基于離散卡爾曼濾波的井下設備檢測規(guī)則集約簡方法
【專利摘要】一種基于離散卡爾曼濾波的井下設備檢測規(guī)則集約簡方法，屬于一種煤炭礦井下的設備檢測方法。安全規(guī)則集的約簡方法：在規(guī)則集約減方法中，先要給整個礦井建立地理位置坐標；給檢測人員配備安全GPS定位設備，從而確定檢測人員的當前狀態(tài)，當前狀態(tài)包括位置、速度；然后基于當前狀態(tài)，離散卡爾曼濾波算法預測出下一時刻的狀態(tài)，進而確定出將要選擇的巷道。在手持端不需要下載井下所有的設備的安全規(guī)則集，僅下載當前的規(guī)則集；按照離散卡爾曼濾波理論對其進行約減，檢測人員到巷道1，手持端下載安全規(guī)則集1，接下來按照離散卡爾莫濾波理論預測下一個需要檢測的設備，將設備相關的安全規(guī)則集提前下載到手持端，大大的提高了檢測工作的效率。
【專利說明】基于離散卡爾曼濾波的井下設備檢測規(guī)則集約簡方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種煤炭礦井下的設備檢測方法，特別是一種基于離散卡爾曼濾波的 井下設備檢測規(guī)則集約簡方法。

【背景技術】
[0002] 在如今，技術人員在礦井持手持設備對礦井下安裝的設備進行檢測時，需要提前 將所有的規(guī)則集下載。當對設備進行檢測時，通過對比規(guī)則集中的數(shù)據(jù)來檢測設備的運行 狀態(tài)。但是現(xiàn)在規(guī)則集都是以數(shù)據(jù)庫的形式存儲，在手持端沒有對其進行約減，全部下載下 來的儲存在設備中。這樣將對手持端的檢索數(shù)據(jù)集造成非常大的壓力，手持端搜索規(guī)則集 會非常的緩慢，減慢了安全檢測的效率。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 技術問題：本發(fā)明是要提供一種基于離散卡爾曼濾波的井下設備檢測規(guī)則集約簡 方法，將安全規(guī)則集按照巷道選擇進行約簡，解決了將規(guī)則集不進行約簡直接下載到手持 端，造成減慢安全檢測效率的問題。
[0004] 技術方案：本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：安全規(guī)則集的約簡方法：在規(guī)則集約減 方法中，先要為整個礦井確定坐標；然后給檢測人員配備安全的GPS定位系統(tǒng)；之后基于檢 測人員的當前狀態(tài)，離散卡爾曼濾波算法預測出檢測人員將要選擇的下一個巷道；巷道與 設備是關聯(lián)的，從而確定出將要檢測的設備；
[0005] 以檢測人員的當前狀態(tài)為輸入，以檢測人員下一時刻的狀態(tài)作為輸出；
[0006] 巷道選擇框表示巷道選擇算法；規(guī)則庫框表示在沒有進行巷道選擇算法存儲的規(guī) 則集；約減規(guī)則庫框，表示按照巷道對規(guī)則庫進行劃分的規(guī)則庫；
[0007] 具體步驟如下：
[0008] 首先，設計設備表、設備檢查表、安全規(guī)則關聯(lián)表和安全規(guī)則表；
[0009] 設備表和設備檢查表，設備檢查表和安全規(guī)則關聯(lián)表都以設備表設備唯一標識ID 為外鍵約束，安全規(guī)則關聯(lián)表和安全規(guī)則表有以安全規(guī)則集的唯一標識ID為外鍵約束；
[0010] 其中：
[0011] 設備表包含：設備唯一編號、位置信息和設備名稱；
[0012] 設備檢查表包含：設備唯一編號、最后設備安全檢測時間、設備故障信息和設備檢 查操作員姓名；
[0013] 安全規(guī)則關聯(lián)表包含：設備唯一編號和安全規(guī)則集編號；
[0014] 安全規(guī)則表包含：安全規(guī)則集編號和安全規(guī)則；
[0015] 對于結構化巷道中，運動對象的運動特征屬于受限空間中以規(guī)則運動為主的自由 活動模式，基于已知位置、運動速度，運動目標的下一個位置選擇有，巷道1、巷道2或者巷 道3,可以根據(jù)離散卡爾曼濾波方法，預測出下一個巷道；
[0016] 巷道預測算法過程如下：
[0017] St印1在整個礦井建立地理位置坐標；
