基于单片机的矿井火灾监测系统设计研究

为了保证矿井提升机安全可靠运行,开发出基于LabVIEW的状态监测与故障诊断系统。实现了对信号的时域分析、频域分析及相关分析,并完成了数据的存储与回放,为提升机故障诊断提供可靠依据。通过具体的实践,证明了该系统应用到矿井提升机故障诊断中是可行、可靠的。

对常用的突水水源判别方法进行了概述,阐明了其适用条件,为选择合适的方法提供了依据。以石壕煤矿为例,利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性。

针对井下环境亮度低，粉尘严重等造成监控视频图像光照不均匀以及模糊不清等问题，提出了基于二维伽马函数实现井下视频图像增强的算法。该算法运用具有边缘保持性的引导滤波提取光照分量，通过二维伽马函数自适应调整光照，并运用基于受限自适应的直方图均衡化调整全图的对比度，从而提高图像的清晰度以及信息量。提出的算法与经典算法相比，无论是在视觉效果上，还是在信息熵，平均梯度，标准差等方面都优于经典算法。结果表明该方法可有效提高图像的清晰度，信息量以及对比度，同时减轻井下光照不均匀以及粉尘造成的图像质量不高的问题，提高了井下视频监控图像中的整体的视觉效果。

通过对矿井通风网络各种矩阵的特性进行分析,给出了从基本关联矩阵到独立回路矩阵的矩阵变换关系。并在此基础上,利用MATLAB编程实现了独立回路矩阵的计算机快速求解。

moxa矿井用交换机设计，尺寸最小化

通风软件，好用，为了你在以后工作当便，采矿工程技术员卡下下，用用

提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。

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为了避免矿井透水事故的发生,有效建立健全井下水害防治体系,基于事故树模型,重点进行了山西省矿井透水事故分析。在事故致因理论的基础上,通过归纳几类常见导致煤矿透水事故的因素,从人、物、环境和管理4个方面展开分析,建立了煤矿透水事故树分析模型;通过最小割集计算得出导致透水事故产生的隐患组合达到192个,并提出加强人员综合素质、提升安全培训效果等防控措施,以确保矿井的安全生产。