CN107328412B - 基于加速度的矿井下灾害报警系统 - Google Patents

基于加速度的矿井下灾害报警系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于加速度的矿井下灾害报警系统,煤炭行业易发生各种灾害事故,目前多采用各类传感器进行灾害预警及报警,易发生误报和漏报。所述报警系统根据井下灾害发生时现场工作人员行为会发生异常变化的特点,通过加速度数据实时监测井下工作人员的异常行为变化情况,并实时监测相关区域的现场环境数据,当工作人员的异常行为变化满足设定条件时,结合环境数据发出灾害报警。所述报警系统可快速准确地判断井下灾害,减少煤炭生产过程中的人员伤亡。

Description

基于加速度的矿井下灾害报警系统
技术领域
本发明涉及一种基于加速度的矿井下灾害报警系统,该系统涉及矿井无线通信、监控、监视、人员与设备定位技术等领域。
背景技术
煤炭行业是高危行业,易发生包括瓦斯、水灾、火灾、顶板、煤尘等灾害事故,目前多采用各类传感器进行灾害预警及报警,煤与瓦斯突出采用甲烷和风向传感器、水灾采用水浸和水位等传感器,火灾采用温度和烟雾等传感器,顶板灾害采用压力等传感器,传感器的报警方法受传感器种类和灵敏度等因素限制,易发生误报和漏报,并且这些报警系统及设备只能对单一的灾害进行报警,无法满足矿井灾害处理和应急救援的要求。因此,需要新型的具有实时性强、准确性高、可对多种灾害进行报警的井下灾害报警系统。
在灾害发生时,灾害的破坏力直接会危及灾害现场附近的工作人员的生命安全,一定会引起这些人员活动的异常变化。本发明根据这个原理提出一种新型的井下灾害报警系统。
发明内容
本发明提供了一种基于加速度的矿井下灾害报警系统,矿井下人员携带至少一种采集三轴加速度数据的具有无线通信功能的便携装置;系统监测至少一个人员的三轴加速度数据;系统通过三轴加速度数据监测人员的异常行为;当系统监测到人员的异常行为的持续时间超过设定阈值,则判定该人员为异常行为人,当异常行为人数量超过设定阈值,则发出井下灾害报警;所述异常行为包括姿态异常和活动异常;所述姿态异常包括躺卧;所述活动异常包括奔跑;所述人员的异常行为判定条件包括:
(1)在单位时间内至少有一轴的加速度数据变化频率高于设定阈值;
(2)至少有一轴的加速度数据变化幅度高于设定阈值;
(3)各轴加速度数据之间差值满足设定条件;
(4)各轴加速度数据之间关系的变化满足设定条件。
2.所述报警系统进一步包括:所述便携装置包括用于定位的定位装置;所述定位装置包括监测绝对位置的装置和监测相对位置的装置;所述定位装置包括三维定位装置、二维定位装置、一维定位装置;所述定位装置包括超声波测距定位装置、激光测距定位装置、红外测距定位装置、电磁波定位装置、图像识别定位装置。
3.所述报警系统进一步包括:所述便携装置包括一种或多种环境监测传感器;所述环境监测传感器包括:气压传感器、声音传感器、振动传感器、图像采集设备、一种或多种气体浓度传感器、一种或多种光传感器、温度传感器、湿度传感器;所述气体浓度传感器包括甲烷浓度传感器、氧气浓度传感器、一氧化碳浓度传感器、二氧化碳浓度传感器;所述光传感器包括红外线传感器、紫外线传感器、可见光传感器。
4.所述报警系统进一步包括:系统包括固定式环境监测传感器;所述固定式环境监测传感器包括:气压传感器、声音传感器、振动传感器、一种或多种气体浓度传感器、一种或多种光传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器;所述气体浓度传感器包括甲烷浓度传感器、氧气浓度传感器、一氧化碳浓度传感器、二氧化碳浓度传感器;所述光传感器包括红外线传感器、紫外线传感器、可见光传感器。
5.所述报警系统进一步包括:系统根据环境监测数据进一步确认是否发生灾害;系统根据环境监测数据判定井下灾害类型;所述灾害类型包括煤与瓦斯突出、冲击地压、顶板冒落、爆炸、火灾、水灾。
6.所述报警系统进一步包括:系统包括固定位置的图像监测设备;系统采用的报警方法包括使用图像监测设备进行人员位置监测、现场设备及环境监测;系统根据人员的位置变化及变化速度、设备及环境监测数据进一步确认是否发生灾害。
附图说明
图1基于加速度的矿井下灾害报警系统组成示意图。
图2基于加速度的矿井下灾害报警系统的报警流程示意图。
图3基于加速度的矿井下灾害报警系统的便携装置组成示意图。
图4灾害报警服务器灾害判定流程图。
具体实施方式
本发明所述基于加速度的矿井下灾害报警系统的便携装置可采用WiFi、Zigbee、WSN、GSM、3G、4G等无线通信方式进行通信方式。
图1所示为所述报警系统实施示例,系统主要组成包括:
1.监控主机(101),负责井下地理信息、便携装置位置及灾害报警相关信息显示,具有声光报警和人机交互功能,生产管理人员可通过监控主机访问存储服务器实现对井下地理信息、便携装置、井下工作人员的相关信息的添加、删除、输入、修改等操作。
2.存储服务器(102),负责井下地理信息、便携装置数据、井下环境数据及灾害报警相关信息存储,为灾害报警服务器(103)和监控主机(101)提供数据服务。地理信息服务可采用ArcGIS平台。
3.灾害报警服务器(103),负责井下灾害识别报警,从存储服务器获取井下地理信息、便携装置、井下环境等数据,从图像监控服务器(104)获取图像识别数据,向存储服务器(102)和监控主机(101)发送报警信息。
4.图像监控服务器(104),负责接收、存储、识别由井下摄像机(109)及便携装置(107)采集的井下环境视频图像数据,进行人员位置监测、现场设备及环境监测,可采用具有视频智能识别和存储服务功能的设备。
5.交换机(105),通信网络的交换设备,负责所有接入通信网络的设备的数据交换,可采用以太网络交换机设备。
6.通信分站(106),负责对便携装置及其它通信设备提供无线和有线方式的通信网络接入服务,并作为便携装置的参考定位节点为便携装置提供定位服务,通过通信线缆连接交换机。