[0018] Step2檢測人員配備安全GPS定位設備，從而確定出檢測人員的當前狀態(tài)，擋墻狀 態(tài)包括位置、速度；
[0019] Step3將當前狀態(tài)作為輸入，離散卡爾曼濾波預測出檢測人員的下一時刻的狀態(tài)； 從而預測出下一巷道選擇；離散卡爾曼濾波狀態(tài)方程如下：
[0020] xk+1 = Akxk+rkc〇k (1)
[0021] zk = Ckxk+vk (2)
[0022] 式⑴為系統(tǒng)狀態(tài)方程，式⑵為系統(tǒng)觀測方程。ω,為系統(tǒng)噪音矢量，Ak，r k為 系統(tǒng)矩陣，Ck為系統(tǒng)觀測矩陣，Vk為系統(tǒng)觀測噪音。
[0023] X]f = ^ ^ Xk-\ (3)
[0024] p- = Ak^ * Α/ + r^grl, (4)
[0025] Kk = P； * CT * (C * P； * CT + R)-1(5)
[0026] Xk _ Xk+ Kk ^ (Zk - C ^ Xk) (6)
[0027] Pk =(/- * Γ) * Pk (7)
[0028] 其中，^是k時刻的先驗狀態(tài)估計，是k_l時刻的后驗狀態(tài)估計，&是1^時刻 的先驗估計誤差的協(xié)方差，Ph是k_l時刻的后驗估計誤差的協(xié)方差，〇是自協(xié)方差矩 陣，R是Vk自協(xié)方差矩陣，I是單位矩陣，zk是k時刻的觀測變量；
[0029] 在本發(fā)明專利中，我們定義卡爾曼濾波器系統(tǒng)狀態(tài)是一個四維向量x(k)= (xsk, xvk, ysk, yvk)，xsk, xvk, ysk, yvk分表表示檢測人員在X軸和Y軸上的位置和速度；假設 在時間At內(nèi)檢測人員的運動速度是勻速的，因此：
[0030] xsk = XSH+ Δ I^xVh
[0031] xvk = xVh
[0032] ysk = ysk_!+ Δ t*yvk_!
[0033] yvk = yv^! "l At 0 0 "
[0034] 所以系統(tǒng)矩陣Ak為：^ ^ ^ ;由系統(tǒng)方程和狀態(tài)方程可知系統(tǒng)觀測矩陣 0 0 1 Δ? _0 0 0 !_ X pns ck為η Q和R均為0。系統(tǒng)初始輸入1(0)= ^_，7_為檢測人員的初 1 0 0 0 ypos _〇 ο 1 〇_ ' _yy〇_ 始位置，χν〇, yv。為檢測人員在X軸和Y軸上的速度。系統(tǒng)初始誤差矩陣一般在對角線取較 大值；初始先驗估計無誤差的協(xié)方差矩陣對濾波的影響不大，可以取一個對角線值較大的 "10 0 0 〇" 對角陣最為初始值；^(〇)= U ^ °〇 ； _0 0 0 10_
[0035] 根據(jù)Κ時刻的檢測員狀態(tài)估計出Κ+1時刻檢測員的狀態(tài)；根據(jù)預測出的下一時刻 的狀態(tài)便可知將要選擇的巷道；
[0036] 規(guī)則集約簡：
[0037] 巷道預測算法和規(guī)則集約簡關聯(lián)，約簡方法的第一步預測要選擇的巷道，從而確 定將要檢測的設備，進一步對規(guī)則庫中的規(guī)則進行約簡；
[0038] 該方法在安全檢測時的應用：當用戶對設備1檢測完畢時，按照規(guī)則集約減算法， 在手持設備端系統(tǒng)將會計算用戶接下來將要檢測的設備，如用戶按照算法將會檢測設備2， 手持設備端將會在數(shù)據(jù)庫中下載設備2的規(guī)則集；以此類推。
[0039] 有益效果，由于采用了上述方案，在手持端不需要下載井下所有的設備的安全規(guī) 則集，僅下載當前最可能需要的規(guī)則集。按照離散卡爾曼濾波理論對其進行約減，當檢測人 員到巷道1，手持端將下載安全規(guī)則集1，接下來按照離散卡爾莫濾波理論預測下一個需要 檢測的設備，將設備相關的安全規(guī)則集提前下載到手持端，大大的提高了檢測工作的效率。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0040] 圖1為本發(fā)明的數(shù)據(jù)庫表關系設計圖。
[0041] 圖2為本發(fā)明的巷道內(nèi)人員設備分布圖。
