一种基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法与流程

本发明涉及一种局域网及其综采工作面监测方法，尤其是一种在局域网环境下，在虚拟现实仿真引擎unity3d下，实时对综采工作面进行三维可视化虚拟现实监测的方法。

背景技术：

随着“工业4.0”、“中国制造2025”和“互联网+”战略的持续推进和向纵深发展，煤矿综采装备和煤炭开采技术进入了全面创新发展时期，使得煤炭生产过程实现自动化、智能化以及无人化成为可能。即时掌握综采工作面设备的运行状态以及实现远程控制，直接决定和影响着整个工作面能否安全高效开采和工作。

目前以自动化水平较高的综采工作面来说，结合运行数据及工作面视频系统，在顺槽集中控制中心就可以三机运行状态进行人工远程干预。但是，“视频+数据”监测模式的缺点也十分明显：

（1）视频监测视角存在局限性。由于一般是在机头、机尾、中间部分每隔四五架的顶梁上和采煤机机身上加装摄像头以固定视角观看，而对于工作面自身的全景动作，以及在无频繁的动态变化的局部信息和机与机之间的相对位置，更是无法获取；在地质地形上的空间位置信息则无法观察清楚，甚至完全观察不到。

（2）缺乏高质量集成式全景工作台。视频监测与数据监测分离必然各行其道无法达到同步传输，传统摄像头视频采集又无法克服工作面灰尘多、水气弥漫等因素影响，效果很差，稳定性不好，经常造成延时和不同步；加上定时高频度专人维护摄像头，环境复杂，成本高，容易发生危险。因此要建成高质量的传输流畅、信息精确的全景工作台并进而形成决策建议是不可能的。

因此，根据传统监测结果，进行远程人工干预，很可能出现意想不到的各种问题。在此大背景下，虚拟现实技术由于其直观性、沉浸性以及交互性等特点，已经广泛应用于煤矿装备领域，并已取得了很大的应用价值，而将虚拟现实技术应用于综采监测，则具有更直观、更可靠的3d虚拟现实监测优势和潜力，现在部分学者已经做了相关尝试。

现有技术中，主要是针对采煤机或者液压支架单机的，并没有将整个综采工作面的全部设备进行可视化监测。公开号为201210195694.x的一种“基于不同地质条件的电牵引采煤机工作状态虚拟仿真系统”，将采煤机工况参数实时驱动采煤机虚拟样机，并绘制不同地质条件的综采工作面，实现采煤工作状态的“真实再现”。

公开号为201510996174.2的“一种煤矿综采工作面远程控制虚拟培训系统”，可以在虚拟现实环境下实现对综采工作面设备的虚拟操作培训与控制，但是此系统缺乏综采工作面实际工况下数据作为支撑，因此培训操作内容与环境过于理想，与实际工况有较大差距。

在监测过程中，一般都是直接利用通讯协议直接读取数据，数据只是作为显示使用，有些使用数据库进行存储，但均未利用历史数据，从大数据的角度对历史数据进行分析与建模，从而可以发现和预测未来可能出现的问题，对整个综采的运行进行预测和预警。

在监测模式中，由于综采工作面设备众多，如果只拥有一台监测主机，势必会造成服务器压力较大，虚拟监测画面运行不畅或者出现卡顿现场，严重影响虚拟监测的可靠性。因此，亟需研究开发一种技术方案解决以上问题。

技术实现要素：

本发明针对煤矿井下综采工作面的工作过程，提供一种基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法。

本发明所采取的技术方案如下。

一种基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法，所述方法是在局域网环境下，虚拟现实监测上位机群实时读取数据库服务器中的由组态监测上位机群实时通过信号采集与传输系统采集的布置在实际综采工作面设备上的实时传感系统；并由数据分析服务器实时对数据库服务器中的数据进行分析与处理，实时处理结果以及历史数据分析结果返回虚拟现实监测上位机群中的显示动画并显示；

所述虚拟现实监测上位机群是一群安装在虚拟现实仿真引擎unity3d环境下vr监测程序的高性能服务器，vr监测程序包括采煤机与刮板输送机vr监测程序、液压支架虚拟监测程序ⅰ、液压支架虚拟监测程序ⅱ、液压支架虚拟监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序；其中每一个监测程序均是由虚拟模型、虚拟局域网协同接口和虚拟数据接口组成；

其中采煤机与刮板输送机vr监测程序的虚拟模型是在unity3d环境下，已建立的与实际综采工作面完全真实相对应的虚拟综采设备中，已获取的虚拟采煤机与虚拟刮板输送机的控制权，通过虚拟数据接口获取到真实采煤机和真实刮板输送机的内在参数数据和姿态参数数据，通过后台程序与算法，驱动虚拟采煤机与虚拟刮板输送机进行虚拟运动；

