蒋荟[1]2013年在《基于信息融合的铁路行车安全监控体系及关键技术研究》文中研究表明铁路是国民经济的大动脉,铁路运输安全是铁路工作的生命线,是建设和发展和谐铁路的重要保障。“十一五”以来,铁路部门不断加强安全监测设备和行车安全信息化系统建设,实施管理创新,加强安全风险管理,大大增强了保障铁路行车安全的能力,安全形势总体呈现稳定、有序可控的态势。近年来,由于高速铁路快速发展和大量新技术装备投入使用,人们对铁路行车安全提出了更高要求。本文在总结提炼铁路行车安全监控系统主要特征的基础上,结合当代信息技术发展,以进一步提高检测数据的准确性、稳定性和可用性,提高信息综合应用价值和行车安全决策水平,全面提升铁路行车安全保障能力为目标,提出一种对行车安全监控实施全方位、多层次、跨系统的信息融合,构建铁路行车安全监控体系的新思路,并给出若干相关关键技术的解决方案。本文主要研究内容和创新如下：1、深入分析国内、外铁路行车安全监控系统的现状和发展趋势,研究信息融合及相关安全技术基础理论,研究系统内和系统间信息融合的概念、方法和建模技术,研究提出铁路行车安全监控系统信息融合应用模式。2、分析我国铁路行车安全监控系统应用需求、主要特征和存在的不足,结合信息融合、物联网、人工智能等先进技术,提出基于信息融合的铁路行车安全监控体系框架；研究与行车安全监控相关系统的技术架构和数据组织形式,研究提出行车安全监控体系数据集成与信息共享解决方案。从总体框架层面为建设保障能力更高的行车安全监控系统提供一种总体解决方案。3、研究提出了基于目标决策的铁路行车安全监控系统信息融合模型,详细论述了铁路行车安全综合监控、综合报警评判、检测设备质量评价、车辆造修质量评价和货运安全风险评估等典型应用的信息融合建模思路、模型框架和建模方法,为信息融合技术在铁路行车安全领域的应用提供建模技术支撑。4、研究在铁路车辆故障诊断中应用信息融合的几个典型技术方案。提出车辆热轴综合报警方案,以提高红外线热轴报警的准确性；设计5T检测信息融合处理方案,以实现车辆造修质量综合评价；结合TPDS在客车踏面损伤监测的应用需求,提出在客车车次定位融合处理中应用BP模型和算法的方案,以提高在客车未全部安装电子标签的过渡阶段TPDS检测信息定位的准确性。5、研究在铁路货运计量安全检测监控系统中应用信息融合技术的方案。提出一种货运计量检测信息与确报信息匹配的流程、模型和算法,以提高检测信息与确报信息匹配率,提高检测信息利用价值：提出了货物装载状态智能报警评判的模型、算法,提高了报警的准确性；设计了车号匹配错位纠正的模型、算法,实现了车号匹配错位自动纠正；结合检测设备检测精度动态评估的应用需求,论述了利用基于D-S证据理论,建立设备检测精度动态评价模型,为评价检测设备质量提供基本依据。
余大伟[2]2003年在《安全监测系统的集成与研究》文中提出本文立足于安全监测系统的集成，主要分理论支持和实践应用两个方面对课题加以研究。在理论支持方面，论文从硬件系统集成、网络技术和网络安全、软件系统集成叁个部分对整个大系统的集成提供子系统的集成：在硬件系统集成部分，具体介绍了测量控制单元MCU，然后引出智能仪器，通过对智能仪器概念和结构特点的叙述，深入研究了智能仪器的各项关键技术；在网络技术和网络安全部分，首先引入现场总线的定义和特点，在探讨了现场总线的现状、发展前景及发展所遇到的问题后，重点论述了以OSI参考模型为核心的网络通信协议和实际中应用最广泛的工业以太网，最后讨论了网络安全问题；在软件系统集成部分，首先从软件集成的标准问题出发，在探讨了软件集成的框架设计思想和开发平台及开发工具的选择之后，重点研究了组态软件在安全监测系统中的应用。在实践应用方面，详细介绍了笔者亲自参与实施的工程——太浦闸大坝安全监测系统，包括系统简介，扬压力、裂缝、水平位移和垂直位移的定义，各种测量方法的比较，仪器的选型以及仪器的结构，系统的网络拓扑结构，各测点的布置以及仪器的标定测试，系统软件和应用软件，智能仪器与上位机的通信，实际系统的主要界面。为了论文的完整性，介绍了大坝安全监测专家系统。通过以上内容对前述章节提供的理论支持加以佐证。最后，论文进行了总结并对系统的前景给出了展望。
