矿井动目标精确定位技术及优化方法研究

郑学召, 严瑞锦, 蔡国斌, 王宝元, 何芹健

郑学召,严瑞锦,蔡国斌,等. 矿井动目标精确定位技术及优化方法研究[J]. 工矿自动化,2023,49(2):14-22. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18020
引用本文: 郑学召,严瑞锦,蔡国斌,等. 矿井动目标精确定位技术及优化方法研究[J]. 工矿自动化,2023,49(2):14-22. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18020
ZHENG Xuezhao, YAN Ruijin, CAI Guobin, et al. Research on precise positioning technology and optimization method of mine moving targets[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(2):14-22. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18020
Citation: ZHENG Xuezhao, YAN Ruijin, CAI Guobin, et al. Research on precise positioning technology and optimization method of mine moving targets[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(2):14-22. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.18020

矿井动目标精确定位技术及优化方法研究

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(52174197);陕西省应急管理领域科技信息化专项课题(2021HZ1130)。
详细信息
    作者简介:

    郑学召(1977—),男,新疆焉耆人,教授,博士,研究方向为应急技术与管理、矿山防灭火技术, E-mail: zhengxuezhao@ xust.edu

  • 中图分类号: TD676

Research on precise positioning technology and optimization method of mine moving targets

  • 摘要: 现有矿井动目标定位系统存在井下无线信号传输衰减严重、非视距误差较大、井下电磁环境复杂、动静目标感知范围广、多系统信息融合联动性强等问题,目前针对矿井动目标精确定位技术及优化方法的研究未全面分析动目标精确定位服务的特点和技术要求,且缺少主流与新兴定位技术的全面对比。针对上述问题,分析了常用信号传输技术和定位测距方法在矿井动目标精确定位系统中应用的优缺点,指出无线电定位技术是较为适合、可行的矿井动目标精确定位技术。从信号防碰撞技术、误差消除方法、定位结果优化方法和融合定位技术4个方面分析了我国矿井动目标精确定位优化方法的研究现状,总结了存在的问题:① 信号防碰撞算法的综合性仍需改进。② 测距误差控制手段的高效性有待提升。③ 融合定位方法在生产现场中应用尚不成熟。④ 系统的应急救援辅助作用未充分发挥。针对现有技术的不足,展望了矿井动目标精确定位技术的发展趋势:① 研究动态环境下信号冲突机制和冲突后恢复机制,设计综合信号防碰撞方案。② 研究精确、高效、经济的测距误差控制方案,节约通信成本。③ 设计多种定位方法深度融合的动态定位方案,提升系统的可靠性、灵活性和应用性。④ 研究多系统联动方案及极端情况下应急通信与定位恢复机制,充分发挥系统在应急救援中的作用。
    Abstract: The existing mine moving target positioning system has the problems of serious attenuation of underground wireless signal transmission, large non-line-of-sight error, complex underground electromagnetic environment, wide sensing range of dynamic and static targets, strong linkage of multi-system information fusion, etc. At present, the research on mine moving target precise positioning technology and optimization method does not comprehensively analyze the characteristics and technical requirements of the moving target accurate positioning service. It lacks a comprehensive comparison between the mainstream and emerging positioning technologies. In order to solve the above problems, the advantages and disadvantages of the common signal transmission technology and the positioning and ranging method applied in the mine moving target precise positioning system are analyzed. The radio positioning technology is pointed out to be a more suitable and feasible mine moving target precise positioning technology. This paper analyzes the research status and existing problems of the optimization method of the mine moving target precise positioning in China from four aspects: signal anti-collision technology, error elimination method, positioning result optimization method and fusion positioning technology. ① The comprehensiveness of the signal anti-collision algorithm still needs to be improved. ② The efficiency of ranging error control means needs to be improved. ③ The application of the fusion positioning method in the production site is not yet mature. ④ The auxiliary role of the system in emergency rescue is not fully played. In view of the shortcomings of the existing technology, the development trend of the mine moving target precise positioning technology is proposed: ① It is suggested to study the signal collision mechanism and post-conflict recovery mechanism in dynamic environment, and design a comprehensive signal anti-collision scheme. ② It is suggested to research precise, efficient and economical ranging error control scheme to save communication costs. ③ It is suggested to study dynamic positioning scheme design with deep integration of multiple positioning methods to improve the reliability, flexibility and applicability of the system. ④ It is suggested to study the multi-system linkage scheme and the emergency communication and positioning recovery mechanism in extreme cases, and give full play to the role of the system in emergency rescue.
  • 煤炭是我国主要能源,一次能源占比超60%,是国家能源安全稳定供应的“压舱石”,并且煤炭的主体能源地位短期内无法改变[1-2]。煤炭行业是高危行业,随着煤炭开采深度和强度的增加,煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出已成为我国煤炭开采的主要灾害,严重威胁煤矿安全生产[1-2]