其中采煤机与刮板输送机vr监测程序的虚拟局域网协同接口是将采煤机与刮板输送机的实时数据，通过unity3d的networkview组件中的rpc命令向其他几个设备的vr监测程序进行实时发送，以及接收从其他几个设备的vr监测程序传来的相应设备的数据，驱动本画面中的其他几个设备的虚拟模型进行相应动作，从而合成一个整体工作面全景画面，使安装有采煤机与刮板输送机vr监测程序的监测主机可以对整个全景综采工作面进行监测；

其中采煤机与刮板输送机vr监测程序的虚拟数据接口是完成实时数据库服务器中读取采煤机和刮板输送机的内在运行数据和在数据分析服务器读取采煤机和刮板输送机的经过多传感信息融合技术建立的姿态参数，然后对unity3d中的虚拟采煤机、虚拟刮板输送机进行驱动与控制，实现采煤机与刮板输送机的虚拟监测；

所述数据库服务器是储存所有综采工作面设备的实时数据，包括采煤机、刮板输送机、液压支架、其他设备的数据库，实时接收由组态监测上位机群实时存入实际工作面运行的数据；

所述组态监测上位机群是一群安装有组态王监测程序的高性能服务器，接收信号采集与传输系统实时采集的数据；所述组态王监测程序包括采煤机与刮板输送机组态王监测程序、液压支架组态王监测程序ⅰ、液压支架组态王监测程序ⅱ、液压支架组态王监测程序ⅲ和其他设备组态王监测程序，分别从信号采集与传输系统实时采集相对应的设备数据；

所述信号采集与传输系统是综采工作面设置有无线与有线共存的传输网络，将实时传感系统的信号传输到组态监测上位机群；

所述实时传感系统是在综采工作面设置有采煤机实时传感系统、刮板输送机实时传感系统、液压支架实时传感系统和其他设备实时传感系统，传输和控制系统中的各种传感器信号，包括每个设备运行的姿态参数和内在运行参数。

在上述技术方案中，所述采煤机的实时传感系统是设置有姿态参数和运行参数；所述姿态参数包括采煤机位置、采煤机俯仰角、横滚角、偏航角、左摇臂转角和右摇臂转角，左油缸伸长长度和右油缸伸长长度；所述运行参数包括左右截割电机、左右牵引电机和泵电机的电流和温度。

在上述技术方案中，所述液压支架是设置有实时传感系统，包括姿态参数和运行参数；所述姿态参数包括底座横向倾角和纵向倾角，顶梁横向倾角和纵向倾角，掩护梁倾角、前连杆倾角、立柱压力、护帮板接近、推移机构伸长长度；所述运行参数包括液压系统压力和流量。

在上述技术方案中，所述刮板输送机是实时传感系统，包括每一段中部槽的横向倾角和纵向倾角、刮板输送机的链速，以及相邻的中部槽之间的曲直度检测，运行参数包括电机温度和电流。

在上述技术方案中，所述数据分析服务器是集成有matlab软件与unity3d软件的高性能服务器，并且可以实时获取数据库服务器的数据进行分析与诊断，包括虚拟姿态参数计算模块和预测模块。

在上述技术方案中，所述虚拟姿态参数计算模块是通过多传感器信息融合技术，利用一个传感器一段时间内的多个数据，利用特定的算法进行计算以及多个具有相关度的传感器数据进行二次的信息融合，最大限度的提高姿态参数数据。

在上述技术方案中，所述所述预测模块是液压支架参数预测模块、采煤机参数预测模块和刮板输送机参数预测模块，在线利用实时计算的数据进行大数据分析，预测下一刀的数据；其中的液压支架参数预测模块是利用灰色马尔科夫理论对下一刀的参数进行预测；其中的采煤机参数预测模块是对采煤机记忆截割信息进行预测和识别；其中的刮板输送机预测模块是对刮板输送机下一刀的排布状态进行识别。

在上述技术方案中，所述液压支架虚拟监测程序ⅰ是对综采工作面编号1到编号50的支架状态；所述液压支架虚拟监测程序ⅱ是对综采工作面编号51到编号100的支架状态；所述液压支架虚拟监测程序ⅲ是对综采工作面除编号1到编号100以外的剩余的支架状态。

在上述技术方案中，所述液压支架虚拟监测程序ⅰ、液压支架虚拟监测程序ⅱ、液压支架虚拟监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序与采煤机与刮板输送机vr监测程序一致。