7.便携装置(107),主要用于监测人员的活动状态,具有定位功能,并通过携带的环境监测传感器和摄像机采集环境数据和图像数据,将自身采集的位置数据、环境数据、图像数据发送给存储服务器(102)和监控服务器(103)。
8.固定式传感器(108),负责采集井下环境数据,固定安装于井下巷道、工作面等位置,连接通信分站(106),将所采集的数据发送至存储服务器(102)。
9.井下摄像机(109),负责采集井下环境视频图像数据,固定安装于井下巷道、工作面等位置,采用数字式视频网络摄像机,连接通信分站(106),将所采集的数据发送至图像监控服务器(104)。
如所需处理的数据过多,可适度增加各服务器设备。
所述基于加速度的矿井下灾害报警系统实施方案的报警工作流程如图2所示:
1.(107)便携装置通过三轴加速度传感器采集携带人员的加速度数据,并通过环境监测传感器和摄像机采集环境数据和图像数据,将加速度数据、环境数据、图像数据传送至通信分站。
2.(108)固定式传感器,采集井下环境数据,将所采集的数据传送至通信分站。
3.(109)井下摄像机,采集井下环境视频数据,将经压缩后的视频数据流传送至通信分站。
4.(106)通信分站,将便携装置、固定式传感器、其它井下运输设备和井下摄像机传送来的各类数据传送至交换机。
5.(105)交换机,将各通信分站传送来的各类数据转发至包括存储服务器、灾害报警服务器、图像监控服务器在内的各目的设备。
6.(102)存储服务器,接收并存储由便携装置、固定式传感器采集发送的加速度数据、井下运输设备数据和井下环境数据等,并将数据转发至灾害报警服务器和监控主机。
7.(104)图像监控服务器,接收并存储由井下摄像机和便携装置摄像机发送的井下现场视频图像数据,并对现场视频图像进行分析,将分析结果数据发送至灾害报警服务器;根据监控主机要求转发井下现场视频图像数据,或调取所存储的历史视频图像数据。
8.(103)灾害报警服务器,接收由存储服务器转发的加速度数据和井下环境数据,并接收由图像监控服务器转发的分析结果数据;对井下人员的加速度数据进行监测报警处理,并参考井下环境数据和图像分析结果数据确认灾害和识别灾害类型,向监控主机发送报警信息。
9.(101)监控主机,接收由存储服务器转发的位置数据、井下运输设备数据和井下环境数据等,根据监控要求接收和调取图像监控服务器提供的视频图像数据,接收灾害报警服务器发送的报警数据,根据报警数据发出声光报警,为生产管理人员提供灾害位置显示、现场数据显示等服务。
所述便携装置组成如图2所示,主要包括:
1.核心处理器(201),采用三星S3C2440处理器,S3C2440是基于ARM920T内核的微处理器,具有3个UART接口,2个SPI接口,2个USB接口,1个IIC-BUS接口,具有A/D转换;搭载Linux系统。
2.存储单元(202),包括256M NAND Flash、一片4M NOR Flash、128M SDRAM、一片IIC-BUS接口的EEPROM。
3.电源与时钟模块(203)包括电压转换和时钟管理元件,DC电压转换均采用MAX1724系列电源芯片,为所有芯片供电;选用12MHz晶振。
4.三轴加速度传感器(204),采用BOSCH公司的SMB380,采用IIC-BUS总线与核心处理器进行通信。
5.通信定位模块(205),采用TI的CC2431通信模块,具有定位功能,通过UART接口与核心处理器(201)连接通信,采用内置天线。
6.麦克风(206),作为声音传感器使用,负责采集现场环境声音信号,连接核心处理器(201)的Mic接口,由核心处理器处理和识别声音信号。
7.数字摄像机(207),作为图像采集设备采集现场图像数据、采用自带光源的具有数字视频压缩功能的USB口数字摄像机,通过USB口连接核心处理器(201),由Linux及设备驱动程序提供支持。
8.传感器(208),用于采集井下环境数据,包括气压传感器、振动传感器、气体浓度传感器、光传感器;温度传感器、湿度传感器中的一种或多种传感器,采用模块化设计,所有传感器均为模块,具有排针接口,通过排针插座与装置的主电路板连接,获得电源供电,如为模拟输出的传感器模块,将连接到核心处理器(201)支持A/D转换的I/O接口上。
所述灾害报警服务器灾害判定流程如图4所示:
1.(301)定时采集井下工作人员的加速度数据。
2.(302)单位时间内是否有一轴的加速度数据变化频率高于设定阈值,如果超过则执行(306),否则返回(301)继续监测。
3.(303)是否有一轴的加速度数据变化幅度高于设定阈值,如果超过则执行(306),否则返回(301)继续监测。
4.(304)各轴平均加速度数据之间差值是否大于设定阈值,如果超过则执行(306),否则返回(301)继续监测。
5.(305)各轴平均加速度加速度变化是否大于设定阈值,如果超过则执行(306),否则返回(301)继续监测。
6.(306)对满足设定条件的人员进行标记,系统进入异常监测状态,并记录异常监测状态的持续时间,
7.(307)对进行了标记的人员持续进行监测,记录持续时间超过设定阈值的行为异常人员的数目。
8.(308)对异常监测状态的持续时间进行判断,如持续时间超过设定阈值则执行(309),否则返回(307)继续监测。
9.(309)对超速人员的数目进行判断,如果超过设定阈值则执行(310),否则执行(309)。
10.(310)清除超速的人员的相关标记,清除异常监测状态标记。
11.(311)向监控主机(101)发送灾害报警信息。
12.(312)从存储服务器(102)获取由各传感器发送的环境数据,从图像监控服务器(104)获取现场视频图像进行分析结果数据。
13.(313)根据超速人员的位置信息分析其周边环境数据和图像进行分析结果数据,进一步确定灾害,并判定灾害类型。
14.(314)向监控主机(101)发送包括灾害类型的报警信息。

