煤矿信息物理融合系统架构及其感控节点研究.pdf

第４５卷第２期２０１９年２月工矿自动化ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＭｉｎｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＶｏｌ．４５Ｎｏ．２Ｆｅｂ．２０１９檾檾檾檾檾檾檾檾檾檾殧殧殧殧分析研究文章编号１６７１－２５１Ｘ（２０１９）０２－００３０－０５ＤＯＩ１０．１３２７２／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－２５１ｘ．２０１８０９００７５煤矿信息物理融合系统架构及其感控节点研究张梅，牛士会，李敬兆（安徽理工大学电气与信息工程学院，安徽淮南２３２００１）摘要为解决煤矿安全生产各子系统间无法信息共享、协同控制的问题，提出了一种煤矿信息物理融合系统体系架构。该系统由感知执行层、网络传输层、认知处理层和应用控制层组成感知执行层通过感控节点实现对“ 人、机、物、环” 的泛在感知和控制；网络传输层通过主干网络和子网络相结合、有线网络和无线网络相结合的方式来实现信息可靠、有效传输；认知处理层由大量分布式计算设备组成，实现信息融合与分析、数据挖掘与大数据分析；应用控制层为用户提供沟通的操作界面，实现对煤矿各环节的集中监视和协同控制。针对煤矿信息物理融合系统中感控节点特性，采用ＢＤＩ模型对感控节点进行建模用信念、目标、规划来描述感控节点的自治状态、自治控制和自治行为；根据感知事件和信念库进行推理，生成若干目标并进行分配，再由当前的信念和规划库刷新规划，执行相应的行为并修正信念和目标。关键词煤矿安全生产；煤矿信息物理融合系统；体系架构；感控节点；ＢＤＩ模型中图分类号ＴＤ６７文献标志码Ａ网络出版地址ｈｔｔｐ／／ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／３２．１６２７．ＴＰ．２０１９０１２４．１４５３．００１．ｈｔｍｌ收稿日期２０１８－０９－２６；修回日期２０１９－０１－１９；责任编辑盛男。基金项目国家自然科学基金资助项目（５１８７４０１０）；安徽省学术和技术带头人学术科研活动资助项目（２０１５Ｄ０４６）；安徽省高等学校优秀拔尖人才资助项目（ｇｘｂｊＺＤ２０１６０４４）。作者简介张梅（１９７９－），女，安徽宿州人，副教授，硕士，主要研究方向为物联网、嵌入式系统，Ｅ－ｍａｉｌｍｚｈａｎｇ＠ａｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ。引用格式张梅，牛士会，李敬兆．煤矿信息物理融合系统架构及其感控节点研究［Ｊ］．工矿自动化，２０１９，４５（２）３０－３４．ＺＨＡＮＧＭｅｉ，ＮＩＵＳｈｉｈｕｉ，ＬＩＪｉｎｇｚｈａｏ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｓｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＭｉｎｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２０１９，４５（２）３０－３４．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｓｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅＺＨＡＮＧＭｅｉ，ＮＩＵＳｈｉｈｕｉ，ＬＩＪｉｎｇｚｈａｏ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｉｎａｎ２３２００１，Ｃｈｉｎａ）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｆａｉｌｕｒｅｔｏｒｅａｌｉｚｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｈａｒｉｎｇａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌａｍｏｎｇｓｕｂｓｙｓｔｅｍｓｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｓａｆｅｔｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ａｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｗａｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｅｘｅｃｕｔｉｏｎｌａｙｅｒ，ｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌａｙｅｒ，ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｌａｙｅｒａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｌａｙｅｒ．Ｔｈｅｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｅｘｅｃｕｔｉｏｎｌａｙｅｒｒｅａｌｉｚｅｓｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒｈｕｍａｎ，ｍａｃｈｉｎｅ，ｍａｔｅｒｉａｌａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｔｈｒｏｕｇｈｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅ．Ｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｌａｙｅｒｎｏｔｏｎｌｙｃｏｍｂｉｎｅｓｂａｃｋｂｏｎｅｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｓｕｂ－ｎｅｔｗｏｒｋ，ｂｕｔａｌｓｏｃｏｍｂｉｎｅｓｗｉｒｅｄｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｗｉｒｅｌｅｓｓｎｅｔｗｏｒｋ，ｓｏａｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ．Ｔｈｅｃｏｇｎｉｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｌａｙｅｒｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｄｅｖｉｃｅｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓ，ｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｂｉｇｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｌａｙｅｒｐｒｏｖｉｄｅｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｅｒｆａｃｅｆｏｒｕｓｅｒｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｅａｃｈｌｉｎｋｉｎｃｏａｌｍｉｎｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅｉｎｃｏａｌｍｉｎｅｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍ，ｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙｕｓｅｏｆＢＤＩｍｏｄｅｌ．Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｓｔａｔｅ，ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｃｏｎｔｒｏｌａｎｄａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｂｅｈａｖｉｏｒｏｆｔｈｅｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅａｒｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄｂｙｂｅｌｉｅｆ，ｇｏａｌａｎｄｐｌａｎ．Ｓｅｖｅｒａｌｇｏａｌｓａｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄａｎｄａｌｌｏｃａｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｒｅａｓｏｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｅｖｅｎｔａｎｄｂｅｌｉｅｆｌｉｂｒａｒｙ，ｔｈｅｎｐｌａｎｉｓｒｅｆｒｅｓｈｅｄｂｙｃｕｒｒｅｎｔｂｅｌｉｅｆａｎｄｐｌａｎｌｉｂｒａｒｙ，ｗｈｉｃｈｃａｕｓｅｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｂｅｈａｖｉｏｒｉｓｅｘｅｃｕｔｅｄａｎｄｂｅｌｉｅｆａｎｄｇｏａｌａｒｅｍｏｄｉｆｉｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓｃｏａｌｍｉｎｅｓａｆｅｔｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ；ｃｏａｌｍｉｎｅｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍ；ｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ；ｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅ；ＢＤＩｍｏｄｅｌ０引言煤矿安全生产是一个集开采、掘进、运输、通信、控制等环节于一体的过程，涉及众多子系统，各子系统间相互影响、相互制约。