Research on tightly combined positioning method of coal mine robot based on UWB and IMU
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摘要: 针对煤矿井下环境复杂,现有煤矿机器人定位方法受非视距误差等因素影响导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于UWB(超宽带)和IMU(惯性测量单元)的煤矿机器人紧组合定位方法。首先利用UWB模块测量煤矿机器人与UWB基站之间的距离,使用煤矿机器人与UWB基站之间的距离真实值和实测值训练最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,得到LSSVM修正模型;然后将煤矿机器人定位过程中UWB模块测得的实测值作为LSSVM修正模型的输入,通过LSSVM修正模型对UWB实测值进行修正,减小非视距误差对定位精度的影响,得到较为准确的距离信息;最后将经过LSSVM修正模型修正后的测距信息作为误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的量测输入,与惯性导航解算出的位置信息构成量测方程,使用ESKF对UWB测距修正值与惯性导航解算的距离信息紧组合,完成状态更新,得到更为精确的位置信息,实现煤矿机器人的精确定位。UWB基站不同布置方案下的模拟实验结果表明:使用LSSVM修正模型可使UWB测距信息更为准确,进而提高定位精度。静态定位实验时,当4个UWB基站等高对称布置时,定位的均方根误差由0.146 4 m减小到0.1398 m;当4个UWB基站不等高对称布置时,均方根误差由0.300 8 m减小到0.200 6 m;当4个基站无规律布置时,均方根误差由0.317 5 m减小到0.314 2 m。因此,在实际场景中,应尽可能使UWB基站等高对称布置。动态定位实验时,通过LSSVM修正模型对UWB测距信息进行修正后的融合定位轨迹相较于修正前的融合定位轨迹更接近煤矿机器人的真实轨迹,验证了该紧组合定位方法能够减小非视距误差,提高定位精度。Abstract: The underground coal mine environment is complex. The existing coal mine robot positioning methods have low positioning precision and low real-time performance caused by the non-line-of-sight (NLOS) error and other factors. In order to solve the above problems, a tightly combined positioning method of coal mine robot based on UWB (Ultra Wide Band) and IMU (Inertial Measurement Unit) is proposed. Firstly, the UWB module is used to measure distance between the coal mine robot and UWB base station. The least square support vector machine (LSSVM) model is trained by using real value and measured value of the distance between the coal mine robot and the UWB base station, and the modified LSSVM model is obtained. Secondly, the measured value measured by the UWB module during the positioning process of the coal mine robot is used as the input of the modified LSSVM model. The modified LSSVM model is used to correct the measured value of UWB, reduce the influence of NLOS error on positioning precision, and obtain more accurate distance information. Finally, the range information modified by modified LSSVM model is used as the measurement input of error-state Kalman filter (ESKF). The measurement equation is formed with the position information solved by inertial navigation. The ESKF is used to tightly combine the UWB ranging correction value with the range information calculated by the inertial navigation to complete the state update. The more precise position information of the coal mine robot is obtained, and the precise positioning of the coal mine robot is achieved. The simulation results under different layont schemes of UWB base stations show that using modified LSSVM model can make the UWB range information more accurate, and improve the positioning precision. In the static positioning experiment, when the four UWB base stations are symmetrically distributed at the same height, the root mean square error of the positioning is reduced from 0.146 4 m to 0.139 8 m. When the four UWB base stations are distributed symmetrically with unequal heights, the root mean square error decreases from 0.300 8 m to 0.200 6 m. When the four base stations are distributed irregularly, the root mean square error decreases from 0.317 5 m to 0.314 2 m. Therefore, in actual scenarios, the UWB base stations should be arranged symmetrically at the same height as possible. In the dynamic positioning experiment, the fusion positioning trajectory corrected by the modified LSSVM model is closer to the real trajectory of the coal mine robot than the fusion positioning trajectory before correction. The result verifies that the tightly combined positioning method can reduce the NLOS error and improve positioning precision.
