物联网的关键技术论文-矿山安全生产物联网关键技术与研究进展
【能量人正在观看,点击右上角添加“关注”】
煤矿智能技术创新论坛
分论坛:煤矿智能技术学术论坛系列报告7:
中国矿业大学丁恩杰教授
《物联网在矿山安全生产中的关键技术及研究进展》
本期推送中国矿业大学丁恩杰教授在《中国煤炭学报》第六期发表的文章。为方便大家深入了解本文内容,《中国煤炭学会学报》特邀丁恩杰教授通过视频对相关结果进行详细讲解。
文章信息为:
丁恩杰,于晓,廖玉波,等。基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断[J].中国煤炭学报,2020,45(6):2308-2319.
视频分析
创新
(1)矿井感知信息统一描述和状态知识表征的研究考研论文,将传统的“人机”交互监控模式升级为“感知-机器认知-机器决策”的智能监控模式分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层四个层次的功能,并提出设备状态知识共享和迁移模型。
(2)结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术,设计了矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法,提出了面向采矿全过程的实时性设备运行感知、演化分析、智能交互的“虚实融合”感知模型,实现了虚实系统运行过程的“精准映射、信息二元、融合交互、协同演化”。
(3)分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法的研究现状、技术架构、存在的问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法构建机制模型、经验知识和数据融合深度特征的矿山设备状态诊断模式构建基于大数据分析矿山设备状态、研发知识和数据双驱动矿山设备状态分析系统平台数据分析系统平台。
关于作者
丁恩杰,男,1962年4月20日出生,山东青岛人,教授,博士生导师物联网的关键技术论文-矿山安全生产物联网关键技术与研究进展,中国矿业大学物联网研究中心(感知矿)常务副主任,矿业互联网物联网工程技术专家,是我国感知矿山物联网理论与技术的主要创始人。主持建设了矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室、江苏省感知矿山物联网工程实验室、江苏省感知矿山工程研究中心。获省部级科技进步奖4项,其他省部级科技成果奖7项;获得国家授权专利20余项,其中发明专利7项;出版专着2部物联网的关键技术论文,教材1部,发表学术论文120余篇。其中SCI检索25条,Ei检索18条。
研究方向
矿山物联网、矿山综合自动化、矿山信息化与智能化
主要成果
带领团队完成矿井物联网感知系统及顶层设计,首创矿井物联网“三感知”概念,制定《感知矿井物联网技术方案》 ,这是第一个“感知”获国际认可的“我的”物联网技术方案。主持国家自然科学基金项目、国家科技攻关计划、国家科技支撑计划等多项国家科技项目。主持国家重点研发计划项目“矿山安全生产物联网关键技术与装备研发”1项,
概括
矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多种形式系统的复杂耦合结构。工作过程中环境和工作条件不断变化,缺乏有效的技术手段来解决矿山设备健康状态的实时感知。
借助物联网、工业互联网、人工智能和大数据挖掘技术,研究矿山设备状态的知识建模和在线诊断方法,将传统的“人机”交互监控模式升级为“感知机”认知机决策”“智能监控模式。
分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层、数据与知识共享迁移层四个层次的功能,并提出设备状态知识共享和知识共享。迁移模式;结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术、设计信息描述、知识表示和决策融合方法对矿山机械设备系统状态知识建模,提出矿山设备运行全过程的实时感知和演化。 “虚实融合”感知分析与智能交互模型,实现“精准映射、
分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法的研究现状、技术架构、存在的问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法物联网的关键技术论文,构建机制模型集成的矿山,经验知识和数据的深层特征。设备状态诊断模式,矿山设备状态大数据分析与应用技术研究,矿山设备状态诊断与全生命周期管理等智能化应用服务系统的研发。
形成了矿山设备运行信息感知、知识建模、状态在线识别的方法体系,实现矿山机械设备故障状态自诊断、隐患早期预测性维护、智能调度和协同管控,提供智能无人化矿山生产技术支持。
图片的一部分
矿山设备状态感知研究问题及建设目标
基于物联网的矿山设备状态感知系统
基于数字孪生的采煤机“虚实融合”模型
数据驱动的矿山设备诊断方法架构
基于CNN的设备状态诊断方法
基于迁移学习的采煤机故障诊断模型
矿山设备大数据分析平台业务架构
文都管联院在预祝2021-2022一路长虹!