CN104305621A - 基于rfid的矿井安全帽及其工作流程 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,包括安全帽本体,安全帽本体的内壁设有报警模块、生命体征探测模块、RFID模块、电源转换模块、信息融合模块,安全帽本体的外壁设有瓦斯气体检测模块,电源转换模块分别与报警模块、生命体征探测模块、RFID模块、信息融合模块、瓦斯气体检测模块连接,信息融合模块分别与报警模块、生命体征探测模块、RFID模块、瓦斯气体检测模块连接。本发明为井上人员提供了井下人员的分布和作业情况,并且也为井下人员的生命安全提供了相应的保障。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于RFID的矿井安全帽及其工作流程,用于对矿下作业人员进行实时监测,以及安全检查报警和人员定位,属于矿井安全帽的技术领域。
背景技术
对每一个进入矿下作业的工人而言,矿井安全帽和矿井探照灯是他们的必备工具。然而,这些传统的必备工具,只是简单的防护撞击和照明。并没有充分考虑到矿下作业的一系列基本环境因素,如:危害性很强的瓦斯气体含量,意外发生时如何快速找到工作人员的具***置,如何迅速对生命迹象进行检测,以及如何及时报警给工作人员和井上值班室等。
种种因素综合起来就使矿下工作人员与矿上控制中心相对独立,从而不能及时的彼此进行沟通和联系。这样一来,一旦发生不可抗拒的危害时,很容易造成大量不必要的损失。
随着国家安全监督制度的完善,现如今大多数大中型矿下开采企业已经采购并安装了矿井安全监控***。尽管如此,这些监控***对矿下工作人员的位置信息还是没有做到相应的检测,也不能实时了解员工作业的情况,安全信息的扑捉也同样没有做到实时监测。
较慢的识别工作人员的速度,相对较小的全面检测的范围,还有信号传输等问题,是现在部分矿井采用的技术存在的缺点。这使得在发生意外情况下,对矿下工作人员的营救带来一定得到困难。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供了一种抗污染能力强、意外发生率少、反应快速、能实时获取矿下作业情况的基于RFID的矿井安全帽及其工作流程,解决了矿下工作人员与矿上控制中心相对独立,从而不能及时的彼此进行沟通和联系,对矿下工作人员的营救带来一定得到困难。
为了解决上述技术问题,本发明的技术方案是提供了一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,包括安全帽本体,安全帽本体的内壁设有报警模块、生命体征探测模块、RFID模块、电源转换模块、信息融合模块,安全帽本体的外壁设有瓦斯气体检测模块,电源转换模块分别与报警模块、生命体征探测模块、RFID模块、信息融合模块、瓦斯气体检测模块连接,信息融合模块分别与报警模块、生命体征探测模块、RFID模块、瓦斯气体检测模块连接。
优选地,所述的报警模块为声光报警模块。
优选地,所述的声光报警模块设于安全帽本体的帽檐内壁前沿。
优选地,所述的生命体征探测模块设于安全帽本体内壁靠近额头的位置。
优选地,所述的生命体征探测模块设于安全帽本体上探照灯的上面。
优选地,所述的RFID模块设于安全帽本体的顶部位置。
优选地,所述的RFID模块设于安全帽本体的斜上方位置。
一种基于RFID的矿井安全帽的工作流程,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:通过报警模块、生命体征探测模块、RFID模块、瓦斯气体检测模块采集信息;
步骤2:将采集的信息输入信息融合模块进行信息处理;
步骤3:将处理后的信息进行备用信息处理并对该信息进行融合处理;
步骤4:将融合的信息传给监控终端进行可视化处理。
优选地,所述的信息融合模块所采用的信息融合算法为神经网络算法。
优选地,所述的信息融合模块所采用的信息融合算法为BP神经网络算法。
本发明是基于RFID的技术,其具有快速反应的优点,并且利用矿井工人随身携带的矿灯电源作为供电***,通过电源转换模块来向其他各个模块提高电源,从而使得该技术成为了有源***,使得读写能力有了极大的提高。另外抗污染能力强,而且耐久能力突出。由于RFID技术的穿透性强,数据记忆容量大,而且可以对数据进行加密,所以可以监控大量的信息,并且确保信息的安全性。既能实时获取矿下作业的情况,了解工作人员的位置,也能保障相应的隐私。
本发明为井上人员提供了井下人员的分布和作业情况,并且也为井下人员的生命安全提供了相应的保障。一旦发生意外,能够根据实时监测信息及时获取矿下作业人员的具***置和生命迹象,采取准确可靠的相应措施,尽量减少损失。而且其检测报警的性能也能够及时排除隐患,减少意外发生率。
附图说明
图1为矿井内部硬件布局结构图;
图2为信息传输处理流程图;
图3为基于RFID的矿井安全帽的结构示意图。