[0042] 圖3為本發(fā)明巷道選擇預測算法圖。
[0043] 圖4為本發(fā)明巷道選擇預測選擇和規(guī)則庫關聯(lián)圖。
[0044] 圖中，1、第1巷道；2、第2巷道；3、第3巷道；dl、第一設備；d2、第二設備；d3、第三 設備；d4、位設備。

【具體實施方式】
[0045] 安全規(guī)則集的約簡方法：在規(guī)則集約減方法中，先要為整個礦井確定坐標；然后 給檢測人員配備安全的GPS定位系統(tǒng)；之后基于檢測人員的當前狀態(tài)，離散卡爾曼濾波算 法預測出檢測人員將要選擇的下一個巷道；巷道與設備是關聯(lián)的，從而確定出將要檢測的 設備；
[0046] 以檢測人員的當前狀態(tài)為輸入，以檢測人員下一時刻的狀態(tài)作為輸出；
[0047] 巷道選擇框表示巷道選擇算法。規(guī)則庫框表示在沒有進行巷道選擇算法存儲的規(guī) 則集；約減規(guī)則庫框，表示按照巷道對規(guī)則庫進行劃分的規(guī)則庫；
[0048] 具體步驟如下：
[0049] 首先，設計設備表、設備檢查表、安全規(guī)則關聯(lián)表和安全規(guī)則表；
[0050] 表1 :設備表
[0051]
[0052] 表2:設備檢查表

【權利要求】
1. 一種基于離散卡爾曼濾波的井下設備檢測規(guī)則集約簡方法，其特征是：安全規(guī)則集 的約簡方法：在規(guī)則集約減方法中，先要為整個礦井確定坐標；然后給檢測人員配備安全 的GPS定位系統(tǒng)；之后基于檢測人員的當前狀態(tài)，離散卡爾曼濾波算法預測出檢測人員將 要選擇的下一個巷道；巷道與設備是關聯(lián)的，從而確定出將要檢測的設備； 以檢測人員的當前狀態(tài)為輸入，以檢測人員下一時刻的狀態(tài)作為輸出； 巷道選擇框表示巷道選擇算法；規(guī)則庫框表示在沒有進行巷道選擇算法存儲的規(guī)則 集；約減規(guī)則庫框，表示按照巷道對規(guī)則庫進行劃分的規(guī)則庫； 具體步驟如下： 首先，設計設備表、設備檢查表、安全規(guī)則關聯(lián)表和安全規(guī)則表； 設備表和設備檢查表，設備檢查表和安全規(guī)則關聯(lián)表都以設備表設備唯一標識ID為 外鍵約束，安全規(guī)則關聯(lián)表和安全規(guī)則表有以安全規(guī)則集的唯一標識ID為外鍵約束； 其中： 設備表包含：設備唯一編號、位置信息和設備名稱； 設備檢查表包含：設備唯一編號、最后設備安全檢測時間、設備故障信息和設備檢查操 作員姓名； 安全規(guī)則關聯(lián)表包含：設備唯一編號和安全規(guī)則集編號； 安全規(guī)則表包含：安全規(guī)則集編號和安全規(guī)則； 對于結構化巷道中，運動對象的運動特征屬于受限空間中以規(guī)則運動為主的自由活動 模式，基于已知位置、時間，運動目標的下一個位置選擇有，巷道1、巷道2或者巷道3,可以 根據(jù)離散卡爾曼濾波方法，預測出下一個巷道； 巷道選擇預測算法過程如下： St印1在整個礦井建立地理位置坐標； Step2檢測人員配備安全GPS定位設備，從而確定出檢測人員的當前狀態(tài)，擋墻狀態(tài)包 括位置、速度； Step3將當前狀態(tài)作為輸入，離散卡爾曼濾波預測出檢測人員的下一時刻的狀態(tài)；從 而預測出下一巷道選擇； 巷道選擇預測算法和規(guī)則集約簡關聯(lián)，約簡方法的第一步預測巷道選擇，從而確定將 要檢測的設備，進一步對規(guī)則庫中的規(guī)則進行約簡； 該方法在安全檢測時的應用；當用戶對設備1檢測完畢時，按照規(guī)則集約減算法，在手 持設備端系統(tǒng)將會計算用戶接下來將要檢測的設備，如用戶按照算法將會檢測設備2,手持 設備端將會在數(shù)據(jù)庫中下載設備2的規(guī)則集；以此類推。
【文檔編號】G01S19/42GK104156564SQ201410340054
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年7月16日 優(yōu)先權日:2014年7月16日
【發(fā)明者】陳偉, 張磊, 姜小榮 申請人:中國礦業(yè)大學