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0. 引言
我国煤炭工业以井工开采为主,井下开采环境复杂[1-2],劳动繁重,如何实现自动高效开采成为煤矿建设重要目标[3-6]。工作面综采自动化可以改善劳动环境,促进工作面安全高效生产,而综采自动化的实现依赖于软件系统的支持,通过自动化软件可实现生产工况数字化监测与设备远程控制,从而达到减人提效的目标[7-8],因此自动化软件的设计研发成为实现综采自动化的关键技术。
综采工作面自动化系统在开采装备[9-11]、远程干预[12]、协同控制[13-14]、智能决策[15-19]等方面取得了一定的研究成果,这些成果需要自动化软件作为数据载体和控制核心,而面向综采工作面的自动化软件研究较少,软件产品缺乏,导致自动化系统的优势和性能发挥受限,影响自动化系统的效能。通用的工业组态软件在综采工作面应用中面临接口协议各异、通信建立复杂、缺乏行业针对性、对综采自动化业务场景适应性差等问题,不能完全满足自动化系统对于软件方面的需求。
针对目前行业内自动化软件面临的问题,本文提出了一种面向综采工作面的自动化软件设计方案。阐述了软件的设计架构和核心功能,并在综采工作面部署应用,对各类综采设备进行实时监测与远程集中控制,支持综采工作面自动化高效生产。
1. 软件架构
面向综采工作面的自动化软件包括井下服务端、地面服务端、地面客户端3层架构,如图1所示。井下服务端与井下设备通信,是整个架构的基础,地面服务端作为中间桥梁,与井下服务端和地面客户端通信,地面客户端直接面向用户。
井下服务端由驱动层、数据库模块、模型逻辑层、数据可视化层构成。驱动层负责接入适配工作面各类设备及通信协议,用以解决设备因接口协议繁多带来的通信复杂的问题,通过驱动层实现与各设备的实时双向通信。数据库模块包括实时数据库和历史数据库,实时数据库为驱动层提供实时读写服务,历史数据库为驱动层提供数据记录服务。模型逻辑层是系统的内核,针对煤矿开采业务场景构建综采工作面的数据模型,用以解决软件缺乏行业针对性和适应性不足的问题。模型逻辑层通过与驱动层交互实现设备数据的实时上传和控制指令的实时下发,为数据可视化提供数据驱动,并且通过加载控制分析组件,完成各类设备的协同控制和数据分析功能。数据可视化层集成了多种数据展示技术,便于对数据进行多维度展示。
地面服务端与井下服务端架构相似,为了减少对设备的访问次数,地面服务端不与井下设备直接通信,所以地面服务端不包含驱动层,通过数据同步功能将数据由井下服务端传输到地面服务端。
地面客户端是直接面向用户的交互界面和接口,地面客户端不存储和分析数据,只进行界面显示,支持通过PC、浏览器、移动客户端3类不同的终端访问地面服务端数据。
2. 核心功能
面向综采工作面的自动化软件通过驱动层屏蔽各设备通信协议的差异;通过定义综采设备对应的数据模型,适应开采场景的设备数据;通过远程集控功能减少设备操作人员数量;通过数据同步功能实现数据在软件架构中各层级间的传输;通过数据可视化功能支持数据多种形式展示,便于用户实时监测工况数据,提升工作效率。
2.1 驱动层
面向综采工作面的自动化软件通过驱动层与设备通信,采集设备数据上传到模型逻辑层,并存储展示。驱动层支持常见的通信协议(包括Modbus,OPC,CAN等)。为使模型逻辑层便于对不同协议的数据进行读写,屏蔽不同协议接口的调用差异,驱动层以设备协议类DeviceProtocol作为父类,通过集合型成员DataBuffer在内存中缓存数据,采用ReadData和WriteData方法读写缓存数据。通信协议的具体实现类均继承父类DeviceProtocol,根据协议规范重写ReadData和WriteData方法,如图2所示。
驱动层框架如图3所示,底层为各协议的通信接口,中间层为实时数据读写服务,上层为综采设备的数据模型。综采设备通过通信接口与实时数据读写服务建立连接,实时数据读写服务通过统一调用ReadData和WriteData方法,实现与设备的实时通信。调用ReadData方法获取设备数据,将数据解析后转换为内部构建的数据模型,实现综采设备的数据上传,调用WriteData方法下发控制指令,实现对设备的反向控制。工作面正常供电情况下,多台设备会同时在线,为了保证与设备的并发通信,每台设备的通信任务都在线程中执行,并使用线程池调度。
2.2 数据模型
面向综采工作面的自动化软件中定义了采煤机、液压支架、运输设备、供液设备、供电设备等其他设备的数据模型,并将所有的数据模型组织为树型结构,构建成一棵多叉数据模型树,如图4所示。树的根节点以工作面名称命名,第一层树枝节点为采煤机、液压支架等主要设备对象,第二层树枝节点为各设备的子设备对象,最后一层叶子节点为具体的数据点位(例如传感器或设备参数)。将经过解析的设备原始数据通过驱动层上传到数据模型层后,通过遍历数据模型树找到对应的叶子节点,更新叶子节点的时间戳和数值,实现数据的实时更新。
2.3 远程集控
面向综采工作面的自动化软件的远程集控功能是为了方便操作员远程集中控制综采设备。由于各个综采设备的地理位置相对分散,在就地模式下需要多名人员就近完成操控。为了减少操作人员,通过矿井环网和工业总线将各设备与井下主机建立通信链路,操作人员与主机部署的软件集控界面进行交互,当各设备切换到远控模式后,只需1~2名操作人员即可实现对常用设备的远程集中控制。