    目前煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出监测预警方法主要有钻屑法、微震法、声发射法、电磁辐射法、电测法、声波探测法、顶板离层观测法、煤岩体变形测量法、应力监测法及红外辐射法等[3-9],在煤矿安全生产中发挥着重要作用。目前煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出监测预警方法通过分析有关参数变化趋势,判断动力灾害发生的危险性和可能性;但无法预报动力灾害发生时间、位置和强度等;在煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出发生时,也不能精准报警。目前煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出监测预警方法主要用于长期监测预警,指导钻孔卸压和抽采等防治冲击地压和煤与瓦斯突出作业,消除冲击地压和煤与瓦斯突出危险因素,但不能替代煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故报警。

    煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故诱因复杂,目前致灾机理尚不完全清楚,煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出监测预警效果还难以满足我国煤矿安全生产需求,煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故仍时有发生。目前,煤矿冲击地压事故主要靠人工发现,如果灾源附近人员全部遇难或被困,不在灾源的井下作业人员和地面调度室则不能及时发现灾害并应急救援,进而导致遇险人员窒息或失血过多而死亡,还会引发瓦斯和煤尘爆炸等严重次生事故。及时发现灾害,尽早疏通堵塞巷道和应急救援,争取黄金救援时间,则可减少掩埋和窒息造成的人员死亡,避免或减少瓦斯和煤尘爆炸等次生事故造成的大量人员伤亡,也可有效遏制煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故的迟报、漏报和瞒报。因此,研究煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警方法,具有重要理论意义和实用价值。

    煤矿冲击地压事故感知难。目前仅有基于声音的煤矿冲击地压感知报警的设想[10],但难以排除采掘和运输等声音的影响,并且受声音传播速度慢的影响,响应速度慢。因此,目前煤矿冲击地压主要靠人工发现,还没有自动发现和报警的方法。

    当煤矿井下发生冲击地压事故,事故现场人员发现后,通过矿用调度电话向矿调度室报警。但如果灾源附近人员全部遇难或被困,不在灾源附近的井下作业人员不能尽早发现事故和报警,更不能及时应急救援。

    目前煤矿井下设有摄像机,当发生事故时,如果调度员正好观察到该摄像机画面,可以发现事故。但煤矿井下摄像机多达数百台,地面调度室的调度员不能同时观察数百台摄像机画面。当冲击地压灾害发生瞬间,地面调度室人员往往不能及时发现和报警。

    目前,煤与瓦斯突出自动报警方法仅有基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法[11-12]和基于声音的煤与瓦斯突出感知报警的设想[10]

    基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法已推广应用[11-12]。煤与瓦斯突出喷出的瓦斯运移到甲烷传感器时间长,多达数分钟。甲烷传感器将甲烷浓度转换为电信号的响应时间多达20 s。煤与瓦斯突出抛出的煤岩速度快。因此,基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法受甲烷运移时间和传感器响应时间等影响,存在响应速度慢、甲烷传感器损毁前监测不到甲烷浓度大幅升高等问题。

    基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法主要根据甲烷浓度异常变化等进行报警。冲击地压灾害发生时,一般情况不会造成甲烷浓度明显变化。因此,基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法不能用于煤矿冲击地压报警。

    煤与瓦斯突出声音相对采掘和运输等声音较弱。因此,基于声音的煤与瓦斯突出感知报警的设想[10]难以排除采掘和运输等声音的影响,并且受声音传播速度慢的影响,响应速度慢。

    煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出均是由于煤岩体承受压力超过自身强度极限,使得聚集在巷道周围煤岩体中的能量突然释放,导致大量破碎煤岩抛向采掘工作面和巷道空间的煤岩动力灾害。煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出虽内在机理不同,但外在显现规律具有相似性[13-15]:① 大量煤岩突然破坏,并抛向采掘工作面和巷道空间。② 大量抛出的破碎煤岩速度较高,可达50 m/s。③ 大量抛出的破碎煤岩在采掘工作面和巷道空间扩散和堆积。④ 造成巷道支护和机电设备等损毁、倾倒、变形和移动。⑤ 造成水管、电缆、瓦斯抽采管路等损毁和坠落。⑥ 造成巷道毁坏及支护、机电设备和人员等被抛出煤岩掩埋。⑦ 造成采掘工作面和巷道空间产生强烈震动和煤岩破碎声响。⑧ 造成矿井风速和空气压力迅速增大后回落,风流反向,通风系统损毁。⑨ 造成采掘工作面和巷道空间产生电磁辐射和红外辐射。⑩ 造成煤矿井下人员伤亡。

    冲击地压发生时,瓦斯释放量远小于煤与瓦斯突出,一般情况下甲烷浓度没有明显变化。煤与瓦斯突出发生时,会释放大量瓦斯,巷道中甲烷浓度升高,升高速度及波及范围远大于冲击地压。因此可根据甲烷浓度升高速度和波及范围,区分煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出。

    文献[16]和文献[17]揭示了煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出的温度特征:煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩温度高于巷道、煤壁和已剥离煤岩的温度。文献[18]和文献[19]揭示了煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出的颜色特征:煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩颜色与井下设备非黑色和非褐色有明显差异。文献[20]揭示了煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出的深度特征:煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩深度变化速度高于正常生产和顶板冒落造成的深度变化速度。文献[21]揭示了煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出的掩埋特征:煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩造成的颜色及其图形面积、形状(圆形度、矩形度和面积周长比)变化,不同于正常生产和顶板冒落的变化,其变化速度快、规则度低。

    根据煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出温度、颜色、深度、掩埋等图像特征[16-21],本文提出了煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法,流程如图1所示。根据煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出温度、颜色、深度、掩埋等图像特征,识别煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出;再根据巷道空间和采掘工作面的甲烷浓度变化,区分冲击地压和煤与瓦斯突出,如果甲烷浓度迅速大面积升高,则判定为煤与瓦斯突出,否则判定为冲击地压。

    图  1  煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法
    Figure  1.  Image perception alarm method of coal mine rock burst and coal and gas outburst

    煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法具有直观、响应速度快、非接触、监测范围广、简单可靠等优点。该方法可直观地记录煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出真实情况。当煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故报警后,调度室值班人员可通过录像,立即确认事故,及时进行应急救援。

    煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩,会造成摄像机和传感器损毁。为减少煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩对图像感知的影响,本文提出了减少煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩对图像感知影响的方法,具体内容如下。

    1) 摄像机多点布置。煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出的发生是一个短时、急剧而又猛烈的过程,可造成数百米范围内的巷道和设备损坏。为防止煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩造成摄像机损毁或失效,摄像机应多点布置。摄像机应安装在掘进工作面、掘进巷道中间和入口,回采工作面、进风巷道中间和入口,主运输大巷和辅助运输大巷等地点。煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出发生时,靠近灾源附近的摄像机会被损毁,但离灾源较远的摄像机会被保存下来,用于动力灾害感知报警。

    2) 摄像机设置在较高位置。在同样条件下,靠近顶板的位置受煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩影响小。因此,摄像机应设置在巷道顶板、巷道两帮靠近顶板、液压支架顶部及液压立柱靠近顶部等较高位置,以减小煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩影响。

    3) 视频数据及时传输。光信号传播速度远大于煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩速度。因此,抛出的煤岩到达摄像机之前,摄像机已采集到煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像。光信号和电信号传输速度远大于煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩速度。因此,及时通过光缆和电缆等传输视频数据,可以在摄像机及线缆(电缆和光缆)损毁前,将已采集到的图像信号传输到地面,用于煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警。