另一方面这些子系统间又相互独立，从而降低了对突发事故的响应和处理速度，易导致事故蔓延，造成严重后果［１－３］。因此，需要将煤矿各独立子系统数据资源和控制资源集中在一起，对各子系统进行集中控制和统一管理，从而打破各子系统之间的壁垒，在各“ 信息孤岛” 间建立传输通道，实现煤矿信息资源与物理资源的共享、交换、处理和控制，提高煤矿生产安全性［４－７］。信息物理融合系统（Ｃｙｂｅｒ－ＰｈｙｓｉｃａｌＳｙｓｔｅｍ，ＣＰＳ）是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，利用计算、通信及控制技术的深度融合与协作来实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。它包含了感知、计算、通信和控制等系统工程，使物理系统具有计算、通信、精确控制、远程协作和自治等功能［８－１０］。将ＣＰＳ引入煤矿井下，对煤矿安全生产中各子系统进行融合，是目前煤矿自动化、信息化的发展趋势。本文在文献［１－３］研究的基础上，结合煤矿ＣＰＳ特点，提出了一种煤矿ＣＰＳ体系架构，并对其中的感控节点进行建模，为煤矿ＣＰＳ研究提供新思路。１煤矿ＣＰＳ特点煤矿ＣＰＳ是传感器网络、物联网、通信、控制等技术紧密结合的产物，是煤矿高度自动化、信息化、智能化的标志，其具有以下特点。（１）感知更加透彻。煤矿ＣＰＳ需要充分利用各传感器和设备的信息，对煤矿地质、环境、生产、设备、人员等进行全面、透彻的感知，获得可靠、精确的数据［１１］。（２）各子系统呈分布式、异构性。煤矿ＣＰＳ集成了各种功能和结构的子系统，这些子系统在地理位置、覆盖范围、功能等方面均有差异，这就决定了煤矿ＣＰＳ的子系统必然是分布式、异构性的。（３）各子系统可自学习、自适应、自组织。接入煤矿ＣＰＳ的子系统数量非常庞大，因此要求各子系统能够高度自治。（４）各子系统之间能更好地互联互通，实现信息集成、共享和协同。煤矿ＣＰＳ能使各子系统灵活地接入与互连，在各“ 信息孤岛” 间建立传输通道，具有无障碍互联互通的能力，实现各子系统之间的深度共享和协同控制。（５）管控更加智能。煤矿ＣＰＳ具有主动感知、自动分析和快速处理的能力，能依据深度学习的知识库，利用边缘计算、雾计算和云计算对各子系统进行有效的智能管理和控制，实现煤矿安全生产各环节自动调控。２煤矿ＣＰＳ体系架构煤矿ＣＰＳ分为感知执行层、网络传输层、认知处理层和应用控制层，如图１所示。图１煤矿ＣＰＳ体系架构Ｆｉｇ．１ＳｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｃｏａｌｍｉｎｅＣＰＳ（１）感知执行层。感知执行层是物理世界和计算世界的接口，包含大量感控节点（由各种感知器和执行器组成），通过感知器实现对“ 人、机、物、环” 等物理状态的实时准确感知，通过执行器实现对物理１３２０１９年第２期张梅等煤矿信息物理融合系统架构及其感控节点研究对象的控制［１２］。（２）网络传输层。网络传输层既可将感知执行层的数据上传至认知处理层，也可将认知处理层的数据或指令下达给感知执行层的感控节点，实现信息可靠、有效传输。网络传输层主要组成方式是主干网络和子网络相结合、有线网络和无线网络相结合。主干网络主要是工业以太网，由高速率光纤环网构成，实现数据高效、高速传输；子网络中包含各种有线、无线网络，如现场总线网络、无线传感器网络，感控节点通过子网络接入主干网络；有线网络可连接机电、通信、安全等固定设备；无线网络可连接无线传感设备、射频设备及移动设备［１３］。（３）认知处理层。认知处理层采用人工智能、数据挖掘、信息融合等技术，统一不同设备传送数据的语义，实现数据的存储、搜索、调配、管理。认知处理层含大量的分布式计算设备，具有强大的计算和信息处理能力，用来实现信息融合与分析、数据挖掘与大数据分析，从而保证数据的真实和有效处理［１４］。（４）应用控制层。应用控制层为用户提供沟通的操作界面，是煤矿ＣＰＳ的核心。它采用典型的面向服务架构（Ｓｅｒｖｉｃｅ－ＯｒｉｅｎｔｅｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＳＯＡ），围绕决策智能化、知识模型化、控制自动化、监测实时化等目标进行相应应用设计，包括监控系统、调度系统、人员管理系统、安全生产执行系统、应急指挥系统、经营管理系统、综合自动化系统等应用系统，实现对煤矿各环节的集中监视和协同控制，从而优化生产和经营管理［１５－１７］。