集控界面包含了采煤机、支架、“三机”、泵站、视频设备控制区,以及全部设备的一键启停控制区。各设备控制区内包含了控制设备启停和动作的界面交互元素,每个元素都绑定了数据模型,界面交互会改变数据模型中的控制点数值,模型逻辑层中的控制分析模块会实时监测控制点的数值变化,根据数值变化构造相应的远控指令,并将远控指令通过驱动层传输给设备,设备根据指令进行相应动作,构成完整的远程控制流程。
远程集控功能采用了有限状态机的模式对设备进行启停逻辑控制,如图5所示。
在控制过程中,设备的状态(State)包括自检、准备、启动中、停止中、预警、运行、停机、反馈。事件(Event)包括启动、停止、中断、复位。执行动作(Action)包括Reset,Ready,Start,Stop,PreAlarm,Feedback。集控界面设计了响应的按键,通过按键触发事件,引发状态机内部的状态间切换。
2.4 数据同步
数据同步功能主要实现的是不同类型数据在客户端与服务端的传输。客户端显示的数据全部来源于服务端。服务端的数据分为结构化数据和非结构化数据;结构化数据包括报警数据(如过载超限)、事件数据(如用户登录)、设备上传的实时数据和历史数据;非结构化数据包括运行过程中产生的工程文件(JSON文件、XAML配置文件、图片文件)。
数据同步功能同时支持结构化和非结构化数据的同步,支持不同客户端采用不同通信技术实现数据的获取,如图6所示。PC客户端利用Windows Communication Foundation(WCF)通信技术获取服务端的报警数据、事件数据和实时数据。本系统服务端和客户端通过WCF技术将不同的通信方式整合,提供一种统一的编程模型,建立可靠链接保证通信稳定及低时延。对于历史数据,客户端直接访问服务端的数据仓库,与数据库建立连接进行查询。浏览器客户端和移动客户端通过HTTP协议或WebAPI访问WebServer获取服务端数据,在浏览器客户端和APP端界面展示。
为了便于数据同步功能的调试和运维工作,面向综采工作面的自动化软件提供了一套逻辑脚本、界面组态、报文解析等工具集,服务端与客户端可通过插件形式将所需工具进行集成,在部署期间调试数据同步功能。
2.5 数据可视化
数据可视化技术是一种将数据转换成图形化表达的技术,其主要功能是提供高质量的解释数据分析成果,方便用户获得更具价值的信息[20]。随着工作面的生产,自动化软件积累了大量不同设备的数据,对数据进行融合分析后实现可视化展示,便于直观高效监测生产状况,对煤矿用户具有重要意义。
在Windows平台上,借助WPF技术开发大量的图形控件和界面模板,支持在PC客户端以图形组态方式生成可视化界面。在浏览器客户端和移动客户端采用Vue框架开发前端界面,可支持跨平台运行。
对于实时数据的可视化,以Unity为引擎,构建各类设备的三维模型,以实时数据作为三维模型的数据驱动,仿真综采工作面各设备的位姿信息和生产状态,实现基于数据驱动的三维实时可视化效果,如图7所示。
对于历史数据的可视化,借助Grafana开源工具生成丰富的可视化图表,集合多种数据视图生成综采工作面dashboard,根据业务需要进行多纬度的展示和统计,提供交互式的即席分析体验,让观察者更容易发现数据规律,为决策者提供更丰富详实的数据依据。
3. 部署应用
3.1 部署概况
面向综采工作面的自动化软件采用分布式部署,分别部署在井下巷道和地面调度室的多台主机上,如图8所示。
井下巷道配置有监控中心,综采设备通过井下环网与监控中心实现网络互通,监控中心通过网络交换机与地面调度室实现网络互通。井下服务端软件部署在监控中心的多台隔爆主机上。地面调度室或机房配置多台高性能服务器,地面服务端软件部署在高性能服务器上,地面客户端部署在PC或移动终端上,与地面服务端通信。
巷道的监控中心部署3台隔爆主机,其中第1台隔爆主机作为数据主机,部署关系数据库和时序数据库,用于存储历史数据,第2台隔爆主机作为通信主机,部署服务端的驱动层模块,通过井下环网与设备通信,第3台隔爆主机作为逻辑主机,部署服务端的模型逻辑模块,用于逻辑分析,并为可视化界面提供数据模型。地面调度室既可选择独立的服务器部署数据库,也可在公有云或私有云的基础上建立数据仓库。面向综采工作面的自动化软件在井下监控中心和地面调度室的显示器数量按需配置,接入主机显示不同的软件界面。
3.2 应用效果
通过面向综采工作面的自动化软件的部署应用,为用户提供了对综采设备实时监测与集中控制的技术手段,提升了综采工作面的自动化水平。
在辅助生产的基础应用方面,面向综采工作面的自动化软件应用前后井下工作人员分布如图9、图10所示。由图9可看出,面向综采工作面的自动化软件应用前,采场需要2名采煤机司机和2名以上的支架工,并在泵站、三机、胶带、组合开关等设备附近需要有人值守,负责单机设备的启停控制与设备状态监测,设备间的控制顺序需要人工沟通,无法实现自动顺序控制,井下工作人员数量较多且沟通效率低。由图10可看出,面向综采工作面的自动化软件应用后,可以实现对工作面工况信息和设备状态连续在线实时监测,支持对工作面设备的远程集中控制,包括采煤机和液压支架的远程实时控制,以及其他设备的单机控制和多机顺序自动控制功能,将井下需要在各设备附近的多人值守,减少至2人在监控中心远程集中监控,有效减少了操作人员数量。