孙汉武[3]2010年在《铁路安全检查监测保障体系及其应用研究》文中研究指明我国正处在经济社会快速发展的重要时期,交通运输市场需求旺盛、铁路建设迅猛增长、铁路技术装备更新换代、铁路管理体制改革创新等与铁路交通安全有关的矛盾日益突出,直接影响和谐铁路的建设和保证国民经济正常稳定发展,其安全保障问题迫在眉睫。因此,认清铁路交通安全形势,保障铁路交通安全的措施和方法,深入推进安全基础建设,建立起铁路交通安全评价体系及铁路安全保障体系,是确保持续铁路安全稳定的重大举措和根本保证。本文结合国家科技部科研计划项目、铁道部科研计划项目,对国际上铁路行车安全保障相关的研究和应用情况进行了系统的调查,分析了我国铁路实施安全保障管理的现状；基于安全生产保障及铁路行车安全保障的相关理论的研究,结合我国铁路行车安全面临的新形势及安全检查、监测、监控装备的发展方向,提出了铁路安全检查监测保障体系的总体框架及其主要建设内容,建立了铁路安全检查监测保障体系的主要工作平台——铁路安全检查监测保障信息服务平台。主要的研究内容包括以下几个方面：1.调查研究我国铁路行车安全保障管理的现状,分析我国铁路行车安全保障管理存在的主要问题,明确我国实施铁路行车安全保障管理的主要途径和方法。2.对国际上铁路行车安全保障管理、相关行车安全保障系统建设和运用现状的调查研究,总结和分析我国可以借鉴的主要经验。3.结合我国铁路发展的需要,提出我国铁路安全检查、监测、监控系统装备技术发展方向和装备集成建议。4.提出我国铁路安全检查监测保障体系的总体框架、铁路安全检查监测保障信息服务平台体系的内涵和建设的主要内容。5.详细分析铁路安全检查监洲保障信息服务平台的设备及用户需求,研究各类安全检测信息接入方式及联网监控标准,提出建立铁路安全检查监测保障信息服务平台信息集成和资源共享的技术方案,完成该平台的总体设计,并开发该平台系统。6.以郑州铁路局为背景,应用铁路安全检查监测保障信息服务平台,检测了信息服务平台的功能,验证平台的功能和应用效果。
刘汝清[4]2014年在《煤矿安全风险预警模型研究及应用效益分析》文中研究说明与发达国家相比，我国煤矿安全事故发生率相对较高。瓦斯、水害等安全事故时有发生，这既与我国煤矿复杂的开采条件有关，也与煤矿生产过程中对致灾因素的分析、预测预警及风险预控管理水平有关。部分煤炭企业从保障安全生产方面出发，引进了大量安全监测设施和信息化管理软件，这些软硬件设施为煤矿灾害预警与防治和安全管理提供了新手段。但是，这些软硬件设施所提供的安全风险预警信息往往局限于单因素数据，数据信息的时空特性及与煤矿已有地质条件的关系并未得到充分挖掘，其潜在的价值还远未得到深入应用。为进一步提高煤矿安全管理水平，实现对水、火、瓦斯等多种灾害的全面预测预警，本文综合分析了煤矿安全方面的研究文献，做了大量的现场调研、数据收集分析工作，基于煤矿安全生产的实际工作要求，构建了安全风险评价指标体系；建立了水、火、瓦斯等煤矿安全风险评判预警模型；通过软硬件集成技术，以评判预警模型为基础，搭建了煤矿安全风险预警应用系统。并通过多专家访谈的形式对系统应用结果进行评价，将评价结果导入到效益分析模型中，进行了系统应用效益评价。由效益评价结果看出：煤矿安全风险预警模型应用系统是实现煤矿安全风险超前预测预警的重要手段。它将使企业在创新管理、优化运营、降低成本、提高生产效率等方面得到巨大提升，并将大大降低安全事故发生率，提高了煤炭企业的企业效益、社会效益和经济效益。是科技强安、科技创效，保障煤炭企业向着自动化、信息化两化融合发展的重要保证，具有很高的推广应用价值。
