导语

  

内容提要

  

    随着矿山物联网在煤矿的应用，以大量移动瓦斯检测仪（如智能矿灯）为代表的移动测量装置以及由此产生的大量移动监测数据，对煤矿传统传感器监测数据处理方法提出了挑战。本书主要以矿山物联网移动瓦斯测量数据为例，介绍移动瓦斯测量数据的传输与处理技术，并适当介绍矿山设备多通道测量数据、分布式矿震监测数据和移动目标定位数据等移动测量数据的处理方法。王刚、罗驱波、宁永杰、于嘉成著的这本《矿山物联网移动测量数据传输与处理技术》共6章。第1章介绍综合自动化、矿山物联网的基本概念。第2章介绍矿山物联网中的移动测量数据与处理技术。第3～6章分别以移动瓦斯测量数据、矿山设备多通道测量数据、分布式矿震监测数据、移动目标定位数据为例，介绍矿山物联网常用移动测量数据的传输与处理方法。
    本书可供广大煤矿科技工作者参考。

前言
第1章 矿山物联网基础与发展趋势
  1.1 矿山自动化与矿山物联网
  1.2 矿山物联网应用模型
  1.3 矿山物联网发展趋势
第2章 矿山物联网中的移动测量数据
  2.1 分布式测量数据与移动测量数据
  2.2 监测网络
  2.3 移动瓦斯监测数据
  2.4 分布式矿震监测数据
  2.5 矿山设备多通道测量数据
  2.6 移动目标定位数据
  2.7 移动测量数据传输与处理技术
第3章 移动瓦斯测量数据传输技术
  3.1 瓦斯数据流压缩感知技术
    3.1.1 压缩感知理论基础
    3.1.2 瓦斯数据稀疏化特点
    3.1.3 瓦斯数据压缩采集模型
    3.1.4 稀疏化频率与采样点数
    3.1.5 测量矩阵的产生
    3.1.6 瓦斯数据重构
  3.2 动态自组织数据传输技术
    3.2.1 多权值动态自组织路由技术
    3.2.2 随机动态自组织路由技术
    3.2.3 伪随机自组织路由技术
第4章 移动瓦斯测量数据处理技术
  4.1 瓦斯数据流聚类方法
    4.1.1 时间序列相似性准则
    4.1.2 时间序列相似性数学分析方法
    4.1.3 基于滑动时间窗的短时瓦斯数据特征选取
    4.1.4 短时瓦斯流模糊C均值聚类算法
  4.2 瓦斯数据流修正技术
    4.2.1 移动瓦斯传感器数据修正算法
    4.2.2 修正信息下发与机会通信
第5章 矿山设备多通道测量数据处理技术
  5.1 矿山多通道监测数据特征提取
    5.1.1 特征提取技术研究现状
    5.1.2 多通道数据时频域分析
    5.1.3 小波变换
    5.1.4 希尔伯特-黄变换理论
    5.1.5 信息与熵
    5.1.6 Mel倒谱系数
  5.2 矿山多通道监测数据融合与特征降维
    5.2.1 基于多通道监测数据信息融合
    5.2.2 信息融合分类
    5.2.3 特征降维
  5.3 矿山多通道监测数据特征分类
    5.3.1 模式识别
    5.3.2 神经网络
    5.3.3 支持向量机
第6章 其他移动测量数据处理技术
  6.1 矿震监测数据处理技术
    6.1.1 矿震监测中的时间同步技术
    6.1.2 矿震监测数据的压缩感知
    6.1.3 矿震监测数据的定位技术
  6.2 移动目标定位数据处理技术
    6.2.1 常用移动目标定位算法
    6.2.2 移动目标跟踪算法
参考文献