【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿粉尘扩散智能监测，具体涉及一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法。
技术介绍
1、基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测是指通过在矿井内部署多个相互连接的传感器节点，实时采集煤矿中的粉尘浓度、气流方向等数据，并将这些数据传输到中央控制系统。分布式传感网络的每个节点可以独立运行和协同工作，确保即使个别节点发生故障，整体系统仍能有效监测。该监测系统基于物联网技术和数据分析算法，能实现数据的动态采集和实时处理，并通过云平台或边缘计算分析粉尘扩散的趋势和分布情况。智能化的部分则体现在它可以根据监测结果进行预警，当粉尘浓度超标时触发报警，并提出相应的应急处理措施。这种监测系统提高了矿井的安全性，降低了爆炸和职业病的风险，为煤矿的安全生产提供了技术支持。
2、现有技术存在以下不足：
3、在煤矿粉尘扩散智能监测的分布式传感网络中，若传感节点的时间同步失效未被及时发现，可能导致严重后果。各节点必须精准同步时间，以确保粉尘浓度数据与气流、温度等信息在时间轴上的准确匹配。然而，网络延迟、通信故障或节点时钟漂移可能导致时间同步偏差。时间戳错误会使系统误判粉尘浓度变化的时机与扩散路径，可能错失关键的预警窗口，导致高浓度粉尘未能及时报警。如果矿区操作人员依赖错误数据进行判断，可能延误通风措施，增加爆炸风险或导致职业病隐患，对人员安全和生产运营造成严重威胁。
4、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。p>
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，通过双向延时计算法和渐进微调策略，有效消除网络延迟和时钟漂移的同步误差，确保各传感节点的时间精确一致，提升数据的可靠性。渐进微调避免了大幅校正导致的时间跳变和数据突变，保证了高频采集数据的连续性，有助于粉尘扩散趋势分析和预警模型的准确性。此外，系统采用冗余节点管理和自动切换机制，当节点出现异常时，能够及时启用备用节点接管任务，确保监测不中断，并通过故障信息上报提升运维效率，以解决上述
技术介绍
中的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，包括以下步骤：
3、在煤矿井下部署多个传感节点，每个节点具备采集环境数据的功能，并通过无线或有线通信模块组成分布式传感网络，所有节点启动时，通过中央控制器下发唯一的节点标识，并进行自检，确保硬件正常运行；
4、将各传感节点通过网络时间协议或时间同步协议与中央服务器进行时间同步，在同步过程中，考虑通信延迟并进行校正，确保时间戳的误差在允许范围内；
5、系统周期性地检测节点时间偏差，当检测到节点的时钟漂移超出设定阈值时，立即触发同步补偿机制；
6、将各传感节点按照设定频率采集粉尘浓度、气流速度和温度数据，并标注时间戳，数据上传至中央服务器时，通过动态筛选算法过滤掉时间戳异常或明显不符合历史规律的数据，减少因同步问题导致的误判；
7、服务器端采用时序预测算法处理上传数据，根据粉尘浓度和气流方向变化趋势预测未来的粉尘扩散路径，当预测结果显示未来某区域的粉尘浓度超出安全阈值时，提前发出预警；
8、采用自适应时间校正算法定期调整节点时钟偏差，并通过冗余节点对比法验证时间同步的准确性，当检测到多个节点的时间戳存在异常时，自动禁用异常节点并启动备用节点，以确保监测的连续性和数据的可靠性。
9、优选的，节点标识用于唯一标识分布式传感网络中的每个节点，节点标识包括mac地址、ip地址、序列号、或设备id；
10、mac地址是网络接口的物理地址，在无线或有线通信模块中；
11、ip地址用于动态网络配置；
12、序列号或设备id由制造商预设，用于区分同类传感设备。
13、优选的，节点时钟漂移检测及同步补偿的具体步骤如下：
14、通过周期性任务从中央服务器向所有传感节点广播同步请求，节点接收到请求后，将当前时间与服务器提供的参考时间对比，计算偏差值；
15、在系统中预设一个时间偏差阈值，根据矿井环境的实际需求动态调整该阈值；
16、当检测到节点漂移超过阈值时，服务器立即触发同步补偿机制；
17、在完成时间补偿后，再次轮询该节点及其周边冗余节点的数据，确保时间同步的补偿生效。
18、优选的，通过动态筛选算法过滤异常时间戳及历史数据异常的具体步骤如下：
19、各传感节点在设定频率下采集数据，并为每条数据添加时间戳，当数据上传至中央服务器时，首先检查每条记录的时间戳，确保其符合上传时间的预期范围；