    4) 甲烷传感器多点布置。甲烷传感器应设置在掘进工作面及其回风流、采煤工作面及其回风巷和进风巷、总回风巷等地点,感知瓦斯是否大范围大幅升高。如果甲烷浓度均大幅升高,则判定为煤与瓦斯突出;否则,判定为冲击地压。当然,煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩会造成传感器损毁或失效,但未被损毁或失效的传感器可用于煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出感知报警。

    1) 煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出自动感知报警方法是及时发现事故并应急救援,减少人员伤亡,避免或减少瓦斯和煤尘爆炸等次生事故发生,有效遏制事故迟报、漏报和瞒报的有效措施。

    2) 煤矿冲击地压事故特征感知难,目前仅有基于声音的煤矿冲击地压感知报警的设想,但难以排除采掘和运输等声音的影响,并且受声音传播速度慢的影响,响应速度慢。因此,目前煤矿冲击地压主要靠人工发现,还没有自动发现和报警的方法。

    3) 目前,煤与瓦斯突出自动报警方法仅有基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法和基于声音的煤与瓦斯突出感知报警的设想。但基于甲烷、风速和风向传感器的煤与瓦斯突出自动报警方法存在响应速度慢、甲烷传感器损毁前监测不到甲烷浓度大幅升高等问题;基于声音的煤与瓦斯突出感知报警的设想难以排除采掘和运输等声音的影响,并且受声音传播速度慢的影响,响应速度慢。

    4) 提出了煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出图像感知报警方法:根据煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出温度、颜色、深度、掩埋等图像特征,识别煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出;再根据巷道空间和采掘工作面的甲烷浓度变化,区分冲击地压和煤与瓦斯突出,如果甲烷浓度大面积迅速升高,则判定为煤与瓦斯突出,否则判定为冲击地压。该方法具有直观、响应速度快、非接触、监测范围广、简单可靠等优点,可直观地记录煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出真实情况;当煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出事故报警后,调度室值班人员可以通过录像,立即确认事故,及时进行应急救援。

    5) 提出了减少煤矿冲击地压和煤与瓦斯突出抛出的煤岩对图像感知影响的方法:摄像机多点布置,摄像机设置在较高位置,视频数据及时传输,甲烷传感器多点布置等。

  • 图  1   矿井动目标精确定位系统结构

    Figure  1.   Structure of precise positioning system for mine moving target

    图  2   双信道方式应用原理

    Figure  2.   Application principle of dual-channel mode

    图  3   矿井动目标精确定位技术发展趋势

    Figure  3.   Development trend of mine moving target precise positioning technology

    表  1   常用无线电定位技术对比

    Table  1   Common radio positioning technology comparison

    定位
    技术
    标准定位
    精度
    通信
    距离/m
    能量
    损耗
    建设
    成本
    维护
    成本
    自组
    网性
    巷道环境
    影响
    RFIDIEEE
    802.15.4
    15~30较低较低
    BluetoothIEEE
    802.15.1
    1~10较高一般
    ZigBeeIEEE
    802.15.4
    较高20~70一般较低
    WiFiIEEE
    802.11
    一般20~70较高一般
    UWBIEEE
    802.15.3
    <10一般
    5GR16100~200较高
    下载: 导出CSV

    表  2   常用测距定位算法对比

    Table  2   Comparison of common ranging and positioning algorithms

    定位
    算法
    定位
    精度
    建设
    成本
    巷道环境
    影响
    定位卡
    时钟偏
    移影响
    分站时
    钟偏移
    影响
    分站与定
    位卡时钟
    同步影响
    分站间
    时钟同
    步影响
    RSSI
    AOA一般
    TOA较低
    TDOA一般较低
    TOF较高
    TWR较高较高
    SS−TWR较低较高
    SDS−TWR较高较高
    ADS−TWR
    下载: 导出CSV
  • [1]

    LU Hanyu, WANG Huajun, LIU Ke, et al. Research of personnel orientation system of mine based on ZigBee technology[C]. International Conference on Advanced Materials and Engineering Materials, Shenyang, 2012, 1183-1187.