３煤矿ＣＰＳ感控节点建模３．１煤矿ＣＰＳ感控节点特性煤矿ＣＰＳ感控节点种类繁多，本文将其分为环境节点和生产系统节点。环境节点感知煤矿最基本的地质、空气、温湿度等信息；生产系统节点主要包括采掘系统节点、运输系统节点、设备系统节点、人员定位系统节点、安全监测系统节点等。煤矿ＣＰＳ的感控节点具有以下特性①感知器根据设置的任务来感知信息，并通过网络发送给信息处理单元。②执行器能接收控制指令，并依据指令来改变物理环境。③每个感控节点都是一个智能感知、控制单元，拥有一定的计算、通信、存储、执行能力。④每个感控节点都具有唯一的身份ＩＤ，以区别其他物理节点。⑤每个感控节点都有一定的时间属性和空间属性。３．２煤矿ＣＰＳ感控节点模型根据煤矿ＣＰＳ感控节点特性，将每个感控节点看作为一个Ａｇｅｎｔ系统，采用ＢＤＩ（Ｂｅｌｉｅｆ－Ｄｅｓｉｒｅ－Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ，信念－愿望－意图）模型对煤矿ＣＰＳ感控节点进行建模。ＢＤＩ模型可模拟人的思维，从信念、愿望和意图３个方面进行推理首先从环境中感知变化，再将感知的变化填充到信念中，为完成相应的愿望，就要规划意图，执行相应的行为［１８－１９］。在实际应用中，需要将ＢＤＩ模型中的信念、愿望和意图转变成信念、目标和规划，用来描述Ａｇｅｎｔ系统的自治性信念对应系统的自治状态，目标对应系统的自治控制，规划对应系统的自治行为。信念是即将执行的目标或子目标，是当前最需要或最适合完成的目标。目标是Ａｇｅｎｔ系统的最初动机，是其希望实现的目标集合，由此激发规划，是Ａｇｅｎｔ系统对环境状态的一种期待和判断。规划是Ａｇｅｎｔ系统的行动计划，即为实现一定的目标采取的行为，它是Ａｇｅｎｔ系统实现一定目标的主要方法和途径［２０］。ＢＤＩ模型的推理是在信念、目标及规划的选择与执行的过程中完成的，过程如图２所示。Ａｇｅｎｔ系统首先感知事件（包括通信行为），然后根据感知事件和信念库进行中间推理，生成若干目标并进行分配，再由当前的信念和规划库刷新规划，最后由规划引发行动并修正信念和目标［２１－２２］。图２ＢＤＩ模型推理过程Ｆｉｇ．２ＲｅａｓｏｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆＢＤＩｍｏｄｅｌ根据ＢＤＩ模型，将煤矿ＣＰＳ感控节点模型定义为一个八元组ＥｄｇＮｏｄｅ＝〈ＩＤ，Ｐｒｏ，Ｉｎｆ，Ｂｅｌ，Ｐｌａｎ，Ａｃｔ，Ｔｉｍｅ，Ｓｔａ〉。① ＩＤ为感控节点唯一的身份标２３工矿自动化２０１９年第４５卷志，表示感控节点的位置信息。② Ｐｒｏ为感控节点的属性，表示感控节点的任务性质，如环境节点、采掘系统节点、运输系统节点、设备系统节点、人员定位系统节点、安全监测系统节点等。③Ｉｎｆ为感控节点根据当前任务采集的信息，包括环境信息（气体浓度、温湿度、矿尘浓度、风速等）、采掘信息（地质、采掘设备信息）、运输信息（运输设备和线路、安全设施信息等）、人员定位信息（人员考勤、跟踪定位信息）、机电设备信息等。④ Ｂｅｌ为信念，表示感控节点即将要完成的目标。⑤ Ｐｌａｎ为规划，表示感控节点实现一定目标的方法。⑥ Ａｃｔ为根据状况和设置目标完成的动作（报警、监测、控制等）。⑦ Ｔｉｍｅ为采集信息的时间。⑧ Ｓｔａ为感控节点的工作状态（繁忙、空闲等）。煤矿ＣＰＳ感控节点工作过程如图３所示。首先通过“Ｓｔａ” 判断感控节点工作状态，若节点空闲，则根据“Ｐｒｏ” 判断当前节点的任务性质，并采集相应信息“ Ｉｎｆ” ，然后抽象成信念“Ｂｅｌ” ，通过推理选择规划“Ｐｌａｎ” ，最后执行相应动作“ Ａｃｔ” 。图３煤矿ＣＰＳ感控节点工作过程Ｆｉｇ．３ＷｏｒｋｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｎｏｄｅｏｆｃｏａｌｍｉｎｅＣＰＳ４结论（１）煤矿ＣＰＳ通过感知执行层的感控节点来实现对“ 人、机、物、环” 的泛在感知和控制，通过主干网络和子网络相结合、有线网络和无线网络相结合的网络传输层实现信息可靠、有效传输，通过认知处理层实现信息融合与分析、数据挖掘与大数据分析，通过应用控制层实现对煤矿各环节的集中监视和协同控制。煤矿ＣＰＳ使煤矿各子系统既能独立自治又能集中控制和统一管理。（２）针对煤矿ＣＰＳ中感控节点特性，将每个感控节点看作为一个Ａｇｅｎｔ系统，采用ＢＤＩ模型对感控节点进行建模首先感知事件，然后根据感知事件和信念库进行中间推理，生成若干目标并进行分配，再由当前的信念和规划库刷新规划，最后由规划引发行动并修正信念和目标。参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）［１］孙彦景，于满，何妍君．