20、将该节点的时间戳与临近节点的上传时间进行比对，确保单个节点的时间问题不会影响整体判断，同时为节点状态提供交叉验证；
21、采用动态筛选算法对上传的数据进行进一步验证，具体为：服务器将当前数据与该节点在过去一段时间的历史数据进行对比，判断其变化是否在正常变化范围内；
22、当检测到时间戳或数据异常时，自动执行多级筛选：轻微异常的数据会被标记为“待观察”，系统将其保留并等待未来数据进一步验证；而显著异常的数据则直接丢弃，并触发错误日志记录。
23、优选的，基于arima或lstm模型的煤矿粉尘扩散路径预测及预警的具体步骤如下：
24、对各节点上传的粉尘浓度ct、气流速度vt和气流方向θt数据进行清洗和归一化，所有数据采用滑动窗口机制进行处理，使模型能够捕捉历史变化模式，输入特征矩阵的定义如下：ct-k、vt-k表示前k步的粉尘浓度和气流速度，μc、σc表示粉尘浓度的均值和标准差，用于标准化；气流速度的均值和标准差为μv、σv，cos(θt-k)、sin(θt-k)表示对气流方向向量化处理，便于捕捉周期性变化，n为滑动窗口的大小，决定模型捕捉多少历史信息；
25、基于历史数据构建lstm网络，用于捕捉粉尘扩散的时间依赖关系，lstm核心公式如下：ft＝σ(wf·[ht-1，xt]+bf)，it＝σ(wi·[ht-1，xt]+bi)，ht＝σ(wh·[ct，ht-1]+bh)，式中，ft为遗忘门，用于决定是否保留上一时刻的状态，it为输入门，用于控制当前输入对细胞状态的更新程度，为当前时刻的候选细胞状态，ct为最终的细胞状态，结合过去和当前输入的信息，ht为隐藏状态，用于捕捉长短期依赖，σ为sigmoid激活函数，tanh为双曲正切激活函数。
26、优选的，使用训练好的lstm模型，系统输入当前时间窗口内的数据xt，预测未来时间步长n后的粉尘浓度，预测的表达式为：为了进一步预测粉尘扩散路径，系统结合气流速度和方向计算未来时刻的粉尘分布情况，计算的表达式为：式中，为预测的未来粉尘浓度，vt+n为未来气流速度，cos(θt+n-θt)为未来与当前气流方向的夹角，用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，节点标识用于唯一标识分布式传感网络中的每个节点，节点标识包括MAC地址、IP地址、序列号、或设备ID；
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，节点时钟漂移检测及同步补偿的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，通过动态筛选算法过滤异常时间戳及历史数据异常的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，基于ARIMA或LSTM模型的煤矿粉尘扩散路径预测及预警的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，使用训练好的LSTM模型，系统输入当前时间窗口内的数据Xt，预测未来时间步长n后的粉尘浓度，预测的表达式为：为了进一步预测粉尘扩散路径，系
7.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，采用自适应时间校正算法定期调整节点时钟偏差，并通过冗余节点对比法验证时间同步的准确性，具体的步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，节点标识用于唯一标识分布式传感网络中的每个节点，节点标识包括mac地址、ip地址、序列号、或设备id；
3.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，节点时钟漂移检测及同步补偿的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，通过动态筛选算法过滤异常时间戳及历史数据异常的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于分布式传感网络的煤矿粉尘扩散智能监测方法，其特征在于，基于arima或lstm模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：张国荣，黄峰，胡慢谷，付天予，李军，石胜利，芦文沛，王军博，杨小彬，
申请(专利权)人：华亭煤业集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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