目前煤礦全場(chǎng)景監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要依賴于云計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)與決策,云計(jì)算需實(shí)時(shí)處理海量監(jiān)測(cè)信息,嚴(yán)重影響系統(tǒng)決策層的時(shí)效性與精確度。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種基于霧計(jì)算的煤礦全場(chǎng)景監(jiān)測(cè)系統(tǒng),以神經(jīng)元感知節(jié)點(diǎn)為單元設(shè)計(jì)霧計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),緩解云計(jì)算數(shù)據(jù)處理壓力。針對(duì)基于粒子群優(yōu)化算法（PSO）的節(jié)點(diǎn)部署方法存在過(guò)早收斂現(xiàn)象和局部最優(yōu)解的問(wèn)題,通過(guò)改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化神經(jīng)元感知節(jié)點(diǎn)部署,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,與經(jīng)典PSO算法相比,改進(jìn)PSO算法能夠更快尋得最優(yōu)解,整體通信覆蓋率的最優(yōu)值、最差值和平均值分別提高了3.19%,3.31%,3.25%,具有收斂快速有效、適應(yīng)性強(qiáng)、穩(wěn)定性高等優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：工礦自動(dòng)化. 2020,46(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

無(wú)線感知節(jié)點(diǎn)硬件結(jié)構(gòu)

神經(jīng)元感知節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)部署框架如圖3所示。首先，根據(jù)煤礦狀態(tài)監(jiān)測(cè)需要，隨機(jī)投放神經(jīng)元感知節(jié)點(diǎn)。然后，利用RSSI算法確定匯聚節(jié)點(diǎn)位置并估計(jì)其網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍。最后，采用改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化神經(jīng)元感知節(jié)點(diǎn)部署。3.2 匯聚節(jié)點(diǎn)的定位與覆蓋范圍估計(jì)

在Matlab平臺(tái)進(jìn)行仿真，設(shè)部署區(qū)域?yàn)?00m×600m的矩形，區(qū)域內(nèi)布置3個(gè)中心節(jié)點(diǎn)。初始狀態(tài)下，將區(qū)域劃分為20m×10m的網(wǎng)格進(jìn)行節(jié)點(diǎn)部署。設(shè)權(quán)重系數(shù)σ1=0.4，σ2=0.6，選用經(jīng)典PSO算法作為對(duì)比，得到Matlab仿真結(jié)果，如圖4所示。由圖4可知，與經(jīng)典PSO算法相比，改進(jìn)PSO算法能夠更快尋得最優(yōu)解，最優(yōu)解下的整體覆蓋率更高。

【參考文獻(xiàn)】：
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