试析煤矿机电监控系统异常信号传输延迟消除方法

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  摘要:在信息技术快速发展的背景下,煤矿开采需要重视煤矿机电监控系统的管理,以此保障实际的经营效益与社会效益。在煤矿企业的管理优化中,对煤矿机电监控系统存在的异常进行深入分析,通过对其存在的信号传输延迟进行优化,以此保障系统的时效性,为煤矿企业的可持续发展提供保障。因此,本文对煤矿机电监控系统异常信号传输延迟消除方法进行研究分析,旨在通过对延迟消除方法进行详细阐述,并借助仿真试验验证,为以后类似的研究提供一些参考建议。
  关键词:煤矿机电监控系统;异常信号;传输延迟;消除方法;研究分析
  引言
  在煤矿机电设备运行过程中,往往会存在一些异常信号问题。异常信号的存在往往造成机电监控系统信息传输出现延迟,该类问题的存在往往对煤矿企业的开采与管理造成影响。因此,在煤矿机电监控系统的管理中,需要重视异常信号问题,通过对其传输延迟的消除方法进行研究,从而提升煤矿机电监控系统的时效性,为开采工作提供安全保障。因此,对煤矿机电监控系统异常信号传输延迟消除方法进行研究分析显得尤为重要
  一、研究现状
  在当前对煤矿机电监控系统存在的异常信号传输中,消除方法主要涉及以下两个。其一,根据董广民[3]的研究结果可知,异常信号传输时间存在的波动性,提出的背压算法改进方法,该方法主要运用队列长度、队列延迟以及路由跳数来对链路权值的计算进行优化,从而在信号传输过程中对链路调度进行优化,以此改善煤矿机电监控系统的网络延迟性能[3];而根据刘江文、梁纯[4]的研究结果可知,另外一种消除方法主要是借助STM32单片机的同步信号传输性能进行延时校正,借助STM32单片机定时脉冲的校正模块,来优化异常信号存在的传输延迟问题,但是该类方法实际的生命周期短,对于异常信号的传输延迟消除效果不明显[4]。同时,煤矿机电监测系统的传统检测方法是利用标准信号源模拟给出相应的环境参数值,通过调用上端计算机系统软件中的相关模拟数据来查询显示值一致性,因此,在提升煤矿机电监控系统的实效性与安全性上,需要对系统存在的异常信号传输延迟消除方法进行出现,以此保障监管优化下的煤矿开采的安全高效。
  二、异常信号传输延迟消除方法
  本文基于现有的煤矿机电监控系统的异常信号传输延迟消除方法的基础上,提出一种新的延迟消除方案。即借助FIR數字滤波器获取严格的线性相位的特征,通过构建系统异常信号传输延迟检测模块,通过实现动态检测树的模块,来实现对异常信号传输延迟问题进行消除,以此保障煤矿机电监控系统的实效性。
  (一)异常信号传输延迟检测模型
  在对煤矿机电监控系统的异常信号进行检测时,往往需要对其滤波及减少信号中存在的噪音进行处理,通过对噪音干扰性的降低,确保能够在异常信号相对较少的情况下,对滤波处理的检测精准度进行提升,以此保障检测效果。同样在滤波处理后的异常信号进行幅度保持,保障其相位不存在失真情况,借助FIR数字滤波器对其存在的线性相位特征进行获取,以此维持后续的消除效果。在FIR数字滤波器的线性相位特征提取中,需要借助幅度相位量变化对异常信号幅度进行分析。由于滤波器的相位特征与实际的冲击响应的对称性存在相关性,对其数字存在无关,因此,在异常型号传输延迟的检测模式中,需要获取滤波其的冲击响应的序列对称。煤矿机电监控系统的异常信号传输延迟检测模型中得出限号相位延迟为冲激响应长度的二分之一,同时提出线稿传输延迟受到冲激响应阶数的影响。
  (二)异常信号动态检测树
  在煤矿机电监控系统的异常想好中,借助动态树构建异常信号聚集树,将异常信号的节点作为树根节点,以此创建多彩树结构,通过在前一层收寻异常信号以此构成每一层集合,并寻找其中的干扰度,通过对最小子集的依层收寻,从而构建中间限号集合,检测以此信号是否属于中间信号集合中,在异常信号的逐个分析后,检查未能够覆盖在异常信息集合中信息集合,通过计算其干扰都的有效覆盖率,从而逐个增加异常信号进行扫描,以此获取异常信号聚集树模型。
  (三)异常信号传输延迟的消除
  在煤矿机电监控系统的异常信号传输延迟的消除中,主要利用异常信号聚集树模型,通过由上至下依层的延迟消除,通过将时槽最小的标记信号加入到异常信号集合中,得到时槽最小限制下的异常信号集合,由该集合构建延迟信号传输关系函数,为后续的消除延迟计算打开相应的端口,通过组建由异常信号集合构成的空间,让每一个粒子都有能够作为一个独立的延迟优化因子,从而实现煤矿机电监控系统的异常信号的传输延迟处理。
  (四)仿真验证
  在煤矿机电监控系统的异常传输延迟消除中,本文主要对三种方法进行对比,通过仿真的形式进行验证。同时,该仿真试验所需硬件包括2GHz处理器、4GB内存接口、1050显卡与Windows10操作系统,软件主要运用OpenSTA.S,在仿真设置上,其异常信号传输丢包率为0.8,传输延迟设置在2到15 毫秒之间随机取值,初始时刻在0到2秒之间随机取值,在同一时刻统一开始执行任务。选用某煤矿机电监控系统生成的信号库,该信号库中大部分是监测到的煤矿机电设备异常信号,其中部分信号延迟。为检验本文的方法的有效性,采用以往研究中的第一种消除方法(文献3)、第二种消除方法(文献4)进行对比﹐由仿真结果
  可知:第一种消除方法(文献3)和第二种消除方法(文献4)的生命周期均随着信号数量的增大逐渐缩短,其中第一种消除方法(文献3)的生命周期较短,第二种消除方法(文献4)的生命周期变化最大,而本文的异常信号传输延迟聚集树模型消除方法生命周期变化趋势较为平稳,且整体来看也是3种方法中生命周期最长的。同样,第一种消除方法(文献3)初期的延迟消除效率较低,延迟消除效率随信号数量的增大缓慢提高;第二种消除方法(文献4)比第一种消除方法(文献3)的延迟消除效率低,且在信号数量大于300个时,延迟消除效率基本保持不变;而本文异常信号传输延迟聚集树模型消除方法的延迟消除效率随信号数量的增大逐渐提高,最大值接近100%。延迟消除效率越大,异常信号传输拥塞越小,因此,基于FIR数字滤波器异常信号传输延迟聚集树模型消除方法具有较好的信号传输延迟消除效果[5]。
  结束语
  由此可见,在煤矿机电监控系统的异常信号传输延迟消除中,通过对异常信号进行FIR数字滤波处理,构建检测异常信号传输延迟模型,并借助动态树建异常信号聚集树模型,能够对未经过延迟消除的信号进行标记处理,计算所有标记信号的时槽,挑选出时槽最小的信号,对信号进行延迟消除。在经过对比仿真结果的分析可知,该方法生命周期长,且消除异常信号传输延迟的效率较高,具备明显的推广与应用价值。
  参考文献
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