“Video playback of Intelligent Technology Innovation Forum of coal mine” China University of mining and technology: Ding Enjie — key technologies and research progress of Internet of things in mine safety production

  研究矿山感知信息统一描述与状态知识表示方法,将传统的“人-机”交互监控模式提升为“传感-机器认知-机器决策”的智能化监控模式。分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的四个层次的作用,提出了设备状态知识共享与迁移模式。

  结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术,设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法,提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的“虚实融合”感知模型,实现虚、实系统运行过程的“精准映射、信息对偶、融合交互、协同演进”。

  分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式。构建基于大数据分析矿山设备状态演变规律分析模型,研发知识与数据双元混合驱动的矿山设备状态大数据分析系统平台。

  丁恩杰,男,1962年4月20日生,山东青岛人,教授,博导,中国矿业大学物联网研究中心常务副主任,矿山物联网工程技术专家,是中国感知矿山物联网理论与技术的主要奠基人。主持建成完成矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室、江苏省感知矿山物联网工程实验室,江苏省感知矿山工程研究中心。获得省部级科技进步奖4项,其他省部级科技成果奖7项;获国家授权专利20余项,其中发明专利7项;出版著作2部,教材1部,发表学术论文120余篇,其中SCI检索25篇,Ei检索18篇。

  率领团队完成矿山物联网感知体系与顶层设计,开创性的提出了矿山物联网“三个感知”的概念,制定了,是国际上通过的首个“感知矿山”物联网技术方案。主持了国家自然科学基金委国家项目、国家科技攻关计划、国家科技支撑计划等多项国家科技项目。主持国家重点研发计划项目“矿山安全生产物联网关键技术与装备研发”1项,主持国家科技支撑计划项目课题1项,863子课题1项,973子课题1项,国家自然基金面上项目1项,主持建设完成“感知矿山国家示范工程项目”。

  矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多形式系统的复杂耦合结构,工作过程中环境和工况条件变化多样,缺乏有效的技术手段解决矿山设备运行健康状态的实时感知问题。

  借助物联网、工业互联网、人工智能和大数据挖掘技术,研究矿山设备状态知识建模与在线诊断方法,将传统的“人-机”交互监控模式提升为“传感—机器认知—机器决策”的智能化监控模式。

  分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的4个层次的作用,提出了设备状态知识共享与迁移模式;结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术,设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法,提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的“虚实融合”感知模型,实现虚、实系统运行过程的“精准映射、信息对偶、融合交互、协同演进”。

  分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式,研究矿山设备状态大数据分析与应用技术,研发矿山设备状态诊断与全生命周期管理等智能化应用服务系统。

  形成了矿山设备运行信息感知、知识建模与状态在线判识方法体系,以实现矿山机械设备故障状态自诊断、早期隐患预知维护、智能调度与协同管控,为矿山生产智能化、无人化提供技术支撑。

  丁恩杰,俞啸,廖玉波,等.基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断[J]. 煤炭学报,2020,45:2308-2319.Continue ReadingYueshang group has become the third social e-commerce service platform listed in China after being gathered in pinduoduo