本发明上述所提供的一种基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法，与现有技术相比，具有如下的有益效果。

本综采工作面虚拟监测方法在局域网环境和虚拟现实环境下对综采工作面设备运行工况进行监测，采取模块化设计，虚拟设备实时读取存放在数据库服务器中的本设备经过各种算法计算而提高精度的姿态数据并进行驱动；而各模块之间是通过局域网内的底层协议进行协同，有效地解决了服务器压力较大，虚拟监测画面运行不畅或者出现卡顿现场。

本综采工作面虚拟监测方法在监测过程中，利用组态软件进行存储数据到数据库中，可以方便调用历史数据。

本综采工作面虚拟监测方法使用数据库进行存储，并设置数据分析模块，利用历史数据，从大数据的角度对历史数据进行分析与建模，从而可以发现和预测未来可能出现的问题，对整个综采工作面的运行进行预测和预警。

本综采工作面虚拟监测方法使用数据库进行存储，并设置数据分析模块，通过多传感器信息融合技术，利用一个传感器一段时间内的多个数据利用特定的算法进行计算以及多个具有相关度的传感器数据进行二次的信息融合，最大限度的提高姿态参数数据。

本综采工作面虚拟监测方法快速方便可靠，具有沉浸性，形象直观，可以以非常形象生动的方式观看综采工作面的运行。

本综采工作面虚拟监测方法在监测中融入数据，建立了高质量集成式全景工作台，全面系统地实时虚拟监测综采工作面的设备运行情况。

附图说明

图1是本发明基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法的组成部分。

图2是本发明虚拟现实上位机群中各vr监测主机的协同方式。

图3是本发明虚拟现实上位机群中采煤机与刮板输送机vr监测主机与其他相关信息的交互图。

图4是本发明组态监测上位机群和数据库服务器的工作示意图。

图5是本发明信号采集和传输系统网络结构图。

图6是本发明实时传感系统采集的实时设备运行参数。

图7是本发明利用历史数据进行分析的预测模块。

具体实施方式

下面结合附图对本发明具体实施方式做出进一步的说明。

如附图1所示，实施本发明上述所提供的一种基于局域网协同的综采工作面虚拟监测方法，所述方法是在局域网环境下，虚拟现实监测上位机群实时读取数据库服务器中的由组态监测上位机群实时通过信号采集与传输系统采集的布置在实际综采工作面设备上的实时传感系统的数据；并由数据分析服务器实时对数据库服务器中的数据进行分析与处理，实时处理结果以及历史数据分析结果返回虚拟现实监测上位机群中的显示动画并显示。

所述虚拟现实监测上位机群是一群高性能服务器上安装有综采全景vr监测程序，其中综采全景vr监测程序是在虚拟现实仿真引擎unity3d环境下，利用3d建模软件ug建立的与真实工作面设备的完全一致的3d模型，以stl的格式导入3dmax软件中进行模型修补，最后以fbx的格式导入到unity3d环境下，并利用c#脚本语言编写虚拟设备的虚拟行为和与sqlserver软件的进行数据连接和交换的接口。

所述综采全景vr监测程序包括采煤机与刮板输送机vr监测程序、液压支架虚拟监测程序ⅰ、液压支架虚拟监测程序ⅱ、液压支架虚拟监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序；其中上述每一个监测程序均是由虚拟模型、虚拟局域网协同接口和虚拟数据接口组成。

其中采煤机与刮板输送机vr监测程序的虚拟模型是在unity3d环境下，在建立的与实际综采工作面完全真实相对应的虚拟综采设备中，通过networkview模块中预先设置好的id获取到虚拟采煤机与虚拟刮板输送机的控制权，通过虚拟数据接口建立与数据库服务器中采煤机和刮板输送机的sqlserver数据库的连接，获取到实际工作面真实采煤机和真实刮板输送机的内在参数数据和姿态参数数据，通过数据分析服务器中的后台程序与算法，驱动画面中的虚拟采煤机与虚拟刮板输送机进行虚拟运动。

其中采煤机与刮板输送机vr监测程序的虚拟数据接口是完成实时数据库服务器中读取采煤机和刮板输送机的内在运行数据和在数据分析服务器读取采煤机和刮板输送机的经过多传感信息融合技术建立的姿态参数，然后对unity3d中的虚拟采煤机、虚拟刮板输送机进行驱动与控制，实现采煤机与刮板输送机的虚拟监测。

