如图2所示。最终确定1200张图像构成煤岩裂隙数据集,将数据集按照8∶2随机划分为训练集和测试集,即960张图像构成训练集,240张图像构成测试集。

    表  1  煤岩裂隙数据集
    Table  1.  Data set of coal rock fracture
    裂隙类别训练样本个数测试样本个数
    内生裂隙19749
    张性外生裂隙13233
    剪性外生裂隙7518
    张剪性外生裂隙4311
    压剪性外生裂隙8221
    劈理349
    采动裂隙7418
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    图  2  煤岩裂隙数据集扩增
    Figure  2.  Data set amplification of coal rock fracture

    采用Labelme软件对不规则形状的煤岩裂隙区域进行逐点分类标注,生成1 200张标注图像。部分分类标注后的可视化训练样本如图3所示。

    图  3  部分可视化训练样本
    Figure  3.  Part of visual training samples

    CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)是一种具有局部连接、权值共享特点的前馈神经网络[20],其实质是搭建特征提取层和特征映射层,对数据进行卷积和池化操作,不断提取隐藏在数据集中的特征信息。CNN主要由输入层、卷积层、激活函数层、池化层、全连接层叠加而成。不同的 CNN 结构对于不同问题、不同数据集具有不同的效果[21]

    为选择合适的CNN网络建立煤岩裂隙识别模型,选用主流的SegNet,DeepLab v3+,PspNet,U−Net模型对建立的煤岩裂隙数据集进行分类识别,结果见表2。可看出U−Net模型对训练集和测试集的识别准确率均最高。考虑U−Net模型结构简单,对于语义较为简单的多模态图像中高级语义信息和低级特征更加敏感,且对数量较少的数据集进行训练即可达到较好的识别效果[22],本文选择以U−Net模型为架构建立煤岩裂隙识别模型。

    表  2  不同模型的煤岩裂隙识别准确率
    Table  2.  Accuracy rate of coal rock fracture identification by different models
    模型准确率/%
    训练集测试集
    SegNet64.6355.38
    DeepLab v3+67.4162.86
    PspNet68.3753.82
    U−Net71.7166.01
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    煤岩裂隙识别模型包括主干特征提取、加强特征提取、预测3个部分,如图4所示,网络参数见表3

    图  4  煤岩裂隙识别模型网络结构
    Figure  4.  Network structure of coal rock fracture identification model
    表  3  煤岩裂隙识别模型网络参数
    Table  3.  Network parameters of coal rock fracture identification model
    层次结构参数设置
    卷积层_1卷积核数:16;卷积核尺寸:5×5×3;步长:1;全零填充
    卷积核数:16;卷积核尺寸:5×5×3;步长:1;全零填充
    池化层_1池化核尺寸:2×2;步长:2
    卷积层_2卷积核数:32;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    卷积核数:32;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    池化层_2池化核尺寸:2×2;步长:2
    卷积层_3卷积核数:64;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    卷积核数:64;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    卷积核数:64;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    上采样_4、
    拼接融合
    上采样因子:2×2×3
    卷积层_5卷积核数:64;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    卷积核数:64;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    上采样_6、
    拼接融合
    上采样因子:2×2×3
    卷积层_7卷积核数:32;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    卷积核数:32;卷积核尺寸:3×3×3;步长:1;全零填充
    卷积层_8卷积核数:8;卷积核尺寸:1×1×3;步长:1;全零填充
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    1) 主干特征提取部分。大小为512×512的煤岩裂隙图像经输入层转换为矩阵,输入主干特征提取部分进行初步特征提取。该部分为卷积层和最大池化层的堆叠,通过卷积层_1(2层卷积)+池化层_1、卷积层_2(2层卷积)+池化层_2、卷积层_3(3层卷积)完成特征提取。

    2) 加强特征提取部分。卷积层_3提取的特征图像经上采样_4进行2倍上采样,与卷积层_2+池化层_2提取的特征图像进行拼接。拼接图像经卷积层_5进行2层卷积,之后经上采样_6进行2倍上采样,与卷积层_1+池化层_1提取的特征图像进行拼接。拼接图像经卷积层_7进行2层卷积,最终得到与输入图像尺寸相同的特征图像。