程杰[5]2007年在《基于Web模式的安全信息系统集成标准的研究》文中认为本文在详细分析目前我国煤矿安全信息系统集成现状的基础上,针对煤矿系统集成中没有统一的数据交换接口,各个不同监测监控厂商的硬件和软件系统互不兼容,煤矿企业已有的大量井下监测数据无法得到充分利用的问题,对煤矿行业数据交换的接口标准进行研究。以尽可能的在不改变煤矿企业已有的软硬件环境的基础上,为满足煤矿安全信息系统对大量数据传输的实时性、安全性和可靠性高的要求,提出一整套完善的解决方案。通过对数据接口标准化的研究,来实现省市县矿的四级联网,以及不同应用系统之间的集成。在系统集成标准的研究中主要针对不同煤矿监测监控系统的多种数据接口进行详细的规范和定义,并提出新的接口规范以适应不断发展的数据交换新要求。对于每种数据交换的方式,分别从其体系结构、数据格式、数据库定义、实现步骤,应用结果及测试分析等各个方面进行详细的阐述,通过严谨的方案设计,具体实施和结果测试来检验每种数据接口标准的完善性和适用性。概括起来本文有如下一些特点。基于Web模式的安全信息系统能够覆盖省市县矿各个部门,对目前煤矿企业常用的数据接口进行规范和定义,提出新的接口应用技术来推动煤矿现代化的发展,能够采用多种数据传输方式,满足不同用户的需要。本研究通过规范数据接口来进一步推动煤矿安全信息系统的标准化,使得煤矿信息系统集成的松散性高,开发周期短,可扩展性强。
孙忠林[6]2009年在《煤矿安全生产预测模型的研究》文中提出论文以现代预测理论和技术为基础,以“安全第一,预防为主”为研究前提,深入分析了矿山安全生产系统的安全管理和安全控制的现状,针对煤矿安全生产系统的安全状态预测理论和技术进行研究,给出了煤矿安全生产系统、子系统、区域、安全状态、安全度和安全等级等基本概念;提出了煤矿安全状态转换模型——SAFU模型,利用SAFU模型对煤矿区域、组合区域和功能子系统进行安全状态的预测,以预测的安全状态类型确定引起煤矿区域安全状态变化的因素,为煤矿安全的预测预报和安全管理提供决策信息和依据。论文对回归分析预测方法、BP神经网络束集预测模型方法、灰色预测方法和支持向量机预测模型进行了分析研究,讨论了预测模型在煤矿安全生产预测的应用方式,给出了参数数量不同的情况下统一使用回归预测方法的方式;束集模型减少了神经网络的关联数量,提高了网络模型的迭代速度和预测效率;用较少的分类样本矢量实现了支持向量机的煤矿安全状态预测。使用SAFU模型,描述了煤矿五种安全状态的变化模式,提出了以安全度值逆向确定煤矿安全生产危险因素的算法。对定义的煤矿区域和组合区域分析了区域安全状态的相关性,给出了确定连通区域的算法,提出了区域安全度和基于连通区域计算安全度的算法。给出了单参数区域的安全度预测方法和多参数区域的预测方法。证明了煤矿区域安全生产整体预测的有效性、煤矿区域安全度的存在性和可量化性,推导出煤矿区域安全度是可以预测的结论。给出了利用样本数据训练预测模型、选择预测模型的算法。提出了安全状况的经验模式发现、描述和进行预测的最长匹配序列模式,使无法用函数描述的区域安全状况,实现了模式识别的预测。提出了预测模型的叁种基本组合模式,引入参数映射实现了预测模型的组合构建。给出了煤矿安全生产区域预测模型的选择、组合和模型调度方法。分析设计了煤矿安全生产安全状态的预测系统的业务流程分析、预测功能和数据处理。设计了预测系统的系统体系结构;提出了监测时序数据同步的处理方法,应用噪声处理技术,给出了监测数据的清洗算法,给出了样本数据库的更新算法;设计了预测系统信息定制的两种方式:模型参数的定制和用户信息的定制。
曹松[7]2011年在《铁路行车安全预警理论与方法研究》文中研究指明安全是铁路运输工作的永恒主题。随着铁路运输朝着高速度、高密度、重载,技术密集、技术系统构成复杂,业务系统联动性高等方向的发展,铁路运输安全保障系统面临着许多新需求和严峻挑战。加强铁路行车安全预警理论与方法的研究,无论对于加强铁路安全管理的科学性和可靠性,预防及减少铁路事故,还是对于促进铁路健康有序、安全高效、可持续发展,都具有重要的理论和现实意义。