    [2] 胡青松,吴立新,张申,等. 煤矿工作面定位WSN的部署与能耗分析[J]. 中国矿业大学学报,2014,43(2):351-355. DOI: 10.13247/j.cnki.jcumt.2014.02.024

    HU Qingsong,WU Lixin,ZHANG Shen,et al. Placement of positioning WSN in coal face and energy consumption analysis[J]. Journal of China University of Mining & Technology,2014,43(2):351-355. DOI: 10.13247/j.cnki.jcumt.2014.02.024

    [3]

    XU Xiaofeng, XU Han, LI Wei, et al. Combined initial alignment system and alignment method for strapdown inertial navigation system of underground coal mining machine: AU2016365012B2[P]. 2018-05-17.

    [4] 李晓刚. 基于煤矿人员定位系统的寻人定位仪设计[J]. 煤矿安全,2014,45(8):139-141. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2014.08.041

    LI Xiaogang. Design of personnel locator based on coal mine personnel positioning system[J]. Safety in Coal Mines,2014,45(8):139-141. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2014.08.041

    [5] 胡青松,杨维,丁恩杰,等. 煤矿应急救援通信技术的现状与趋势[J]. 通信学报,2019,40(5):163-179. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2019123

    HU Qingsong,YANG Wei,DING Enjie,et al. State-of-the-art and trend of emergency rescue communication technologies for coal mine[J]. Journal on Communications,2019,40(5):163-179. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2019123

    [6] 王国法. 煤矿智能化最新技术进展与问题探讨[J]. 煤炭科学技术,2022,50(1):1-27. DOI: 10.3969/j.issn.0253-2336.2022.1.mtkxjs202201001

    WANG Guofa. New technological progress of coal mine intelligence and its problems[J]. Coal Science and Technology,2022,50(1):1-27. DOI: 10.3969/j.issn.0253-2336.2022.1.mtkxjs202201001

    [7] 胡青松,张申,吴立新,等. 矿井动目标定位:挑战、现状与趋势[J]. 煤炭学报,2016,41(5):1059-1068. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2015.1267

    HU Qingsong,ZHANG Shen,WU Lixin,et al. Localization techniques of mobile objects in coal mines:challenges,solutions and trends[J]. Journal of China Coal Society,2016,41(5):1059-1068. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2015.1267

    [8] 胡青松,张赫男,李世银,等. 基于大数据与AI驱动的智能煤矿目标位置服务技术[J]. 煤炭科学技术,2020,48(8):121-130.

    HU Qingsong,ZHANG Henan,LI Shiyin,et al. Intelligent coal mine target location service technology based on big data and AI driven[J]. Coal Science and Technology,2020,48(8):121-130.

    [9] 孙哲星. 煤矿井下人员精确定位方法[J]. 煤炭科学技术,2018,46(3):130-134. DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2018.03.022

    SUN Zhexing. Personnel position method in underground coal mine[J]. Coal Science and Technology,2018,46(3):130-134. DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2018.03.022

    [10] 霍振龙. 矿井定位技术现状和发展趋势[J]. 工矿自动化,2018,44(2):51-55. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17309

    HUO Zhenlong. Status and development trend of mine positioning technology[J]. Industry and Mine Automation,2018,44(2):51-55. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17309

    [11] 常琳. 煤矿井下无线定位技术及系统的应用现状和发展方向[J]. 煤矿安全,2021,52(7):94-98.

    CHANG Lin. Application status and development direction of wireless positioning technology and system in underground coal mine[J]. Safety in Coal Mines,2021,52(7):94-98.

    [12]

    HANCKE G P,SILVA B J. Wireless positioning in underground mines:challenges and recent advances[J]. IEEE Industrial Electronics Magazine,2021,15(3):39-48. DOI: 10.1109/MIE.2020.3036622

    [13] 国家能源局, 国家矿山安全监察局. 煤矿智能化建设指南(2021年版)[R/OL]. [2021-06-05]. https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=http%3A%2F%2Fzfxxgk.nea.gov.cn%2F1310015723_16240130783601n.docx.

    Nation Energy Administration, National Mine Safety Administration. Coal mine intelligent construction guide(2021 Edition)[R/OL]. [2021-06-05]. https://view.officeapps.live.com/op/view.aspx?src=http%3A%2F%2Fzfxxgk.nea.gov.cn%2F1310015723_16240130783601n.docx.

