本技术提出了一种煤矿深井提升机通信系统及优化方法,该系统整合物联网设备、边缘计算节点、云服务器和智能超表面。物联网设备包括张力、称重和加速度传感器,通过智能超表面与边缘节点相连,而边缘节点通过有线介质与云服务器通信。该方法涉及智能超表面的部署、智能通信系统的构建、能量损耗与计算时延的建模、综合效益函数的构建、计算卸载策略的优化目标设定以及安全强化学习模型的构建,旨在实现最优的计算卸载效益。该系统和方法能够确保提升机内部无线数据链路的稳定性,并提升数据传输效率。
背景技术
煤矿深井提升机系统作为矿井生产体系的核心组成部分,其运行的安全性与效率直接关联生产流程的稳定运行及人员的安全。针对提升机在作业过程中可能遭遇的终端荷载超载、松绳卡罐、操作失误及维护疏忽等风险因素所引发的超载断绳隐患,当前学术界与工业界正致力于探索创新的解决方案,旨在显著提高提升机系统的可靠性与安全性。低功耗广域网技术,尤其是LoRa技术,凭借其低功耗与长距离通信的显著优势,在矿山远程监测系统中展现出了巨大的应用潜力。LoRa技术通过有效利用非授权无线电频段,实现了数据的高效无线传输,显著降低了系统能耗与通信延迟。进一步地,结合移动边缘计算(MEC)技术,将数据处理能力前置至设备边缘,不仅加速了数据的实时处理与分析过程,还显著提升了系统的响应速度,为矿山物联网(IoT)的智能化发展奠定了坚实的基础。然而,在煤矿井下复杂的金属环境下,LoRa信号的衰减问题成为限制其应用效能的关键因素。
为解决这一技术瓶颈,智能超表面(RIS)技术作为一种前沿的无线通信解决方案被引入到矿山通信系统中。RIS通过精细调控反射单元的相移参数,并融合先进的强化学习算法,实现了波束赋形的智能化自适应调整,有效增强了信号强度与通信稳定性,为煤矿井下无线通信提供了一种创新的、高效的解决方案。然而,矿井环境复杂多变,电磁干扰、煤尘水雾及大型移动设备等因素对无线通信构成了严峻挑战,如何精确获取实时通信模型与信道状态信息成为亟待解决的难题。鉴于传统优化方法在应对矿井环境下动态变化与不确定性方面的局限性,引入更加先进的优化算法与人工智能技术成为必然选择。
实现思路