在提升自动化的高级应用方面,面向综采工作面的自动化软件应用前,工作面各子系统相对独立,各系统之间的数据关联性较低,产生了信息孤岛,设备间的协同控制完全依赖人工劳动(例如采煤机停机后,需采煤机司机人工喊话通知泵站工作人员关闭喷雾泵,进而停止采煤机喷雾;瓦斯浓度变化时,需要瓦斯监测员人工喊话通知采煤机司机改变采煤机速度等),这些场景亟需通过自动化的方式实现,解放人工劳动,提升自动化水平。面向综采工作面的自动化软件应用后,将采煤机系统、支架电液控制系统、工作面运输系统、泵站供液系统、供电系统等有机结合,对各系统数据进行分类融合。对于控制类数据,将各系统相关的控制点位进行聚合与联锁,实现了泵站、胶带、“三机”、采煤机和支架跟机的顺序一键启停,实现采煤机喷雾与清水泵的联动启停等功能;对于传感类数据,将各系统传感类数据进行集成分析,解决了单机设备信息孤岛的问题,实现依据支架动作计算供液需求、依据“三机”电流判定运输负荷等功能;将控制类数据与传感类数据根据业务需求提取相关点位进行融合关联,实现多类设备自动化协同控制功能(例如依据瓦斯浓度控制采煤机速度、依据采煤机位置切换支架跟机工序等)。
4. 结语
面向综采工作面的自动化软件包括井下服务端、地面服务端、地面客户端3层架构:井下服务端与井下设备进行通信,是整个架构的基础;地面服务端作为中间桥梁,与井下服务端和地面客户端分别进行通信;地面客户端直接面向用户。面向综采工作面的自动化软件通过驱动层的设计,实现了与各类综采设备的双向通信,屏蔽了协议之间的差异;依据综采设备的类别,定义了综采设备的数据模型,构建了数据模型树用以对接驱动层采集的数据,可以较好地适应综采工作面的业务场景;实现了设备的远程集控功能,减少了操作人员数量,提升了工作效率;通过数据同步功能,实现了结构化和非结构化数据在服务端与客户端之间的传输,满足用户使用多种客户端进行远程监控的需求;利用数据可视化技术为用户提供多种数据展示方式和丰富的交互界面。自动化软件采用分布式部署将各端软件分别部署在井下巷道和地面调度室。从应用效果上看:在辅助生产方面,面向综采工作面的自动化软件达到了减员提效的目的;在提升自动化的高级应用方面,面向综采工作面的自动化软件实现了多类设备自动化协同控制功能,提升了综采工作面自动化水平。
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表 1 UWB基站位置坐标
Table 1 UWB base station layout coordinates
m 方案 位置坐标 基站0 基站1 基站2 基站3 方案1 (4.48,0,2) (−4.48,0,2) (4.15,8.06,2) (−4.15,8.06,2) 方案2 (4.48,0,2) (−4.48,0,2) (4.15,8.06,1) (−4.15,8.06,1) 方案3 (4.48,0,2) (−4.48,0,2) (4.59,7.80,1.44) (−4.5,6.4,1.2) 表 2 3种基站布置方案的实验均方根误差
Table 2 Experimental root mean square error of three base stations layout schemes
m 方案 原始误差 LSSVM模型修正后的误差 方案1 0.146 4 0.139 8 方案2 0.300 8 0.200 6 方案3 0.317 5 0.314 2 -
[1] 柳玉龙. 煤矿搜救机器人的研究现状及关键技术分析[J]. 矿山机械,2013,41(3):7-12. DOI: 10.16816/j.cnki.ksjx.2013.03.002 LIU Yulong. Analysis on current research status and key technologies of mine search and rescue robots[J]. Mining & Processing Equipment,2013,41(3):7-12. DOI: 10.16816/j.cnki.ksjx.2013.03.002
[2] 张晓莉,王张哲. 井下巡检机器人实时高精度定位方法[J]. 矿业研究与开发,2021,41(10):158-161. DOI: 10.13827/j.cnki.kyyk.2021.10.027 ZHANG Xiaoli,WANG Zhangzhe. Real-time and high-precision positioning method of underground patrol robot[J]. Mining Research and Development,2021,41(10):158-161. DOI: 10.13827/j.cnki.kyyk.2021.10.027
[3] 谭玉新,杨维. 一种基于UKF的井下机器人超声网络定位方法[J]. 煤炭学报,2016,41(9):2396-2404. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2016.0075 TAN Yuxin,YANG Wei. UKF-based ultrasonic network localization for a mine robot[J]. Journal of China Coal Society,2016,41(9):2396-2404. DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2016.0075
[4] 陈美蓉,王凯,张嘉纯,等. 煤矿井下超宽带定位混合解算方法[J]. 工矿自动化,2021,47(3):53-59. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17710 CHEN Meirong,WANG Kai,ZHANG Jiachun,et al. Hybrid solution method for ultra-wideband positioning in coal mines[J]. Industry and Mine Automation,2021,47(3):53-59. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17710
