[发明专利]一种煤矿井下通讯控制监控系统及方法

说明书

本发明提出了一种煤矿井下通讯控制监控系统及方法，涉及通讯控制领域。该煤矿井下通讯控制监控系统，通过数据获取模块获取煤矿井下通讯网络中的原始数据；参数获取模块获取初始参数值；然后预测模块根据原始数据和初始参数值采用预置的异常行为预测模型进行预测，生成预测数据；异常判断模块根据预测数据判断异常情况，并生成异常结果；最后控制模块根据异常结果中的异常信息生成控制信号，并发送给煤矿井下的终端设备。通过采用异常行为预测模型对通讯网络异常情况进行预测，并根据预测结果控制对应的终端设备，从而使得在通讯网络受到攻击时可以提前预测通讯网络的情况，进而对设备进行控制，防止意外发生。

技术领域

本发明涉及通讯控制领域，具体而言，涉及一种煤矿井下通讯控制监控系统及方法。

背景技术

采矿工业是全球经济发展的支柱，在国民经济的发展中占有十分重要的比例，也是高科技在工业领域运用的最前沿。矿山井下包括多个设备及通讯设备，通过通讯控制系统，可以对设备进行远程操作，还可以进行报警等操作，这些都需要依赖通信网络，现有的井下通讯控制系统无法对通讯网络异常状况进行预测，就无法提前对设备进行控制，防止意外发生。

发明内容

本发明的目的在于提供一种煤矿井下通讯控制监控系统及方法，用以改善现有技术中无法对通讯网络异常状况进行预测，就无法提前对设备进行控制的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种煤矿井下通讯控制监控系统，其包括：

数据获取模块，用于获取煤矿井下通讯网络中的原始数据；

参数获取模块，用于获取初始参数值；

预测模块，用于根据原始数据和初始参数值采用预置的异常行为预测模型进行预测，生成预测数据；

异常判断模块，用于根据预测数据判断异常情况，并生成异常结果；

控制模块，用于根据异常结果中的异常信息生成控制信号，并发送给煤矿井下的终端设备。

上述实现过程中，通过数据获取模块获取煤矿井下通讯网络中的原始数据；参数获取模块获取初始参数值；然后预测模块根据原始数据和初始参数值采用预置的异常行为预测模型进行预测，生成预测数据；异常判断模块根据预测数据判断异常情况，并生成异常结果；最后控制模块根据异常结果中的异常信息生成控制信号，并发送给煤矿井下的终端设备。通过采用异常行为预测模型对通讯网络异常情况进行预测，并根据预测结果控制对应的终端设备，从而使得在通讯网络受到攻击时可以提前预测通讯网络的情况，进而对设备进行控制，防止意外发生。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，预测模块包括：

预处理单元，用于将原始数据和初始参数值分别进行预处理，生成预处理数据和预处理参数；

预测单元，用于将预处理数据和预处理参数代入到预置的异常行为预测模型进行预测，生成预测数据。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述预处理单元还包括：

第一预处理子单元，用于将原始数据采用主成分分析算法进行优化，生成预处理数据。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述预处理单元还包括：

第二预处理子单元，用于将初始参数值采用AFSA算法进行优化，生成预处理数据。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，还包括：

样本数据获取模块，用于获取样本通讯数据

样本参数获取模块，用于获取样本初始参数值；

ELM神经网络模型模块，用于将初始参数值和样本通讯数据代入到预置的ELM神经网络模型中进行训练，以生成新的ELM神经网络模型作为异常行为预测模型。