    [14] 孙继平,江嬴. 矿井车辆无人驾驶关键技术研究[J]. 工矿自动化,2022,48(5):1-5,31. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17947

    SUN Jiping,JIANG Ying. Research on key technologies of mine unmanned vehicle[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(5):1-5,31. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17947

    [15] 赵亦辉,赵友军,周展. 综采工作面采煤机智能化技术研究现状[J]. 工矿自动化,2022,48(2):11-18,28. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021090024

    ZHAO Yihui,ZHAO Youjun,ZHOU Zhan. Research status of intelligent technology of shearer in fully mechanized working face[J]. Industry and Mine Automation,2022,48(2):11-18,28. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021090024

    [16] 马宏伟,杨金科,毛清华,等. 煤矿护盾式掘进机器人系统精确定位研究[J]. 工矿自动化,2022,48(3):63-70. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070082

    MA Hongwei,YANG Jinke,MAO Qinghua,et al. Research on precise positioning of shield roadheader robot system in coal mine[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(3):63-70. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021070082

    [17] 田子建,李宗伟,刘晓阳,等. 基于电磁波及超声波联合测距的井下定位方法[J]. 北京理工大学学报,2014,34(5):490-494.

    TAN Zijian,LI Zongwei,LIU Xiaoyang,et al. A positioning method in mine tunnel based on joint electromagnetic wave and ultrasonic distance measurement[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology,2014,34(5):490-494.

    [18] 郑江涛,李四海,刘士明,等. 基于惯导和激光雷达的采煤机定位方法[J]. 中国惯性技术学报,2020,28(5):595-602.

    ZHENG Jiangtao,LI Sihai,LIU Shiming,et al. Positioning method of a shearer based on inertial navigation and lidar[J]. Journal of Chinese Inertial Technology,2020,28(5):595-602.

    [19] 张帆,李亚杰,孙晓辉. 无线感知与视觉融合的井下目标跟踪定位方法[J]. 矿业科学学报,2018,3(5):484-491.

    ZHANG Fan,LI Yajie,SUN Xiaohui. A novel method of mine target tracking and location based on wireless sensor and visual recognition[J]. Journal of Mining Science and Technology,2018,3(5):484-491.

    [20] 都世锋,景晓军. 矿井车辆RFID射频定位系统[J]. 煤矿安全,2012,43(8):123-125. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2012.08.006

    DU Shifeng,JING Xiaojun. Research on RFID vehicles position system in coal mine[J]. Safety in Coal Mines,2012,43(8):123-125. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2012.08.006

    [21] 贺磊,魏明生,仇欣宇,等. 基于UWB的井下人员定位算法研究[J]. 工矿自动化,2022,48(6):134-138. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022020035

    HE Lei,WEI Mingsheng,QIU Xinyu,et al. Research on positioning algorithm of underground personnel based on UWB[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):134-138. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022020035

    [22] 唐春玲,孙明刚. 基于无线定位技术的煤矿井下人员定位系统研究[J]. 煤炭技术,2014,33(1):116-118.

    TANG Chunling,SUN Minggang. Research on underground mine personnel positioning system based on wireless location technology[J]. Coal Technology,2014,33(1):116-118.

    [23] 刘世森. 基于UWB的矿井人员精准定位技术[J]. 煤矿安全,2019,50(6):118-120. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2019.06.029

    LIU Shisen. Accurate positioning technology for mine workers based on UWB[J]. Safety in Coal Mines,2019,50(6):118-120. DOI: 10.13347/j.cnki.mkaq.2019.06.029

    [24] 陈鸿. 井下人员定位系统防碰撞算法改进[J]. 工矿自动化,2012,38(7):4-6.

    CHEN Hong. Improvement of anti-collision algorithm of underground personnel positioning system[J]. Industry and Mine Automation,2012,38(7):4-6.