[5] 马宏伟,张璞,毛清华,等. 基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法研究[J]. 工矿自动化,2019,45(4):35-42. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018100054 MA Hongwei,ZHANG Pu,MAO Qinghua,et al. Research on positioning method of underground robot based on strapdown inertial navigation and odometer[J]. Industry and Mine Automation,2019,45(4):35-42. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018100054
[6] 杨金衡,宋单阳,田慕琴,等. 基于自适应卡尔曼滤波的双惯导采煤机定位方法[J]. 工矿自动化,2021,47(7):14-20,28. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021030113 YANG Jinheng,SONG Danyang,TIAN Muqin,et al. Double inertial navigation shearer positioning method based on adaptive Kalman filter[J]. Industry and Mine Automation,2021,47(7):14-20,28. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021030113
[7] 贺磊,魏明生,仇欣宇,等. 基于UWB的井下人员定位算法研究[J]. 工矿自动化,2022,48(6):134-138. HE Lei,WEI Mingsheng,QIU Xinyu,et al. Research on positioning algorithm of underground personnel based on UWB[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):134-138.
[8] 火元亨. 基于惯性导航和UWB定位的室内无人车导航技术研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2021. HUO Yuanheng. Indoor unmanned vehicle navigation based on inertial navigation and UWB positioning[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2021.
[9] 牛小骥,旷俭,陈起金. 采用MEMS惯导的小口径管道内检测定位方案可行性研究[J]. 传感技术学报,2016,29(1):40-44. DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.01.008 NIU Xiaoji,KUANG Jian,CHEN Qijin. Study on the possibility of the PIG positioning using MEMS-based IMU[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuators,2016,29(1):40-44. DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2016.01.008
[10] 张宝军,陈曦,廖延娜,等. 基于DL−LSTM的UWB/INS室内定位算法[J]. 传感器与微系统,2021,40(10):147-150. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)10-0147-04 ZHANG Baojun,CHEN Xi,LIAO Yanna,et al. UWB/INS indoor positioning algorithm based on DL-LSTM[J]. Transducer and Microsystem Technologies,2021,40(10):147-150. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)10-0147-04
[11] XU Yuan,LI Yueyang,CHOON K A,et al. Seamless indoor pedestrian tracking by fusing INS and UWB measurements via LS-SVM assisted UFIR filter[J]. Neurocomputing,2020,388:301-308. DOI: 10.1016/j.neucom.2019.12.121.