    3) 预测部分。选用1×1的卷积层_8进行通道调整,将特征图像通道数调整为煤岩裂隙标注类别数,利用Softmax函数对原始图像的各像素点进行分类,通过对比分类结果中每个像素点属于每个类别的概率与标签,完成网络训练。

    由于煤岩裂隙图像数据集分类较多,为保证模型对每一类裂隙识别的准确性,同时考虑U−Net网络特征提取的特点,为减小模型训练耗时,采用迁移学习方式对数据进行迁移训练。

    在煤岩裂隙识别模型训练过程中,采用随机梯度下降法和迭代优化策略,衰减率为0.96,学习率初始值为0.01,批量大小初始值为2。每次迭代时,采用早停法连续迭代10次,若识别准确率未增长,则结束迭代进程,将学习率乘以0.1,从而提高模型对图像中更细微特征的敏感性。批量大小会影响模型训练速度和效果,选择批量大小为2,4,6,8,10分别进行训练。在不同学习率和批量大小条件下重复训练10次,取识别准确率均值,结果见表4。根据训练结果,最终选用批量大小为6,学习率为0.000 1。

    表  4  煤岩裂隙识别模型训练结果
    Table  4.  Training results of coal rock fracture identification model
    批量大小不同学习率下的识别准确率/%
    0.010.0010.000 50.000 10.000 01
    训练集测试集训练集测试集训练集测试集训练集测试集训练集测试集
    230.1927.9976.3177.2690.3671.2183.0582.9379.1368.96
    448.3846.9578.5569.3490.3671.1989.2383.0780.5268.52
    663.5252.6872.4373.8885.7468.0187.6989.4384.1377.53
    842.4141.2687.1474.6789.3168.6182.4587.3188.3972.45
    1042.8738.5784.9180.5089.7271.7086.0382.6082.6065.42
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    选用精确率、召回率、平均交并比、类别平均像素准确率作为衡量模型性能优劣的指标。其中平均交并比和类别平均像素准确率均依赖于混淆矩阵、精确率和召回率。识别模型训练所得的混淆矩阵如图5所示,序号0—7分别表示背景、内生裂隙、张性外生裂隙、剪性外生裂隙、张剪性外生裂隙、压剪性外生裂隙、劈理、采动裂隙。

    图  5  煤岩裂隙识别模型混淆矩阵
    Figure  5.  Confusion matrix of rock fracture identification model

    煤岩裂隙识别模型的评价指标如图6所示。可看出随着迭代次数增加,精确率和召回率逐渐增大,当迭代次数达到300以上时,精确率和召回率基本稳定,精确率均值为87%,召回率均值为92%,平均交并比大于85%且最高达90%,类别平均像素准确率大于80%且最高达90%,表明模型具有较强的边界拟合能力和较高的识别精度。

    图  6  煤岩裂隙识别模型的评价指标
    Figure  6.  Evaluation indexes of coal rock fracture identification model

    采集井下开采现场的煤岩裂隙图像(采动裂隙)和实验室加载实验裂纹扩展图像(张性外生裂隙),对煤岩裂隙识别模型进行测试。图像经预处理后,输入训练后的煤岩裂隙识别模型,识别结果如图7所示(自左至右依次为原图像、识别图像、原图像与识别图像的叠加图像)。可看出煤岩裂隙识别模型可有效提取目标特征信息,并将其与背景特征信息区分;对于单一裂隙,能够准确确定较宽裂隙的形状和位置,但对小微裂隙和裂隙边缘及两端识别效果欠佳。综合来看,设计的煤岩裂隙图像识别模型具有一定的可行性。

    图  7  煤岩裂隙识别结果
    Figure  7.  Coal rock fracture identification model

    1) 采集的井下煤岩裂隙图像受一定条件的限制而呈现效果不佳,影响裂隙识别效果。采用直方图均衡化、高斯双边滤波、拉普拉斯算子等,对煤岩裂隙图像进行预处理,提高图像质量和后续裂隙特征提取及识别的准确率。

