前言：煤矿机电设备在矿井安全生产过程中不可或缺，在我国的重工业生产中有着非常重要的位置，为了保障煤矿机电设备的安全、高效、稳定运行，需要设计状态监测系统来精确测量温度、速度和设备精度等关键指标。然而，煤矿井下采掘通常面临着信号弱、干扰严重、数据信息难以准确传输等困扰，导致煤矿智能机电设备状况无法准确及时地传输到地面。因此，本文深入分析了基于煤炭机电回采技术的煤矿智能化监控系统
1、系统概述
基于煤炭机电回采技术的煤矿智能化监控系统是一种集成先进传感器、数据传输、云计算和人工智能等技术的综合性系统。该系统旨在实现对煤矿生产过程中的机电设备和回采工作面的实时监控、故障预警和智能化决策，以提高生产效率，保障安全生产。
智能监控系统结构组成
机电设备运行状态智能监控系统结构分为控制层、设备层和监控层。这个智能监控系统中，现有的工业以太网实现了场控层与企业控层之间的关系。工业以太网具有高效的数据传输和快速的速度，能够满足煤矿现场监控的需求。这是当前煤矿最常使用的数据传输方式。工地控制层使用工业以太网监测设备，例如风扇可编程逻辑控制器（PLC）和排水泵PLC，所有PLC都采用DP通信模式。为了提高系统的可靠性，本技术文件基于冗余原理，配备双PLC控制系统。为了满足频繁的通信需求，使用了高可靠性的总线系统结构。主PLC负责控制地下液压支架、破碎机、采煤机和刮板输送机等机电设备。在井下，远程视频监控采用了工业以太网通信。主PLC能够收到各类安全传感器的监测数据，以了解各种机电设备的运行状况。这些传感器监测数据通过工业以太网传输到控制层，同时监控数据，比如实时视频和语音，也通过工业以太网传输到控制层，这样就实现了传感器监测数据、语音和视频监控信息的有效整合。通过工业以太网将设备级别的连接到主控制站，可以有效解决信息孤岛问题。控制层主要位于地面，通过监控主机来实现对井下机电设备数据的监控、显示和存储。控制层会通过安设在运输线路上的辅助设施，与地面控制层通过Industrial以太网进行数据交互。设备层的主要任务是收集井下各种机电设备的运行状况参数，并执行决策命令。这些参数包括设备的运行温度、稳定性等。决策命令涉及运输、掘进和开采设备的操作控制。
3、基于煤炭机电回采技术的煤矿智能化监控系统分析
3.1数据挖掘技术
在煤矿安全监控系统中，数据挖掘技术的应用可以帮助煤矿企业快速、准确地从大量的安全监控数据中提取有用的信息。这种技术可以通过有效地采集、处理、分析、挖掘安全监控数据，实现对矿井安全生产过程的监控、分析、预警和控制。数据挖掘技术可以对煤矿监测数据中的事故因素进行挖掘和分析，以便及时发现和解决潜在的安全隐患。
数据挖掘技术的应用包括数据处理、数据挖掘、数据分析和数据应用等方面。其中，数据挖掘是数据处理过程中的重要环节，它可以帮助煤矿企业从大量安全监控数据中提取有用的信息，然后应用于各种安全管理决策中。数据挖掘技术通常包括实验设计、数据集成、数据选择、数据转换、数据挖掘、模型评估和模型使用等步骤，这些步骤都非常重要。
在煤矿中，数据挖掘技术的应用可以涉及很多方面，比如对煤矿生产过程、设备运行、环境因素、人员状态等进行监测和分析。通过对这些数据的挖掘和分析，煤矿企业可以实现对煤矿生产过程的有序管理，及时发现并预防安全隐患，从而提高整个生产过程的安全性和稳定性。在具体应用过程中，煤矿企业还可以结合自身实际情况，选择不同的数据挖掘技术，以实现从多个方面对煤矿安全进行全面监控和管理。
3.2减少传输层级和实现硬件融合
