【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用,多種類傳感器構(gòu)建的多種監(jiān)控系統(tǒng)實現(xiàn)對煤礦井下人員、設(shè)備、環(huán)境及安全生產(chǎn)信息的監(jiān)測,產(chǎn)生了大量的煤礦安全監(jiān)控數(shù)據(jù),對服務(wù)器的處理和存儲帶來了極大壓力。這些海量數(shù)據(jù)中含有大量有價值的信息有待被挖掘,如何有效壓縮海量數(shù)據(jù),減輕服務(wù)器的存儲壓力,是煤礦急需解決的工程應(yīng)用問題。所以,如何利用有效的數(shù)據(jù)壓縮方法來壓縮這些海量數(shù)據(jù)信息,是本文要研究的重點內(nèi)容。本文將傳統(tǒng)壓縮與壓縮感知相結(jié)合,對煤礦安全監(jiān)控大數(shù)據(jù)的壓縮方法展開研究,主要研究內(nèi)容與成果如下:(1)構(gòu)建煤礦安全監(jiān)控數(shù)據(jù)字典。在壓縮前先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,分析了數(shù)據(jù)的基本數(shù)據(jù)特征及時間相關(guān)性、空間相關(guān)性等特征,基于國家標(biāo)準(zhǔn)和企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)特征做了詳細(xì)分析及對比,并建立了各自的數(shù)據(jù)字典。針對煤礦安全監(jiān)控數(shù)據(jù)的稀疏化表示,通過對比其他變換基可知,采用KSVD的冗余字典構(gòu)造方法可充分利用企業(yè)煤礦數(shù)據(jù)特征對煤礦安全監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示,能夠更好地應(yīng)用于煤礦安全監(jiān)控大量數(shù)據(jù)的壓縮,為后文研究提供了實驗基礎(chǔ)。(2)提出了一種基于主成分分析的非線性Delta數(shù)據(jù)壓縮算法。針對煤礦安全監(jiān)控單傳感器數(shù)據(jù)的壓縮過程中,非線性Delta誤差技術(shù)的數(shù)據(jù)壓縮算法存在閾值選取不夠精細(xì)的問題,本算法根據(jù)報警等級/敏感度不同,利用動態(tài)軟閾值進(jìn)行自動閾值判別和負(fù)反饋跟蹤,有效壓縮非異常過程數(shù)據(jù)而保留具有安全隱患特征的敏感數(shù)據(jù),克服了Delta的硬閾值問題。實驗結(jié)果表明該算法具有很好的適應(yīng)性,為后文的進(jìn)一步研究奠定了基礎(chǔ)。(3)提出了一種煤礦安全監(jiān)控大數(shù)據(jù)聯(lián)合稀疏重構(gòu)方法。在煤礦安全監(jiān)控大數(shù)據(jù)的壓縮處理中,分析了應(yīng)用于多傳感器監(jiān)控數(shù)據(jù)壓縮與重構(gòu)的分布式壓縮感知基本理論框架,并分析了多傳感器監(jiān)控數(shù)據(jù)之間的聯(lián)合稀疏性。基于MATLAB仿真平臺,引用第三章構(gòu)造的冗余字典進(jìn)行特征抽取,選用改進(jìn)的基于主成分分析的非線性Delta算法壓縮后的數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù),對煤礦安全監(jiān)控大量數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合壓縮與重構(gòu),實驗結(jié)果表明,能夠在實現(xiàn)大壓縮比的條件下有效恢復(fù)原始數(shù)據(jù)。
【圖文】：

傳感器無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)礦山物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)圖rchitecture of Internet of Things in Mines了進(jìn)一步安全保障，但物聯(lián)網(wǎng)背景下的諸多系統(tǒng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長，對目前的煤礦大數(shù)據(jù)平臺力和存儲設(shè)備都將形成極大的挑戰(zhàn)。為應(yīng)對上據(jù)進(jìn)行有效的壓縮處理，降低數(shù)據(jù)量，減輕服務(wù)的可靠運(yùn)行。壓縮[9]、壓縮感知[10](Compressed Sensing，，CS)以 Compressed Sensing, DCS)等方法，數(shù)據(jù)壓縮就據(jù)信息，減少數(shù)據(jù)的存儲容納空間。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)失真壓縮兩大類。壓縮感知是繼傳統(tǒng)數(shù)據(jù)壓縮方能夠有效對具有稀疏性的數(shù)據(jù)，構(gòu)建一類新型的提出了針對可稀疏表示的數(shù)據(jù)，能夠以少量
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TD76

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本文編號：2658414