    2) 对预处理后的煤岩裂隙图像进行裂隙分类,采用Labelme软件对图像进行像素级标注,建立煤岩裂隙数据集。

    3) 通过实验,选用U−Net模型建立煤岩裂隙识别模型,采用煤岩裂隙数据集训练得出合适的批量大小和学习率参数。实验结果表明:当迭代次数达到300以上时,煤岩裂隙识别模型的识别精确率均值为87%,召回率均值为92%,平均交并比大于85%,类别平均像素准确率大于80%。该模型具有较强的边界拟合能力和较高的识别精度。

    4) 采集井下煤岩采动裂隙和实验室张性外生裂隙,对煤岩裂隙识别模型进行验证。结果表明,该模型可有效提取目标特征信息并与背景特征信息区分,能够较准确地定位、识别单一裂隙。

    5) 为提高煤岩裂隙识别模型对小微裂隙和裂隙边缘及两端的识别准确率,未来将改进煤岩裂隙图像采集方式,采取更加有效的图像处理方法来提高图像质量,尤其是增强小微裂隙和裂隙边缘及两端的清晰度;增加数据样本数量,以提高模型识别准确率。

  • 图  1   定位分站及天线

    Figure  1.   Positioning substation and antennas

    图  2   车辆定位原理

    Figure  2.   Vehicle positioning principle

    图  3   区域划分

    Figure  3.   Regional division

    图  4   井下弯道拆解

    Figure  4.   Disassembly of underground bends

    图  5   车辆行驶状态判定流程

    Figure  5.   Vehicle driving status determination process

    图  6   车辆位置区分门限

    Figure  6.   Vehicle position differentiation threshold

    图  7   未入列状态

    Figure  7.   Non-queueing state

    图  8   入列限行状态

    Figure  8.   Restricted access queueing state

    图  9   关联闭锁状态

    Figure  9.   Associated locking status

    图  10   区间闭锁状态

    Figure  10.   Interval locking state

    图  11   车辆饱和限行

    Figure  11.   Vehicle saturation limit

    图  12   辅助信号灯

    Figure  12.   Auxiliary signal lights

    图  13   定时采样位置

    Figure  13.   Timed sampling positions

    图  14   车辆测距结果滤波前后对比

    Figure  14.   Comparison of vehicle distance measurement results before and after filtering

    图  15   测距误差滤波前后对比

    Figure  15.   Comparison of distance measurement error before and after filtering

    图  16   车辆速度滤波前后对比

    Figure  16.   Comparison of vehicle speeds before and after filtering

    图  17   主要设备布置

    Figure  17.   Main equipment layout

    图  18   工业现场状态观测器记录数据

    Figure  18.   Data recorded by industrial field state observer

    图  19   滤波前后信号灯闭锁成功率对比

    Figure  19.   Comparison of the success rate of signal light locking before and after filtering

    表  1   门限预测结果

    Table  1   Threshold prediction results

    组别时刻位置/cm时间/ms
    1前一时刻2 00519 675
    预测时刻2 00019 684
    后一时刻1 71520 206
    2前一时刻−1 88334 872
    预测时刻−1 88335 105
    后一时刻−2 17335 401
    3前一时刻−2 1115 112
    预测时刻−2 0005 357
    后一时刻−1 8775 632
    4前一时刻−1 97014 918
    预测时刻−2 00014 990
    后一时刻−2 38915 947
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    表  2   信号灯闭锁结果

    Table  2   Signal light locking results

    序号总次数闭锁成功次数
    未滤波卡尔曼
    滤波
    改进卡尔
    曼滤波
    18 2567 7198 0588 206
    28 5248 0558 3028 456
    38 4427 9868 2568 408
    48 2427 8138 0778 234
    59 5029 0089 2939 454
    68 4247 9948 2138 365
    79 5019 0459 2929 425
    88 5368 0928 3238 485
    98 5838 1208 4038 557
    108 4137 9678 2538 354
    118 2027 7847 9978 136
    129 5319 0649 2649 464
    138 4948 0528 2738 418
    149 5149 0299 3059 447
    158 5438 1338 3298 475
    168 4818 0578 2528 439
    178 2937 8458 0538 235
    188 1937 7597 9808 160
    198 5218 0868 2828 495
    208 4147 9518 2128 397
    218 2317 7878 0428 198
    228 0947 6257 8928 037
    238 2317 7628 0018 165
    248 1417 6937 8978 100
    258 5128 0528 2918 452
    268 8128 3198 5928 786
    278 7128 1988 5298 642
    288 6318 1058 4158 579
    298 5128 0188 2828 452
    308 6528 1768 4448 617
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  • [1] 张延国,刘振国,赵有国. 中型矿山斜坡道开拓方案比选实践[J]. 采矿技术,2021,21(3):31-33.

