指出矿山物联网云计算与平台技术在矿山物联网系统中起核心支撑作用;介绍了矿山物联网云计算平台的技术目标和主要功能;论述了建设矿山物联网云计算平台的关键技术,包括以云交互数据管道为核心的平台架构、资源智能管控模型及负载均衡算法、任务调度及资源分配策略、矿山实时异构数据交换、控制命令快速编码及批量发送、数据快速提取及批量打包、面向矿山应用的推送等,给出了各技术的研究方法和技术路线,为搭建一个完整、先进、具有普适性的矿山物联网云计算平台奠定了技术基础。

矿山物联网分为感知层、传输层和应用层。目前,感知层主要以现场总线(FCS)控制方式为主。各FCS子系统相对独立,这并不符合矿山物联网从底层进行信息融合的理念。新桥煤矿对此进行了技术改造,按现场总线具有开放性和互操作性的性能,用FCS实现现场各个控制器和仪表设备互联,提高各子系统间的融合程度,实现了智能设备互相感知,即物与物相联,取得了较好的效果。

系统分析了感知矿山物联网与矿山综合自动化的关系及区别,从矿山综合自动化的概念、实施案例出发,讨论矿山综合自动化建设与运行10余年来的成果,并总结了其存在的问题:感知手段传统单一,缺乏泛在感知网络,重硬集成,轻软集成,多学科交叉不够以及标准建设不足等。而感知矿山物联网技术正是解决这些问题的有效方法,提出了矿山物联网建设的主要内容为网络平台、应用平台、3个感知核心内容(人员感知、设备感知、灾害感知)和应用系统4个方面。指出综合自动化是矿山物联网的基础,矿山物联网是综合自动化概念的升华。

分析了目前煤矿综合自动化存在的主要问题,提出需采用物联网技术及其平台性来实现矿山物理世界的实时控制、精确管理和科学决策;指出矿山物联网的3层架构决定了矿山物联网是一种开放式平台,且该平台体现为结构性平台和服务性平台;提出矿山物联网的结构性平台应具有开放的感知层平台、开放的主干传输平台以及开放的应用基础平台;根据目前煤矿实际需求,介绍了矿山物联网服务性平台中的分布式监测监控底层服务平台、为第三方提供公共服务的平台、多学科协同工作平台以及云服务平台;最后指出结构性平台可确保服务性平台的有效实施,服务性平台有利于矿山不同专业在同一个公共平台上协同工作,形成一种新的基于物联网的协同工作模式,同时有利于将各种不同的应用服务集成到矿山物联网中,推动矿山安全生产所需服务的专业化发展。

指出了感知矿山物联网是在煤矿综合自动化基础上的延伸和扩展应用,因而,感知矿山物联网在很大程度上有别于综合自动化系统;由于煤矿应用的特点,感知矿山物联网与目前地面物联网应用也有一些不同之处;介绍了感知矿山物联网的特征,它主要表现在多系统综合应用、感知层开放、应用平台开放和适合构建逻辑子系统等几个方面;分析了感知层、网络层、应用层的关键技术和跨层的公共技术;给出了感知矿山物联网的开放性要求和标准建设。该文对更好地理解感知矿山物联网的建设具有一定的参考价值。

从云计算的概念、服务模式及云计算的优势出发,澄清一些对云计算的误解,在此基础上,给出矿山行业物联网的4层结构与云计算间的关系。明确在矿山物联网中云服务应主要由专业的服务商来提供。根据云计算中资源池与服务的概念,指出专家云是云服务的一种形式,结合几种矿山物联网中云计算的应用场景,讨论了感知矿山物联网中云计算的必要性与合理性。

针对矿山井下环境的特殊性导致井下监测到的海量信息的获取受到限制等问题,对目前备受关注的基于信号稀疏性的新型采样理论——压缩感知理论进行研究,以矿山物联网为研究对象,介绍了压缩感知基本理论及关键技术,分析了压缩感知理论在这个应用环境中的优势,理论上满足矿山物联网应用的需求。最后,利用Matlab仿真软件,对煤矿井下采集到的瓦斯浓度数据进行稀疏性分析、压缩与重构,结果表明压缩感知技术可以较精确地恢复原始瓦斯浓度信号。

基于物联网的温室大棚环境监控系统设计方法.pptx

Draw.io用阿里云3D矢量图标库-2022人工智能与物联网，使用请参考：[draw.io使用阿里云矢量图标库进行流程图、泳道图、UML、BPMN、架构图、部署图、原型图、用户故事图等绘制](https://blog.csdn.net/weixin_44479533/article/details/131289488)

ESP32物联网智能硬件开发实战（视频讲解版）-PPT教学课件