文献类型：期刊文章

作　　者：李敬兆[1] 孟亦凡[1] 王继伟[2]

LI Jingzhao;MENG Yifan;WANG Jiwei(School of Electrical and Information Engineering,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001,China;Guobei Coal Mine,Huaibei Mining Co.,Ltd.,Bozhou 233600,China)

机构地区：[1]安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001 [2]淮北矿业股份有限公司涡北煤矿,安徽亳州233600

出　　处：《工矿自动化》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51874010);物联网关键技术创新团队项目(201950ZX003)。

年　　份：2020

卷　　号：46

期　　号：12

起止页码：1-6

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在智慧矿山建设过程中需要从整体角度统筹分析海量矿山监测数据,从而全面感知矿山安全状况。针对该问题,提出了一种矿山多层级安全态势感知系统。该系统通过在雾计算设施中部署局部安全态势感知模型对矿山区域范围内各子系统的监测数据进行分析,从而感知矿山局部安全态势;局部安全态势通过矿山高速通信网络汇集至云计算设施,通过部署在云计算设施中的全局安全态势感知模型进一步感知矿山全局安全态势。局部和全局安全态势感知模型采用基于门控循环单元构建的编码器与解码器处理数据之间的相关性,并引入Attention机制使模型具备筛选重点数据的能力,以提高模型运算速度。同时,为使模型运行在最佳状态,采用粒子群算法寻找模型最优超参数。仿真结果表明,安全态势感知模型具有较高的精度。

关 键 词：智慧矿山  矿山安全 态势感知 Attention机制  门控循环单元  粒子群算法

分 类 号：TD67]