    ZHANG Yanguo,LIU Zhenguo,ZHAO Youguo. Comparison and selection practice of medium-sized mine ramp development scheme[J]. Mining Technology,2021,21(3):31-33.

    [2] 蒋万飞,秦绍龙,赵兴东,等. 新城金矿深部斜坡道围岩稳定性分析与控制技术[J]. 金属矿山,2023(10):31-36.

    JIANG Wanfei,QIN Shaolong,ZHAO Xingdong,et al. Stability analysis and control technology of deep ramp surrounding rock in Xincheng Gold Mine[J]. Metal Mine,2023(10):31-36.

    [3] 梁生芳. 浅谈无轨胶轮车辅助运输[J]. 煤炭工程,2003,35(10):9-11.

    LIANG Shengfang. A talk about the undergroud auxiliary haulage system of trackless rubber-tyred mine cars[J]. Coal Engineering,2003,35(10):9-11.

    [4] 田华. 胶轮车运输监控系统在煤矿的应用[J]. 工矿自动化,2012,38(9):119-120.

    TIAN Hua. Application of monitoring and control system for transportation of rubber-tyred locomotive in coal mine[J]. Industry and Mine Automation,2012,38(9):119-120.

    [5] 王进强. 矿山运输与提升[M]. 北京:冶金工业出版社,2015.

    WANG Jinqiang. Mine transportation and hoisting[M]. Beijing:Metallurgical Industry Press,2015.

    [6] 梁占泽,马平,赵俊达,等. 煤矿井下智能无轨辅助运输技术研究[J]. 煤炭工程,2022,54(增刊1):6-11.

    LIANG Zhanze,MA Ping,ZHAO Junda,et al. Research on intelligent trackless auxiliary transportation technology in coal mine[J]. Coal Engineering,2022,54(S1):6-11.

    [7] 曾令义. 乌兰铅锌矿产能提升技改系统优化设计与实践[J]. 矿业研究与开发,2023,43(9):7-11.

    ZENG Lingyi. Optimization design and practice of technical transformation system for capacity expansion in Ullan Lead-Zinc Mine[J]. Mining Research and Development,2023,43(9):7-11.

    [8] 杨韬仁. 我国煤矿辅助运输的现状和无轨胶轮技术的应用[J]. 煤炭科学技术,2006,34(3):21-23. DOI: 10.3969/j.issn.0253-2336.2006.03.008

    YANG Taoren. Present status of coal mine auxiliary transportation and application of rubber tyre transportation technology in China coal mine[J]. Coal Science and Technology,2006,34(3):21-23. DOI: 10.3969/j.issn.0253-2336.2006.03.008

    [9] 吴畏,唐丽均,田国正. 矿用井下智能交通控制系统设计[J]. 煤炭工程,2018,50(7):10-13.

    WU Wei,TANG Lijun,TIAN Guozheng. Design of intelligent traffic control system for coal mine[J]. Coal Engineering,2018,50(7):10-13.

    [10] 丁静波,唐志媛,肖雅静,等. 煤矿井下胶轮车交通调度指挥系统研究与设计[J]. 中国煤炭,2013,39(9):63-65.

    DING Jingbo,TANG Zhiyuan,XIAO Yajing,et al. Design of dispatching and controlling system for underground rubber tire vehicle transportation[J]. China Coal,2013,39(9):63-65.

    [11] 刘一江,周惠蒙,彭楚武,等. 井下交通信号控制及指挥系统的研究与实现[J]. 计算机测量与控制,2008,16(1):58-61.

    LIU Yijiang,ZHOU Huimeng,PENG Chuwu,et al. Study and realization of control and command system for underground traffic signal[J]. Computer Measurement & Control,2008,16(1):58-61.