传统的安全监控系统采用以太环网+总线传输的3级或4级架构模式实现监测与控制，存在设备数量多、铺设线路长、建设成本高、数据转换交互层级复杂、系统巡检周期长等不足。因此，将数据的采集、处理、运算与交互环节统一由多功能监控分站来完成，并由多功能监控分站实现自组网传输平台，实现有线传感器端至地面中心站端的两级传输架构模式，减少中间的专用网络传输层级。两级传输架构模式具有架构简单、系统巡检周期短、建设成本较低、故障率低等优点。同一台多功能监控分站可以同时采集安全监控各类传感数据、人员定位读取器数据，采集高压防爆开关内的电压、电流、功率等实时参数，与应急广播系统、输送带喊话器、有线调度通信系统之间通信，实现多系统间的硬件融合和联动，达到控制前移、提高系统的可靠性、稳定性的目的。
3.3监控一体化技术
使用先进的传感设备构建人、机、环境的传感网络，确保人、机和环境信息的实时采集，统一通信协议，增加各监测系统之间的信息交互，确保通过当前开发的5G和光纤等先进传输手段及时上传信息。结合数据融合、云计算、风险分类、WebGIS和一图显示模式，构建了统一的监控平台。不仅便于管理人员查看井内的各种信息，及时了解井内的安全状况，而且通过平台的建立和通信协议的统一，可以将以前独立的人员、设备和环境信息整合为一个有机的整体，从而更科学、准确地评估井内风险水平，及时发现隐患，减少事故发生。同时，该平台可以与广播系统和井下的各种防灾设备连接，在判断出可能发生事故时可以结合实时上传的人员、设备、环境和巷道信息，规划撤离路径，组织人员撤离，启动相应的防灾设备防止事故扩大。
3.4软件系统的开发
煤矿智能化供电监控系统的软件系统是实现系统功能的核心，其开发过程采用了模块化、结构化的设计方法。这种方法将系统划分为多个独立的模块，每个模块负责特定的功能，便于系统的开发和维护。在软件开发过程中，利用先进的编程语言和开发工具，实现了丰富的功能模块和友好的用户界面。这些功能模块包括实时监控、故障诊断、电能管理和报警等，能够满足煤矿供电监控的各种需求。用户界面设计简洁明了，操作便捷，使用户能够轻松掌握系统的各项功能。此外，软件系统还具有良好的兼容性和可维护性，能够适应不同的煤矿环境和设备配置，方便后续的升级和维护工作。通过软件系统的开发，煤矿智能化供电监控系统具备了强大的功能和灵活的适应性，为煤矿的安全生产提供了有力的技术支持。
3.5传感器智能技术
随着该技术的应用，采用底功能和高性能MCU应用数字化的技术，监测传感器的身份信息和工作状态，在这之中，传感器的自身信息主要是包括了设备型号和生产日期以及出厂编号等等，信息监测包括供电状态、调校信息、故障诊断等，在这一监测中，对传感器进行全面管理。动态感知芯片的增加，能够远程对传感器的位置变化、跌落、移动等进行有效监测。为了保障安全监控系统数据的有效性，就必须正确安装传感器。由于煤矿井下空间十分有限，地磁匹配以及惯性导航能够在这一空间下不依赖定位系统的基础上解决无盲区位置定位。传感器能够实现远程在线动态化监测，监控设备安装是否到位，管理的规范性等，都能够为其提供可靠的数据信息。
总结与展望：基于煤炭机电回采技术的煤矿智能化监控系统是一种高效、安全、智能的生产管理工具。通过集成先进传感器、数据传输、云计算和人工智能等技术，实现对煤矿生产过程的实时监控、故障预警和智能化决策。该系统不仅可以提高生产效率，降低运营成本，还可以保障生产过程的安全可控。
未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，煤矿智能化监控系统将进一步优化和完善。例如，可以引入更多的传感器和监测设备，实现对煤矿生产环境的更全面监测；可以运用更先进的人工智能算法，提高故障预警和智能化决策的准确性和可靠性；还可以与物联网、大数据等技术相结合，实现煤矿生产数据的共享和协同，推动煤矿产业的智能化发展。
参考文献
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