煤矿信息物理融合系统模型［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１１，４８（增刊２）２９５－３０１．ＳＵＮＹａｎｊｉｎｇ，ＹＵＭａｎ，ＨＥＹａｎｊｕｎ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒｃｏａｌｍｉｎｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２０１１，４８（Ｓ２）２９５－３０１．［２］孙彦景，华钢，窦林名，等．矿山工程信息物理系统研究及挑战［Ｊ］．煤炭科学技术，２０１８，４６（２）１０３－１１１．ＳＵＮＹａｎｊｉｎｇ，ＨＵＡＧａｎｇ，ＤＯＵＬｉｎｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｓｔｕｄｙａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｎｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｏｆｍｉｎｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ［Ｊ］．ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１８，４６（２）１０３－１１１．［３］李敬兆，江洋．矿山分布式分级自治系统设计［Ｊ］．工矿自动化，２０１８，４４（５）２０－２５．ＬＩＪｉｎｇｚｈａｏ，ＪＩＡＮＧＹａｎｇ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｍｉｎｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＭｉｎｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２０１８，４４（５）２０－２５．［４］姚建铨，丁恩杰，张申，等．感知矿山物联网愿景与发展趋势［Ｊ］．工矿自动化，２０１６，４２（９）１－５．ＹＡＯＪｉａｎｑｕａｎ，ＤＩＮＧＥｎｊｉｅ，ＺＨＡＮＧＳｈｅｎ，ｅｔａｌ．ＰｒｏｓｐｅｃｔｏｆｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｍｉｎｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓａｎｄｉｔｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＭｉｎｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２０１６，４２（９）１－５．［５］张申．煤矿自动化发展趋势［Ｊ］．工矿自动化，２０１３，３９（２）２７－３３．ＺＨＡＮＧＳｈｅｎ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏａｌｍｉｎｅａｕｔｏｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＭｉｎｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２０１３，３９（２）２７－３３．［６］毛善君．“ 高科技煤矿” 信息化建设的战略思考及关键技术［Ｊ］．煤炭学报，２０１４，３９（８）１５７２－１５８３．ＭＡＯＳｈａｎｊｕｎ．Ｓｔｒａｔｅｇｉｃｔｈｉｎｋｉｎｇａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈ－ｔｅｃｈｃｏａｌｍｉｎｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎａＣｏａｌＳｏｃｉｅｔｙ，２０１４，３９（８）１５７２－１５８３．［７］王志斌，孙彦景，刘卫东，等．基于ＣＰＳ的风电瓦斯闭锁系统建模仿真［Ｊ］．煤炭科学技术，２０１２，４０（９）８０－８４．ＷＡＮＧＺｈｉｂｉｎ，ＳＵＮＹａｎｊｉｎｇ，ＬＩＵＷｅｉｄｏｎｇ，ｅｔａｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ，ｅｌｅｃｔｒｉｃｐｏｗｅｒａｎｄｇａｓｉｎｔｅｒｌｏｃｋｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＣＰＳ［Ｊ］．ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，４０（９）８０－８４．［８］王中杰，谢璐璐．信息物理融合系统研究综述［Ｊ］．自３３２０１９年第２期张梅等煤矿信息物理融合系统架构及其感控节点研究动化学报，２０１１，３７（１０）１１５７－１１６６．ＷＡＮＧＺｈｏｎｇｊｉｅ，ＸＩＥＬｕｌｕ．Ｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓａｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］．ＡｃｔａＡｕｔｏｍａｔｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１１，３７（１０）１１５７－１１６６．［９］温景容，武穆清，宿景芳．信息物理融合系统［Ｊ］．自动化学报，２０１２，３８（４）５０７－５１７．ＷＥＮＪｉｎｇｒｏｎｇ，ＷＵＭｕｑｉｎｇ，ＳＵＪｉｎｇｆａｎｇ．Ｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｃｔａＡｕｔｏｍａｔｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１２，３８（４）５０７－５１７．［１０］李仁发，谢勇，李蕊，等．信息－物理融合系统若干关键问题综述［Ｊ］．计算机研究与发展，２０１２，４９（６）１１４９－１１６１．ＬＩＲｅｎｆａ，ＸＩＥＹｏｎｇ，ＬＩＲｕｉ，ｅｔａｌ．Ｓｕｒｖｅｙｏｆｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２０１２，４９（６）１１４９－１１６１．［１１］袁亮．面向煤炭精准开采的物联网架构及关键技术［Ｊ］．工矿自动化，２０１７，４３（１０）１－７．ＹＵＡＮＬｉａｎｇ．ＦｒａｍｅｗｏｒｋａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｆｏｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎｃｏａｌｍｉｎｉｎｇ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＭｉｎｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２０１７，４３（１０）１－７．［１２］孙彦景，左海维，钱建生，等．面向煤矿安全生产的物联网应用模式及关键技术［Ｊ］．煤炭科学技术，２０１３，４１（１）８４－８８．ＳＵＮＹａｎｊｉｎｇ，ＺＵＯＨａｉｗｅｉ，ＱＩＡＮＪｉａｎｓｈｅｎｇ，ｅｔａｌ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓｆａｃｅｄｔｏｃｏａｌｍｉｎｅｓａｆｅｔｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１３，４１（１）８４－８８．［１３］孙继平．煤矿信息化与自动化发展趋势［Ｊ］．工矿自动化，２０１５，４１（４）１－５．ＳＵＮＪｉｐｉｎｇ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｏｆｃｏａｌｍｉｎｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｚａｔｉｏｎａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄＭｉｎｅＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２０１５，４１（４）１－５．［１４］孙继平．煤矿信息化自动化新技术与发展［Ｊ］．煤炭科学技术，２０１６，４４（１）１９－２３．ＳＵＮＪｉｐｉｎｇ．Ｎｅｗｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｍｉｎｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｚａｔｉｏｎａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｏａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１６，４４（１）１９－２３．［１５］张彩霞，程良伦，王向东．基于信息物理融合系统的智能制造架构研究［Ｊ］．计算机科学，２０１３，４０（增刊１）３７－４０．ＺＨＡＮＧＣａｉｘｉａ，ＣＨＥＮＧＬｉａｎｇｌｕｎ，ＷＡＮＧＸｉａｎｇｄｏｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，２０１３，４０（Ｓ１）３７－４０．［１６］ＢＯＧＤＡＮＰ，ＭＡＲＣＵＬＥＳＣＵＲ．Ｔｏｗａｒｄｓａｓｃｉｅｎｃｅｏｆｃｙｂｅｒ－ｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｓｄｅｓｉ

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