针对国内外铁路安全预警研究工作的不足,结合目前我国铁路安全预警面临的重点问题,运用安全系统工程理论、事故致因理论、安全预警理论、信息集成理论等相关理论和方法,抓住铁路行车事故致因的本质,提出安全预警思路,研究行车安全综合集成预警框架,构建事故趋势预测、行车安全综合预警、安全状态评价等模型和方法,研究预警框架实现的若干关键技术,包括信息共享平台技术、信息融合技术、业务流程优化技术和综合预警应用技术等。主要创新点如下:(1)依据事故致因理论和行车事故实际案例数据分析,提出基于安全信息的动态-综合铁路行车安全事故致因模型。(2)建立综合集成的铁路行车安全预警框架,指出若干需解决的关键技(3)从叁个方面研究提出了安全预警模型。针对铁路事故的宏观预测,提出了灰色系统预测方法和时间序列预测方法的组合预测方法;针对行车安全综合预警,提出了网络化综合预警模型形式化描述;针对铁路安全状况评价,建立了铁路安全状态指标体系和评价方法。(4)对铁路安全预警领域中信息集成的相关关键技术进行了重点研究。包括自主研发出分布式数据协同中间件、铁路安全监控系统互操作平台和面向安全监督业务的轻量级工作流系统等,并结合项目应用于实际。
徐延峰[8]2004年在《基于因特摩技术的煤矿自燃发火、瓦斯在线智能监测系统》文中研究说明兴隆庄煤矿属低瓦斯矿井，但局部有时会出现瓦斯涌出异常现象，煤尘具有爆炸性，而且矿井一直受到煤层自燃的严重威胁，通风安全问题十分重要。 本文以加强煤矿的安全生产为目的，围绕瓦斯监测和火灾危险，引进INTEMOR系统，研究如何能加强瓦斯等井下气体的实时监测，并能根据自燃火的致因和机理，及时为管理人员发出预警并提供有意义的专家建议。 该系统体系结构主要包括两大部分： (1) 将分散在兴隆庄煤矿的各种监测系统(如：KJ95、束管监测系统等)中的与通风安全有关的有效数据进行综合分析、抽取的数据挖掘系统。这一部分的实现涉及到了异构数据源的转换及系统集成，实现的过程利用ADO技术，通过配置路径将KJ95文本文件和INTEMOR数据库服务器连接起来，按设定的采集间隔将数据读到INTEMOR数据库服务器中，并保存到SQL SERVER2000数据库中。从而实现将INTEMOR数据库服务器与数据挖掘系统的共享库、以及通过共享库与兴隆庄煤矿原有的DCS系统进行了无缝连接，形成了一个完整的智能监测系统。 (2) INTEMOR智能监测系统。在实现过程中，知识获取和因特摩系统专家知识库的建立是因特摩系统成功应用的关键。我们对各个工区分别独立进行了专家库的开发，然后将这些独立的知识库根据管理体系进行整合，形成一个统一的检测预报体系，专家库的相对独立有利于提高因特摩驱动器(Driver)和数据处理器(DDP)的处理速度，同时方便以后的扩展。
高婷[9]2008年在《数据挖掘和信息融合在煤矿安全监测系统中的研究》文中进行了进一步梳理本文以煤矿安全监测系统为研究对象,在对国内外研究现状进行深入分析的基础上,针对井下信息量大、噪声多、多参数、动态等特征,提出了一种基于数据挖掘和信息融合的煤矿安全监测方法。本文对数据挖掘和信息融合进行了介绍,对两种技术集成的可行性进行了分析,并提出了两种技术在煤矿安全监测系统实施方案,首先,采用数据挖掘中的粗糙集对井下信息进行预处理;其次,利用BP神经网络建立了煤矿安全识别模型;最后,利用D-S证据理论进行两级融合决策,对井下安全状况进行判断。结合上述内容,文章对采用粗糙集的原因、BP神经网络的建模原理、建模过程以及D-S证据理论的时空域融合的原理进行了说明和阐述。最后,设计了煤矿安全监测系统的数据采集硬件部分,并采用CAN总线技术实现井下信息的传输,实现了矿井环境监测系统的数字化和网络化,重点实现了粗糙集、神经网络和证据理论相结合的数据挖掘和信息融合过程。仿真实验结果表明,本文提出的方法提高了井下信息的识别和决策效果,极大地降低了不确定性。但是由于条件和时间的限制,在很多方面还有待改进和深入研究。