其中:1为报警模块,2为生命体征探测模块,3为RFID模块,4为电源转换模块,5为信息融合模块,6为瓦斯气体检测模块,7为安全帽本体,8为探照灯。
具体实施方式
为使本发明更明显易懂,兹以优选实施例,并配合附图作详细说明如下。
实施例
本发明为一种基于RFID的矿井安全帽,如图3所示,其对矿井员工随身携带的安全帽和矿灯电源着手,对其进行智能设计,在安全帽本体7的内壁安装有报警模块1、生命体征探测模块2、RFID模块3、电源转换模块4、信息融合模块5,安全帽本体7外壁的前面安装有探照灯8,安全帽本体7的外壁还安装有瓦斯气体检测模块6,电源转换模块4分别与报警模块1、生命体征探测模块2、RFID模块3、信息融合模块5、瓦斯气体检测模块6连接,信息融合模块5分别与报警模块1、生命体征探测模块2、RFID模块3、瓦斯气体检测模块6连接。
其中,报警模块1为声光报警模块,声光报警模块安装在安全帽本体7的帽檐内壁前沿。RFID模块3安装在安全帽本体7顶部的斜上方位置。生命体征探测模块2安装在安全帽本体7内壁靠近额头的位置,且该生命体征探测模块2在探照灯8的上方。
生命体征探测模块2拥有生命信息探测的芯片,通过这个芯片,可以随时探测矿下作业员工的生命信息。因为人生命的存活的最主要的特征就是体温,也就是热辐射,根据这个特性,在这里我们采用的是热红外生命探测芯片。如果发生不可抗拒的意外时,监测中心的监测终端就可以根据探测信息来及时获取生命信息的具***置,从而能够进行相应的抢救方案的实施。有了这个生命体征探测模块2,就能够很好的减少相应的人员伤亡。
瓦斯气体检测模块6并不是采用的单一气体检测模块,而是采用了可以检测瓦斯、硫化氢和一氧化碳等多种气体传感器,也就是我们在单一的瓦斯气体检测模块里又加入了如MQ-2此类的可燃气体检测传感器。当然,如果节省成本,也可以采用单一气体检测的传感器,这样就可以专注检测一种最常见,危害最大的气体,一旦气体含量超过安全标准,就通过报警模块1进行相应的报警。
报警模块1最常用的是声光报警模块,也就是采用扬声器和报警灯相结合的报警***。不仅考虑到给作业人员报警的,而且也在监控终端设计了报警软件***,当瓦斯气体检测模块6检测到危险气体超过安全线的时候,一方面通过声光报警器来提醒矿下员工及时撤离和疏散;另一方面,并将检测到的信息传输到监测终端,显示在软件界面当中,并在界面中报警提示,告知监控人员危险信号,及时的在控制中心进行相应的处理,例如通风,下达停止作业命令等等。
信息融合模块5是为了解决多传感器探测,涉及到大量的信息采集,需要进行相应的数据信息融合技术而增加的。对于多传感器***来说,信息具有多样性和复杂性,因此,对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力。此外,还有方法的运算速度和精度;与前续预处理***和后续信息识别***的接口性能;与不同技术和方法的协调能力;对信息样本的要求等。
在信息融合算法上面选择的是神经网络算法。因为神经网络算法具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应能力,能够模拟复杂的非线性映射。利用神经网络的信号处理能力和自动推理功能,即实现了多传感器数据融合。
信息融合模块5采用的是BP神经网络算法来对所收集的大量信息进行优化处理。之所以选用BP神经网络算法是因为其能以任意精度逼近任意非线性函数,而且具有良好的逼近性能,并且结构简单,是一种性能优良的神经网络。通过利用BP神经网络算法对信息的处理具有自组织、自学习的特点,来获得准确可靠的信息,从而提高监控的质量,以及检测的有效性。
此外,如图1所示,在矿井内装有RFID应答器,来及时的接收安全帽通过RFID模块发出的信息,并通过RFID阅读器对RFID应答器所收集到的信息进行解读,随后将该信息传输到监控中心的***界面,来实时反映出矿井下人员的分布,以及生命迹象的显示。
本发明之所以采用RFID技术,是因为其扫描速度快,而且它在读取时并不受到大小规格的限制,这样就使得在体积和形状上有着多样性的特点。
通过以上技术使得安全帽能够通过RFID技术结合先进的传感器技术,以及即时网络,来实现实时地向智能终端反映矿井员工的准确位置,以及实时监测矿井瓦斯气体的含量是否超过安全准线的功能。这个特性能够快速准确地给出实时信息以及报警提示,此外还能够在发生矿难之后快速检测生命迹象实时传输到监控中心,准确快速进行拯救行动。
如图2所示,为信息传输处理流程图。将信息通过本发明的矿井安全帽接收后进行处理,随后发送至监控终端处理。
一种基于RFID的矿井安全帽的工作流程,包括以下步骤:
步骤1:报警模块1、生命体征探测模块2、RFID模块3、瓦斯气体检测模块6通过传感器信号通道和RFID信号通道进行及时信息的采集;
步骤2:将采集的信息输入信息融合模块5进行信息处理;
步骤3:将处理后的信息进行备用信息处理并对该信息进行融合处理,进行优化融合;