Claims (6)

1.基于加速度的矿井下灾害报警系统,其特征在于:矿井下人员携带至少一种采集三轴加速度数据的具有无线通信功能的便携装置;系统监测至少一个人员的三轴加速度数据;系统通过三轴加速度数据监测人员的异常行为;当系统监测到人员的异常行为的持续时间超过设定阈值,则判定该人员为异常行为人,当异常行为人数量超过设定阈值,则发出井下灾害报警;所述异常行为包括姿态异常和活动异常;所述姿态异常包括躺卧;所述活动异常包括奔跑;所述人员的异常行为判定条件包括:
(1)在单位时间内至少有一轴的加速度数据变化频率高于设定阈值;
(2)至少有一轴的加速度数据变化幅度高于设定阈值;
(3)各轴加速度数据之间差值满足设定条件;
(4)各轴加速度数据之间关系的变化满足设定条件;
所述便携装置包括一种或多种环境监测传感器;所述环境监测传感器包括:气压传感器、声音传感器、振动传感器、图像采集设备、一种或多种气体浓度传感器、一种或多种光传感器、温度传感器、湿度传感器;所述气体浓度传感器包括甲烷浓度传感器、氧气浓度传感器、一氧化碳浓度传感器、二氧化碳浓度传感器;所述光传感器包括红外线传感器、紫外线传感器、可见光传感器;
系统包括固定式环境监测传感器;所述固定式环境监测传感器包括:气压传感器、声音传感器、振动传感器、一种或多种气体浓度传感器、一种或多种光传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器;所述气体浓度传感器包括甲烷浓度传感器、氧气浓度传感器、一氧化碳浓度传感器、二氧化碳浓度传感器;所述光传感器包括红外线传感器、紫外线传感器、可见光传感器;
系统根据环境监测数据进一步确认是否发生灾害;系统根据环境监测数据判定井下灾害类型;所述灾害类型包括煤与瓦斯突出、冲击地压、顶板冒落、爆炸、火灾、水灾。
2.如权利要求1所述的报警系统,其特征在于:所述便携装置包括用于定位的定位装置。
3.如权利要求2所述的报警系统,其特征在于:所述定位装置包括监测绝对位置的装置和监测相对位置的装置。
4.如权利要求2所述的报警系统,其特征在于:所述定位装置包括三维定位装置、二维定位装置、一维定位装置。
5.如权利要求2所述的报警系统,其特征在于:所述定位装置包括超声波测距定位装置、激光测距定位装置、红外测距定位装置、电磁波定位装置、图像识别定位装置。
6.如权利要求1所述的报警系统,其特征在于:系统包括固定位置的图像监测设备;系统采用的报警方法包括使用图像监测设备进行人员位置监测、现场设备及环境监测;系统根据人员的位置变化及变化速度、设备及环境监测数据进一步确认是否发生灾害。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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