王运森[10]2013年在《开采过程多源信息融合与集成分析技术研究》文中认为本文通过对开采过程中各种信息源进行研究,在总结了地质几何模型中的面模型、体模型、数据结构模型和工程巷道模型及力学分析数值模拟模型的特点的基础上,建立了基于扩展B-REP的统一空间数据共通模型；在研究了信息融合基本理论的基础上,总结了开采过程中地质测量、数值模拟、采动监测等数据源的多尺度性、多语义性的特点,建立了开采过程中多源信息的标准体系与协议；研究了微震监测等多源信息的特征,建立了采动信息处理的流程,并且利用了小波分析算法对微震监测的信号进行滤波,总结了图像类的增加技术；对于微震监测的应力场与数值模拟的应力场进行了二维图像融合,为解释应力的集中与岩体稳固性分析与预测提供了第叁种途径。主要的内容如下：(1)从多源信息融合的概念出发,对适合于我国地下矿山特点的信息融合技术及集成分析平台的内涵进行了系统研究和深入的探讨。提出了集成分析系统的建设目标、研究内容以及实现的关键技术,对开展我国地下矿山信息融合与集成协同分析工作具有积极的推动作用。研究了已经建立的几何模型、工程模型、数值模型,提出集成共通模型的感念,并且初步阐述了共通模型数据集成的机制与原理,该模型以XML为数据的组织结构,可以灵活的兼容各种信息,并且易于搜索与查询显示。(2)针对开采过程中可以得到的多源信息,研究了微震信号的产生机理、声发射的传播及定位原理,分析了微震监测得到的信息格式；总结了钻孔摄像、声波探测、应力应变监测等常见的监测多源信息。针对量纲不一致,无法进行多源数据的直接融合处理的问题,进行量纲的统一与标准化处理,提出了开采过程中信息标准化的概念与体系,并且制定了基于XMPP的标准化协议与接口定义。针对波形数据的预处理,研究并运用了小波去噪的算法；针对钻孔摄像等图像类型的预处理,阐述了统一图像格式的变换与图像增强技术；针对应力、位移类的数据,分析了监测数据的误差,根据时空效应修正的理论,设计了数据预处理的流程。(3)概述了信息融合的基本原理与信息融合模型,说明了信息融合的体系结构与层级结构,总结了可以用于开采过程中的信息融合算法,进行了微震监测数据与数据模拟分析数据的融合,说明了融合的步骤与使用的算法,并给出了融合的结果,提出了解释测量数据结果与推理数据结果的综合的第叁种解释方法；针对钻孔摄像数据与声波监测数据的融合,提出了变动增益系数的统计插值法,该方法根据波速大小通过线性变化得到增益系数,有效地完成了两者数据的融合,实验结果表明,钻孔摄像图像较原始图像清晰,易于裂隙的识别。(4)对集成分析系统进行了系统架构设计,提出了系统的总体架构模型,并且从功能架构、系统逻辑架构、系统技术架构、系统数据架构及系统部署架构进行了详细的阐述。研究了系统的关键功能,并且对系统采用的关键技术进行了调查。研究了基于Hoops叁维可视化技术方法,进行了关键功能模块开发与关键技术的研究,完成了系统地整体实现,结合红透山项目与焦家项目进行了实际应用,集中展示了项目中的数据、数值模拟与图像的研究成果。
参考文献：
[1]. 基于信息融合的铁路行车安全监控体系及关键技术研究[D]. 蒋荟. 中国铁道科学研究院. 2013
[2]. 安全监测系统的集成与研究[D]. 余大伟. 河海大学. 2003
[3]. 铁路安全检查监测保障体系及其应用研究[D]. 孙汉武. 西南交通大学. 2010
[4]. 煤矿安全风险预警模型研究及应用效益分析[D]. 刘汝清. 中国地质大学（北京）. 2014
[5]. 基于Web模式的安全信息系统集成标准的研究[D]. 程杰. 西安科技大学. 2007
[6]. 煤矿安全生产预测模型的研究[D]. 孙忠林. 山东科技大学. 2009
[7]. 铁路行车安全预警理论与方法研究[D]. 曹松. 中国铁道科学研究院. 2011
[8]. 基于因特摩技术的煤矿自燃发火、瓦斯在线智能监测系统[D]. 徐延峰. 山东科技大学. 2004
[9]. 数据挖掘和信息融合在煤矿安全监测系统中的研究[D]. 高婷. 辽宁工程技术大学. 2008
[10]. 开采过程多源信息融合与集成分析技术研究[D]. 王运森. 东北大学. 2013