步骤4:将融合的信息发送给监控终端,经由进行可视化处理,来显示出来,以便工作人员阅读。
从而使得矿上监控中心,准确无误的获得矿下作业的实时信息。此外还采用了备用无线信息通道,和备用信息处理***,以防止出现意外时,仍能够获得相应的信息。
本发明主要功能如下:监测终端进行矿下作业实时检测,矿下作业的员工携带安全帽进行矿下作业时,在RFID信号覆盖范围内,RFID模块3自动识别,经过信号的采集和处理,将信息传输到监测终端,通过相应的软件自动记录员工具***置,准确定位。瓦斯气体检测模块6实时检测矿下瓦斯气体和可燃气体的浓度,一旦检测到气体浓度超过安全线,立即将信息传输到报警模块1,以及监测终端。报警模块1迅速进行报警,并且在软件***提示监控人员进行相应的处理。此外,生命体征探测模块2实时检测矿下作业人员的生命信息,反馈到监测终端,通过软件显示生命迹象,这样能够使得监控人员实时了解作业人员的生命迹象。
本发明使得矿井员工的矿灯和安全帽升级为一个具有智能性能的保障产品。而且由于是基于RFID的技术,所以其具有快速反应的优点,并且利用矿井工人随身携带的矿灯电源作为供电***,通过电源转换模块来向其他各个模块提高电源,从而使得该技术成为了有源***,这样一来使得读写能力有了极大的提高。另外抗污染能力强,而且耐久能力突出。由于RFID技术的穿透性强,数据记忆容量大,而且可以对数据进行加密,所以可以监控大量的信息,并且确保信息的安全性。这样一来,既能实时获取矿下作业的情况,了解工作人员的位置,也能保障相应的隐私。
本发明利用先进的电力电子技术、通信信息处理技术、预测报警技术和实时监测技术来进行矿下作业环境、人员分布情况、生命迹象等实时监控,使得的监测终端能够实时了解矿下基本情况。一旦发生意外,能够根据实时监测信息及时获取矿下作业人员的具***置和生命迹象,采取准确可靠的相应措施,尽量减少损失。而且其检测报警的性能也能够及时排除隐患,减少意外发生率。
Claims (10)
1.一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,包括安全帽本体(7),安全帽本体(7)的内壁设有报警模块(1)、生命体征探测模块(2)、RFID模块(3)、电源转换模块(4)、信息融合模块(5),安全帽本体(7)的外壁设有瓦斯气体检测模块(6),电源转换模块(4)分别与报警模块(1)、生命体征探测模块(2)、RFID模块(3)、信息融合模块(5)、瓦斯气体检测模块(6)连接,信息融合模块(5)分别与报警模块(1)、生命体征探测模块(2)、RFID模块(3)、瓦斯气体检测模块(6)连接。
2.如权利要求1所述的一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,所述的报警模块(1)为声光报警模块。
3.如权利要求2所述的一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,所述的声光报警模块设于安全帽本体(7)的帽檐内壁前沿。
4.如权利要求1所述的一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,所述的生命体征探测模块(2)设于安全帽本体(7)内壁靠近额头的位置。
5.如权利要求4所述的一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,所述的生命体征探测模块(2)设于安全帽本体(7)上探照灯(8)的上面。
6.如权利要求1所述的一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,所述的RFID模块(3)设于安全帽本体(7)的顶部位置。
7.如权利要求6所述的一种基于RFID的矿井安全帽,其特征在于,所述的RFID模块(3)设于安全帽本体(7)的斜上方位置。
8.一种如权利要求1所述的基于RFID的矿井安全帽的工作流程,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:通过报警模块(1)、生命体征探测模块(2)、RFID模块(3)、瓦斯气体检测模块(6)采集信息;
步骤2:将采集的信息输入信息融合模块(5)进行信息处理;
步骤3:将处理后的信息进行备用信息处理并对该信息进行融合处理;
步骤4:将融合的信息传给监控终端进行可视化处理。
9.如权利要求1所述的一种基于RFID的矿井安全帽的工作流程,其特征在于,所述的信息融合模块(5)所采用的信息融合算法为神经网络算法。
10.如权利要求9所述的一种基于RFID的矿井安全帽的工作流程,其特征在于,所述的信息融合模块(5)所采用的信息融合算法为BP神经网络算法。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20150128 |