    [25] 王飞. 矿用精确定位系统防碰撞方法研究与实现[J]. 煤炭技术,2016,35(7):108-109. DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2016.07.044

    WANG Fei. Research and implementation of anti-collision algorithm in coal mine precise positioning system[J]. Coal Technology,2016,35(7):108-109. DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2016.07.044

    [26] 苏健,谢良波,杨颖,等. 基于空闲时隙消除的超高频RFID防碰撞算法[J]. 电子学报,2017,45(2):307-314. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.02.007

    SU Jian,XIE Liangbo,YANG Ying,et al. Idle slots elimination based anti-collision algorithm for UHF RFID[J]. Acta Electronica Sinica,2017,45(2):307-314. DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.02.007

    [27] 邵小强,李康乐,陈熙,等. 基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法[J]. 煤炭学报,2019,44(5):1616-1624.

    SHAO Xiaoqiang,LI Kangle,CHEN Xi,et al. MTOA positioning method of coal mine based on Kalman filter and parameter fitting[J]. Journal of China Coal Society,2019,44(5):1616-1624.

    [28] 邵小强,赵轩,聂馨超,等. 基于改进加权混合滤波的矿井RSSI定位方法[J]. 煤炭工程,2021,53(10):137-142.

    SHAO Xiaoqiang,ZHAO Xuan,NIE Xinchao,et al. RSSI positioning method for coal mine based on improved weighted hybrid filtering[J]. Coal Engineering,2021,53(10):137-142.

    [29] 李迎喜. 煤矿井下精确时间同步定位技术研究[J]. 单片机与嵌入式系统应用,2019,19(2):27-29.

    LI Yingxi. Research on precise time synchronization positioning technology in coal mine[J]. Microcontrollers & Embedded Systems,2019,19(2):27-29.

    [30] 朱光. 改进RSSI加权质心算法在井下人员定位中的应用研究[J]. 中国矿业,2018,27(12):198-201. DOI: 10.12075/j.issn.1004-4051.2018.12.029

    ZHU Guang. Application research of improved RSSI weighted centroid algorithm in downhole personnel positioning[J]. China Mining Magazine,2018,27(12):198-201. DOI: 10.12075/j.issn.1004-4051.2018.12.029

    [31] 卞佳兴,朱荣,陈玄. 基于改进双向测距-到达时间差定位算法的超宽带定位系统[J]. 计算机应用,2017,37(9):2496-2500. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2496

    BIAN Jiaxing,ZHU Rong,CHEN Xuan. Ultra wideband localization system based on improved two-way ranging and time difference of arrival positioning algorithm[J]. Journal of Computer Applications,2017,37(9):2496-2500. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.09.2496

    [32] 莫树培,李国良. 采用分段加权最小二乘法的井下人员实时定位系统设计[J]. 矿业安全与环保,2019,46(3):32-36. DOI: 10.3969/j.issn.1008-4495.2019.03.007

    MO Shupei,LI Guoliang. Design of real-time positioning system for underground personnel by using piecewise weighted least squares[J]. Mining Safety & Environmental Protection,2019,46(3):32-36. DOI: 10.3969/j.issn.1008-4495.2019.03.007

    [33] 张冉乔,苏中,刘宁. UWB人员运动定位的小波阈值去噪方法研究[J]. 现代电子技术,2020,43(17):34-38. DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.17.008

    ZHANG Ranqiao,SU Zhong,LIU Ning. Research on wavelet threshold denoising method for UWB localization of people motion[J]. Modern Electronics Technique,2020,43(17):34-38. DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.17.008

    [34] 唐丽均,吴畏,刘世森. 基于灰色预测模型的井下精确人员定位方法[J]. 工矿自动化,2021,47(8):128-132. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021060027

    TANG Lijun,WU Wei,LIU Shisen. Precise personnel positioning method in underground mine based on grey prediction model[J]. Industry and Mine Automation,2021,47(8):128-132. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021060027

    [35] 贺洁茹,王茹,张岩松. 矿井人员精确定位方法研究[J]. 煤矿机械,2020,41(12):31-34. DOI: 10.13436/j.mkjx.202012011

    HE Jieru,WANG Ru,ZHANG Yansong. Research on accurate positioning method of mine personnel[J]. Coal Mine Machinery,2020,41(12):31-34. DOI: 10.13436/j.mkjx.202012011

    [36] 吴静然,崔冉,赵志凯,等. 矿井人员融合定位系统[J]. 工矿自动化,2018,44(4):74-79. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17296

