[发明专利]矿井无人化综掘工作面数字孪生智能监控系统

权利要求书

1.矿井无人化综掘工作面数字孪生智能监控系统，其特征在于，所述系统由物理实体、数字孪生体、本安型智能网关、网络交换机、云服务器、云数据库、本安型5G基站、机器视觉装置、视频显示终端和通信接口组成；其特征还在于，

所述系统数字孪生体通过所述通信接口获取所述物理实体的运动状态和实时数据，实现双向通信、信息交互和实时监控；

所述系统本安型智能网关用于矿井无人化综掘工作面多源数据进行实时采集、处理与传输，计算、存储无人化综掘工作面实时位置信息，为矿井无人化综掘工作面提供定位服务；

所述系统云服务器和云数据库用于数据存储、分析与优化，为所述系统提供数据通信接口和云存储平台；

所述系统本安型5G基站用于矿井无人化综掘工作面的无线通信与精确定位；

所述系统云数据库用于实现对所述物理实体的历史运行数据、传感器更新数据以及物理模型数据分布式存储管理；

所述系统本安型智能网关用于实现矿井无人化综掘工作面数据的实时传输和定位服务；

所述系统机器视觉装置用于采集矿井无人化综掘工作面图像，获得矿井无人化综掘工作面三维信息；

所述系统通信接口用于完成矿井无人化综掘工作面的数据采集、数据传输、无线通信与定位功能；其特征还在于，

所述系统采用深度学习算法对多源传感器感知数据、状态数据以及历史数据进行数据挖掘，通过训练和优化仿真模型提高系统的智能监控精准性和鲁棒性；以及

所述系统采用压缩感知算法对矿井无人化综掘工作面物理实体的三维模型图像进行采样、压缩与重构，生成可视化三维仿真模型，增强监控图像的清晰度与抗噪性能；

所述系统实现矿井无人化综掘工作面数字孪生的方法，包括如下步骤：

步骤1，物理模型建立：建立物理实体的三维可视化物理模型，根据物理实体的几何外形和机械结构，定义物理模型的几何属性、运动属性和功能属性；

步骤2，逻辑模型表示：建立可控制的逻辑模型，将物理模型映射到逻辑模型，通过图形化、形式化描述逻辑模型的组成要素、组织结构和运行机制，并通过逻辑模型将各要素属性和行为反馈到物理模型，实现对物理模型的优化；

步骤3，仿真模型建立：构建可视化的仿真模型，实现物理实体的孪生对象可视化、孪生结构可视化和孪生过程可视化，定义仿真模型的迭代优化条件；

步骤4，仿真模型优化：基于多源数据，采用深度学习算法对仿真模型进行训练和优化，并将仿真结果反馈到物理模型；

步骤5，仿真模型验证：对物理模型与仿真模型进行一致性与可靠性验证，如满足仿真模型的目标函数迭代优化条件，则执行步骤6，否则，执行步骤2；

步骤6，数据模型构建：构建可计算的数据模型，通过数据采集、数据挖掘、优化迭代和智能决策方法，实现物理实体与虚拟孪生体的数据镜像和数据交换；

步骤7，数字孪生集成：将物理模型、逻辑模型、仿真模型和数据模型演进优化与数据集成，形成可交互的数字孪生体，通过数据驱动方式实现数字孪生体与物理实体的信息交互；以及，

所述系统实现矿井无人化综掘工作面数字孪生体的方法，进一步包括如下步骤：

步骤1，物理实体三维建模：利用三维建模工具建立矿井无人化综掘工作面的物理实体三维模型，并采用有限元分析法求解三维模型的结构参数、几何参数、材料参数、状态参数及边界条件；

步骤2，模型渲染优化：根据步骤1所获取的三维模型，使用3DsMax三维渲染工具对模型结构透视图或点云图进行渲染、添加材质，并对其边缘部分进行修补优化；

步骤3，仿真场景构建：将步骤2渲染后的模型导入虚拟现实仿真引擎，使用其内置的物理引擎构建可视化仿真模型；

步骤4，数据处理：将物理实体的多源传感器数据作为输入，经多源数据融合后输出，并将传感器实时数据、历史数据及物理模型存储在云数据库中；

步骤5，交互控制：通过OPC UA、TCP/UDP、Web Service通信接口实现数据实时采集、实时同步与更新，通过VR或AR人机接口实现数字孪生体与物理实体的实时交互及虚拟监控。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征还在于，所述系统采用矿井无人化综掘工作面物理实体结构模型、几何模型和材料模型的多尺度、多层次集成，生成与物理实体1：1比例的数字孪生体三维模型，将物理空间矿井无人化综掘工作面在虚拟空间进行全要素重构，通过实时数据采集、数据融合和迭代计算，形成具有感知、分析和控制能力的数字孪生体。