如附图2和附图3所示：其中采煤机与刮板输送机vr监测程序的虚拟局域网协同接口是将采煤机与刮板输送机的实时数据，通过unity3d的networkview组件中的rpc命令向其他几个设备的vr监测程序进行实时发送，以及接收从其他几个设备的vr监测程序传来的相应设备的数据，驱动本画面中的其他几个设备的虚拟模型进行相应动作，从而合成一个整体工作面全景画面，使安装有采煤机与刮板输送机vr监测程序的监测主机可以对整个全景综采工作面进行监测。

所述具体局域网协同方法的具体方案如下：以采煤机与刮板输送机vr监测程序作为服务器，液压支架vr监测程序ⅰ、液压支架vr监测程序ⅱ、液压支架vr监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序作为客户机连接进行说明：

（1）采煤机与刮板输送机vr监测程序建立服务器；

networkconnectionerrorerror=network.initializeserver(30,port,usenet)；

液压支架vr监测程序ⅰ、液压支架vr监测程序ⅱ、液压支架vr监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序均通过下述指令进行连接：

networkconnectionerrorerror=network.connect(ip,port)；

这样所有的五部分vr监测程序就连接到了一个局域网中。

（2）采煤机与刮板输送机vr监测程序会获得虚拟场景中虚拟采煤机与虚拟刮板输送机的控制权，并将虚拟变量与sqlserver数据库服务器中cmjgbj表中的变量关联，通过以下代码实现：

cmd.commandtext="select*fromcmjgbjwhereid=(selectmax(id)fromcmjgbj)";//从数据库中获得最新传来的一条数据。

if(reader.read()){cmjpoistion=reader["cmjpoistion"].tostring()；//读取最新的采煤机位置数据；

cmjfuyangjiao=reader["cmjfuyangjiao"].tostring()；//读取最新的采煤机俯仰角数据

cmjhenggunjiao=reader["cmjhenggunjiao"].tostring()；//读取最新的采煤机横滚角数据

cmjpianhangjiao=reader["cmjpianhangjiao"].tostring()；//读取最新的采煤机偏航角数据

cmjzuoguntongzhuanjiao=reader["cmjzuoguntongzhuanjiao"].tostring()；//读取最新的左滚筒转角数据

cmjyouguntongzhuanjiao=reader["cmjyouguntongzhuanjiao"].tostring()；//读取最新的右滚筒转角数据

cmjzuoyougangshenchang=reader["cmjzuoyougangshenchang"].tostring()；//读取最新的左调高油缸伸长数据

cmjyouyougangshenchang=reader["cmjyouyougangshenchang"].tostring()；//读取最新的右调高油缸伸长数据}

（3）按照某种分配模式得到不同物体的控制权；

controltag为0时，代表获得了虚拟采煤机与虚拟刮板输送机的控制权；

controltag为1时，代表获得了第1-50架虚拟液压支架的控制权；

controltag为2时，代表获得了第51-100架虚拟液压支架的控制权；

controltag为3时，代表获得了剩余部分虚拟液压支架的控制权；

controltag为4时，代表获得了其他虚拟设备的控制权；

采煤机与刮板输送机vr监测程序通过networkview的rpc命令实时向液压支架vr监测程序ⅰ、液压支架vr监测程序ⅱ、液压支架vr监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序发送采煤机状态，通过以下代码实现：

if(controltag==1)

{cmjgbjtransform_basic=gameobject.find("cmjgbj").getcomponent<cmjgbj>().cmjgbj_transform；

cmjgbjtransform_basic.getcomponent<networkview>().rpc("receivecontrol",rpcmode.allbuffered,cmjpoistion,cmjfuyangjiao,cmjhenggunjiao,cmjpianhangjiao,cmjzuoguntongzhuanjiao,cmjyouguntongzhuanjiao,cmjzuoyougangshenchang,cmjyouyougangshenchang)；//}

（4）而在液压支架vr监测程序ⅰ、液压支架vr监测程序ⅱ、液压支架vr监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序端均通过以下命令获取采煤机与刮板输送机vr监测程序中的数据。通过以下代码实现：

[rpc]

voidreceivecontrol(floatcmjpoistion,cmjfuyangjiao,floatcmjhenggunjiao,floatcmjpianhangjiao,floatcmjzuoguntongzhuanjiao,floatcmjyouguntongzhuanjiao,floatcmjzuoyougangshenchang,floatcmjyouyougangshenchang)

{cmjpoistion=cmjpoistion_others；

cmjfuyangjiao=cmjfuyangjiao_others；

cmjhenggunjiao=cmjhenggunjiao_others；

cmjpianhangjiao=cmjpianhangjiao_others；

cmjzuoguntongzhuanjiao=cmjzuoguntongzhuanjiao_others；

cmjyouguntongzhuanjiao=cmjyouguntongzhuanjiao_others；

cmjzuoyougangshenchang=cmjzuoyougangshenchang_others；

cmjyouyougangshenchang=cmjyouyougangshenchang_others；}

（5）同步控制和显示是通过将虚拟采煤机的位姿属性设定为ref类型完成的，即调用方更改数据时，直接改变原文件数据；

voidonserializenetworkview(bitstreamstream,networkmessageinfoinfo)