[12] 蒋来来. 基于LSSVM优化的电厂NO_x排放预测方法研究[D]. 保定: 华北电力大学, 2021. JIANG Lailai. Research on NO_x emission prediction method of power plant based on optimized LSSVM [D]. Baoding: North China Electric Power University, 2021.
[13] 邹强,陆甫光,兰馗博,等. 基于ISRUKF的UWB/INS组合室内定位方法研究[J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版),2022,55(5):496-503. ZOU Qiang,LU Fuguang,LAN Kuibo,et al. UWB/INS combined indoor positioning method based on ISRUKF[J]. Journal of Tianjin University (Science and Technology),2022,55(5):496-503.
[14] SHIN E H. Estimation techniques for low-cost inertial navigation[D]. Calgary: University of Calgary (Canada), 2005.
[15] 秦永元, 张洪钺, 汪叔华. 卡尔曼滤波与组合导航原理[M]. 西安: 西北工业大学出版社, 2015. QIN Yongyuan, ZHANG Hongyu, WANG Shuhua. Kalman filtering and combinatorial navigation principle[M]. Xi'an: Northwestern Polytechnical University Press, 2015.
[16] FENG Daquan,WANG Chunqi,HE Chunlong,et al. Kalman-filter-based integration of IMU and UWB for high-accuracy indoor positioning and navigation[J]. IEEE Internet of Things Journal,2020,7(4):3133-3146. DOI: 10.1109/JIOT.2020.2965115
[17] 徐爱功,刘韬,隋心,等. UWB/INS紧组合的室内定位定姿方法[J]. 导航定位学报,2017,5(2):14-19. DOI: 10.3969/j.issn.2095-4999.2017.02.003 XU Aigong,LIU Tao,SUI Xin,et al. Indoor positioning and attitude determination method based on UWB/INS tightly coupled[J]. Journal of Navigation and Positioning,2017,5(2):14-19. DOI: 10.3969/j.issn.2095-4999.2017.02.003
[18] 王川阳,王坚. 超宽带应急定位基站布设研究[J]. 测绘科学,2019,44(8):174-181. DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.08.025 WANG Chuanyang,WANG Jian. Study of base station layout of ultra wideband emergency positioning[J]. Science of Surveying and Mapping,2019,44(8):174-181. DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.08.025
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期刊类型引用(9)
1. 王辉,吴早阳,西成峰,唐博. 基于组态架构的综采工作面综合管控平台设计与应用. 煤矿机械. 2025(01): 208-213 . 百度学术
2. 郭资鉴,李俊士,冯银辉,张勇. 综采自动化控制系统测试方法研究与应用. 煤炭技术. 2025(02): 178-181 . 百度学术
3. 索智文,梁占泽,吴宇鹏,马艺珂,蔡东. 煤矿采煤工作面找直系统设计与应用. 煤矿机械. 2025(03): 164-167 . 百度学术
4. 郭资鉴. 基于PLC和上位机的乳化液泵测控系统设计. 煤矿机械. 2024(09): 24-26 . 百度学术
5. 武瑞杰,宋晓锋,张继承,杜和军,陈胜法,晏增翔. 基于矿鸿的自动风门控制系统研发. 当代化工研究. 2024(21): 185-187 . 百度学术
6. 张磊,李绍良,曲越. 煤矿采煤工作面数字孪生系统研究与应用. 山东煤炭科技. 2024(12): 173-176+182 . 百度学术
7. 王宏伟,杨焜,付翔,李进,贾思锋. 综采工作面海量数据挖掘分析平台设计. 工矿自动化. 2023(05): 30-36+126 . 本站查看
8. 刘海锋. 露天煤矿智能化建设关键技术研究. 工矿自动化. 2023(S2): 107-111 . 本站查看
9. 杨鹏,刘碧波,孟亚光. 矿鸿操作系统在综采工作面中的应用研究. 信息与电脑(理论版). 2023(19): 95-97 . 百度学术
其他类型引用(2)