    [12] 李明. 煤矿井下交通信号控制系统在神东矿区的应用[J]. 电子世界,2016(17):151,153.

    LI Ming. Application of underground traffic signal control system in Shendong mining area[J]. Electronics World,2016(17):151,153.

    [13] 李朝金. 地下矿斜坡道运输自动化管控系统研究[J]. 铁路通信信号工程技术,2021,18(8):39-42. DOI: 10.3969/j.issn.1673-4440.2021.08.009

    LI Chaojin. Automatic management and control system of underground mine ramp transportation[J]. Railway Signalling & Communication Engineering,2021,18(8):39-42. DOI: 10.3969/j.issn.1673-4440.2021.08.009

    [14] 佘九华,陈小林,张明杰. 基于物理检测方式的胶轮车运输监控系统[J]. 工矿自动化,2016,42(5):9-11.

    SHE Jiuhua,CHEN Xiaolin,ZHANG Mingjie. Rubber-tyred vehicle transport monitoring system based on physical detection mode[J]. Industry and Mine Automation,2016,42(5):9-11.

    [15] 杨勇,王方杰,周思维. 基于RFID和ZigBee技术的矿井机车定位系统设计[J]. 煤炭技术,2017,36(1):245-247.

    YANG Yong,WANG Fangjie,ZHOU Siwei. Design of mine locomotive positioning system based on RFID and ZigBee technology[J]. Coal Technology,2017,36(1):245-247.

    [16] 覃中顺,赵四海,胡云兰,等. 煤矿井下应急导航系统设计[J]. 煤炭工程,2020,52(7):49-52.

    QIN Zhongshun,ZHAO Sihai,HU Yunlan,et al. Design of coal mine emergency navigation system[J]. Coal Engineering,2020,52(7):49-52.

    [17] 郭勤勤. 基于UWB技术在井下实时定位系统中的应用[J]. 山东煤炭科技,2021,39(10):209-211.

    GUO Qinqin. Application of UWB technology in underground real-time positioning system[J]. Shandong Coal Science and Technology,2021,39(10):209-211.

    [18] 米彦军. 基于精确定位的井下红绿灯闭锁控制应用[J]. 低碳世界,2024,14(1):73-75. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2066.2024.01.025

    MI Yanjun. Application of underground traffic light locking control based on precise positioning[J]. Low Carbon World,2024,14(1):73-75. DOI: 10.3969/j.issn.2095-2066.2024.01.025

    [19] 包翔宇,单成伟,吴岩明. 基于UWB精确定位的辅助运输交通灯自动控制系统[J]. 工矿自动化,2022,48(6):100-111.

    BAO Xiangyu,SHAN Chengwei,WU Yanming. Automatic control system of auxiliary transportation traffic light based on UWB precise positioning[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):100-111.

    [20] 侯华,李峻辉,代超娜,等. 井下人员超宽带精确定位算法[J]. 电子测量技术,2023,46(4):35-40.

    HOU Hua,LI Junhui,DAI Chaona,et al. Ultra-wideband precise positioning method for downhole personnel[J]. Electronic Measurement Technology,2023,46(4):35-40.

    [21] 李明锋,李䶮,刘用,等. 基于5G+UWB和惯导技术的井下人员定位系统[J]. 工矿自动化,2024,50(1):25-34.

    LI Mingfeng,LI Yan,LIU Yong,et al. Underground personnel positioning system based on 5G+UWB and inertial navigation technology[J]. Journal of Mine Automation,2024,50(1):25-34.

  • 期刊类型引用(3)

    1. 路俊维,马雪松,马林霏. 基于光栅传感器的煤矿巷道锚杆受力监测技术. 煤炭技术. 2022(07): 179-181 . 百度学术
    2. 赵庆川,孙世岭. 基于总线传输的锚杆应力传感器研制. 计算技术与自动化. 2021(02): 21-24+35 . 百度学术
    3. 卢剑伟. 基于压力反馈控制的车间机械手智能防碰撞监测系统设计. 计算机测量与控制. 2020(12): 48-52 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2024-08-24
  • 修回日期:  2024-11-19
  • 网络出版日期:  2024-09-28
  • 刊出日期:  2024-11-24

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