[发明专利]一种基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法有效

专利信息
申请号: 201710323280.3 申请日: 2017-05-10
公开(公告)号: CN107066313B 公开(公告)日: 2020-08-04
发明(设计)人: 杨兆建;谢嘉成;王学文;王淑平;李博;李娟莉;王义亮;孙政;王亚飞;张庆 申请(专利权)人: 太原理工大学
主分类号: G06F9/455 分类号: G06F9/455;G06F30/17;H04L12/24;G01D21/02
代理公司: 太原倍智知识产权代理事务所(普通合伙) 14111 代理人: 戎文华
地址: 030024 山西*** 国省代码: 山西;14
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 局域网 协同 工作面 虚拟 监测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法,所述方法是在局域网环境下,虚拟现实监测上位机群实时读取数据库服务器中的由组态监测上位机群实时通过信号采集与传输系统采集的布置在实际综采工作面设备上的实时传感系统;并由数据分析服务器实时对数据库服务器中的数据进行分析与处理,实时处理结果以及历史数据分析结果返回虚拟现实监测上位机群中的显示动画并显示;

所述虚拟现实监测上位机群是一群安装在虚拟现实仿真引擎Unity3d环境下 VR监测程序的高性能服务器,VR监测程序包括采煤机与刮板输送机VR监测程序、液压支架虚拟监测程序Ⅰ、液压支架虚拟监测程序Ⅱ、液压支架虚拟监测程序Ⅲ;其中每一个监测程序均是由虚拟模型、虚拟局域网协同接口和虚拟数据接口组成;

其中的虚拟模型是在unity3d环境下,已建立的与实际综采工作面完全真实相对应的虚拟综采设备中,已获取的虚拟采煤机与虚拟刮板输送机的控制权,通过虚拟数据接口获取到真实采煤机和真实刮板输送机的内在参数数据和姿态参数数据,通过后台程序与算法,驱动虚拟采煤机与虚拟刮板输送机进行虚拟运动;

其中的虚拟数据接口是完成实时数据库服务器中读取采煤机和刮板输送机的内在运行数据和在数据分析服务器读取采煤机和刮板输送机的经过多传感信息融合技术建立的姿态参数,然后对Unity3d中的虚拟采煤机、虚拟刮板输送机进行驱动与控制,实现采煤机与刮板输送机的虚拟监测;

其中的虚拟局域网协同接口是将采煤机与刮板输送机的实时数据,通过Unity3d的NetWorkView组件中的RPC命令向液压支架虚拟监测程序Ⅰ、液压支架虚拟监测程序Ⅱ、液压支架虚拟监测程序Ⅲ进行实时发送,以及接收从液压支架虚拟监测程序Ⅰ、液压支架虚拟监测程序Ⅱ、液压支架虚拟监测程序Ⅲ传来的相应设备的数据,驱动本画面中的采煤机、刮板输送机、液压支架的虚拟模型进行相应动作,从而合成一个整体工作面全景画面,使安装有采煤机与刮板输送机VR监测程序的监测主机可以对整个全景综采工作面进行监测;

所述数据库服务器是储存所有综采工作面设备的实时数据,包括采煤机、刮板输送机、液压支架的数据库,实时接收由组态监测上位机群实时存入实际工作面运行的数据;

所述组态监测上位机群是一群安装有组态王监测程序的高性能服务器,接收信号采集与传输系统实时采集的数据;所述组态王监测程序包括采煤机与刮板输送机组态王监测程序、液压支架组态王监测程序Ⅰ、液压支架组态王监测程序Ⅱ、液压支架组态王监测程序Ⅲ,分别从信号采集与传输系统实时采集相对应的设备数据;

所述信号采集与传输系统是综采工作面设置有无线与有线共存的传输网络,将实时传感系统的信号传输到组态监测上位机群;

所述实时传感系统是在综采工作面设置有采煤机实时传感系统、刮板输送机实时传感系统、液压支架实时传感系统,传输和控制系统中的各种传感器信号,包括每个设备运行的姿态参数和内在运行参数;

所述采煤机的实时传感系统是设置有姿态参数和运行参数;所述姿态参数包括采煤机位置、采煤机俯仰角、横滚角、偏航角、左摇臂转角和右摇臂转角,左油缸伸长长度和右油缸伸长长度;所述运行参数包括左右截割电机、左右牵引电机和泵电机的电流和温度;

所述液压支架是设置有实时传感系统,包括姿态参数和运行参数;所述姿态参数包括底座横向倾角和纵向倾角,顶梁横向倾角和纵向倾角,掩护梁倾角、前连杆倾角、立柱压力、护帮板接近、推移机构伸长长度;所述运行参数包括液压系统压力和流量;

所述刮板输送机是设置有实时传感系统,包括每一段中部槽的横向倾角和纵向倾角、刮板输送机的链速,以及相邻的中部槽之间的曲直度检测,运行参数包括电机温度和电流;

所述数据分析服务器是集成有matlab软件与Unity3d软件的高性能服务器,并且可以实时获取数据库服务器的数据进行分析与诊断,包括虚拟姿态参数计算模块和预测模块;

所述虚拟姿态参数计算模块是通过多传感器信息融合技术,利用一个传感器一段时间内的多个数据,利用特定的算法进行计算以及多个具有相关度的传感器数据进行二次的信息融合,最大限度的提高姿态参数数据;

所述预测模块是液压支架参数预测模块、采煤机参数预测模块和刮板输送机参数预测模块,在线利用实时计算的数据进行大数据分析,预测下一刀的数据;

其中的液压支架参数预测模块是利用灰色马尔科夫理论对下一刀的参数进行预测;

其中的采煤机参数预测模块是对采煤机记忆截割信息进行预测和识别;

其中的刮板输送机预测模块是对刮板输送机下一刀的排布状态进行识别;

所述液压支架虚拟监测程序Ⅰ是对综采工作面编号1到编号50的支架状态;所述液压支架虚拟监测程序Ⅱ是对综采工作面编号51到编号100的支架状态;所述液压支架虚拟监测程序Ⅲ是对综采工作面除编号1到编号100以外的剩余的支架状态。

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