    WU Jingran,CUI Ran,ZHAO Zhikai,et al. Mine personnel fusion location system[J]. Industry and Mine Automation,2018,44(4):74-79. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17296

    [37] 仪玉杰,黄智刚,苏雨. 一种UWB与PDR融合的行人室内定位方法[J]. 导航定位学报,2019,7(3):38-43,50. DOI: 10.3969/j.issn.2095-4999.2019.03.007

    YI Yujie,HUANG Zhigang,SU Yu. A method of pedestrian indoor positioning combined UWB with PDR[J]. Journal of Navigation and Positioning,2019,7(3):38-43,50. DOI: 10.3969/j.issn.2095-4999.2019.03.007

    [38] 刘世森. 基于UWB和RFID相融合的矿井人员定位系统设计[J]. 自动化仪表,2020,41(8):82-86. DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2020030005

    LIU Shisen. Design of mine personnel positioning system based on the combination of UWB and RFID[J]. Process Automation Instrumentation,2020,41(8):82-86. DOI: 10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2020030005

    [39] 李宗伟,王翀,王刚,等. 煤矿井下人员融合定位方法[J]. 工矿自动化,2020,46(1):59-64. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019120026

    LI Zongwei,WANG Chong,WANG Gang,et al. Fusion positioning method of underground mine personnel[J]. Industry and Mine Automation,2020,46(1):59-64. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2019120026

    [40] 王红尧,郑鸿林,田劼,等. 面向矿井动目标的PSO−SVR模型与UWB Chan优化距离指纹融合定位方法[J]. 电子测量与仪器学报,2022,36(7):106-114.

    WANG Hongyao,ZHENG Honglin,TIAN Jie,et al. Fusion location method of PSSO-SVR model and UWB Chan optimal fingerprint matching for mine moving target[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrumentation,2022,36(7):106-114.

    [41] 谢和平,吴立新,郑德志. 2025年中国能源消费及煤炭需求预测[J]. 煤炭学报,2019,44(7):1949-1960. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2019.0585

    XIE Heping,WU Lixin,ZHENG Dezhi. Prediction on the energy consumption and coal demand of China in 2025[J]. Journal of China Coal Society,2019,44(7):1949-1960. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2019.0585

    [42] 王国法. 加快煤矿智能化建设 推进煤炭行业高质量发展[J]. 中国煤炭,2021,47(1):2-10. DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2021.01.002

    WANG Guofa. Speeding up intelligent construction of coal mine and promoting high-quality development of coal industry[J]. China Coal,2021,47(1):2-10. DOI: 10.3969/j.issn.1006-530X.2021.01.002

    [43] 胡青松,曹灿,吴立新,等. 面向矿井目标的双标签高精度定位方法[J]. 中国矿业大学学报,2017,46(2):437-442. DOI: 10.13247/j.cnki.jcumt.000658

    HU Qingsong,CAO Can,WU Lixin,et al. A dual-tag high precision localization method for coal mine objects[J]. Journal of China University of Mining & Technology,2017,46(2):437-442. DOI: 10.13247/j.cnki.jcumt.000658

  • 期刊类型引用(4)

    1. 张赟. 基于UWB技术的煤矿井下人-车防碰撞安全预警方法研究. 陕西煤炭. 2025(03): 169-173 . 百度学术
    2. 肖明国,张彪,康玉国,丁文,黄渊,郑学召. 面向钻孔救援的UWB雷达探测技术研究进展. 煤炭技术. 2024(06): 174-177 . 百度学术
    3. 戴剑波. 基于UWB精确定位智能搜救仪设计. 自动化与仪器仪表. 2024(08): 298-301+306 . 百度学术
    4. 王耀. 基于5G工业互联网的井工煤矿信息化技术研究. 工矿自动化. 2023(S1): 29-31 . 本站查看

    其他类型引用(6)

图(3)  /  表(2)
计量
  • 文章访问数:  313
  • HTML全文浏览量:  57
  • PDF下载量:  63
  • 被引次数: 10
出版历程
  • 收稿日期:  2022-08-29
  • 修回日期:  2023-01-31
  • 网络出版日期:  2023-02-26
  • 刊出日期:  2023-02-24

目录

/

返回文章
返回