{if(stream.iswriting)

{floatcmjpoistion=cmjpoistion_others;stream.serialize(refcmjpoistion)；}

else{floatcmjpoistion=0;stream.serialize(refcmjpoistion)；}

其中液压支架vr监测程序ⅰ是对综采工作面编号1到编号50的支架状态；所述液压支架vr监测程序ⅱ是对综采工作面编号51到编号100的支架状态；所述液压支架vr监测程序ⅲ是对综采工作面除编号1到编号100以外的剩余的支架状态；所述液压支架vr监测程序ⅰ、液压支架vr监测程序ⅱ、液压支架vr监测程序ⅲ和其他设备vr监测程序与采煤机与刮板输送机vr监测程序一致，只是针对的对象不同。

如附图4所示：所述数据库服务器是在sqlserver储存所有综采工作面设备的实时数据，包括采煤机、刮板输送机、液压支架、其他设备的数据库，通过odbc接口实时接收由组态监测上位机群实时存入实际工作面运行的数据。

所述方法为在unity3d利用连接sqlserver数据库的接口。在vr监测程序运行过程中，可设置相对应的更新频率，比如选择更新频率为200ms，涵义就是1s调用五次数据，读取信息后，按照信息融合算法，进行处理后，传递给虚拟模型，进行运动。unity3d中使用start（）和update（）等函数进行程序编写。其中update（）是在每次渲染新的一帧的时候才调用，且根据电脑配置、画面质量不同，调用速度不一致；fixedupdate（）则是在固定的时间间隔执行，不受帧率的影响；因此,本专利选择fixedupdate（）进行事件更新。

所述组态王监测程序包括采煤机与刮板输送机组态王监测程序、液压支架组态王监测程序ⅰ、液压支架组态王监测程序ⅱ、液压支架组态王监测程序ⅲ和其他设备组态王监测程序，分别从信号采集与传输系统实时采集相对应的设备数据，并且通过odbc接口传输到相对应的数据库。

所述组态监测上位机群向sqlserver数据库中存入数据方法，其中deviceid为连接数据库时产生的设备标识，其在连接的过程中保持不变，存入数据时，根据上位系统与服务器之间的唯一的设备标识，首先在组态系统中创建表格模板，sqlcreate命令表示deviceid指定的工控机中的数据库中以该模板创建sql表，sqlinsert命令表示将该模板中的实时数据存入到指定的数据服务器中，sqlcommit表示把数据插入到数据库中。本专利设置插入频率为200ms。

以采煤机和刮板输送机组态监测程序为例进行分析，首先建立好odbc接口后，在kingview软件中，分别建立表格模板ceshicmj和ceshigbj，建立记录体cmj和gbj，然后分别通过sqlinsert命令进行关联，再通过sqlconnect命令使相关表格和记录体和sqlserver服务器中的cmjgbj表关联，开启监测界面，设置插入频率，就可以实现把数据实时传输到数据库服务器中，代码如下：

sqlconnect(deviceid,"dsn=cmjgbj;uid=sa;pwd=xxx")；

sqlinsert(deviceid,"cmj","ceshicmj")；

sqlinsert(deviceid,"gbj","ceshigbj")；

sqlcommit(deviceid)；

如附图5所示：所述信号采集与传输系统是综采工作面设置有无线与有线共存的传输网络，将实时传感系统的信号传输到组态监测上位机群；所述信号采集与传输系统主要包括多台矿用本安型基站kt113-f，分别布置在刮板输送机机头和机尾，中间部分的液压支架每隔5台布置一个，采煤机机身布置一个，每一台无线矿用基站均可把周围设备的实时数据进行采集，然后通过局域网传输回来。

如附图6所示：所述实时传感系统是在综采工作面设置有采煤机实时传感系统、刮板输送机实时传感系统、液压支架实时传感系统和其他设备实时传感系统，传输和控制系统中的各种传感器信号，包括每个设备运行的姿态参数和内在运行参数。

所述采煤机的实时传感系统是设置有姿态参数和运行参数；所述姿态参数包括采煤机位置、采煤机俯仰角、横滚角、偏航角、左摇臂转角和右摇臂转角，左油缸伸长长度和右油缸伸长长度，分别通过在采煤机机身中部布置的捷联惯导系统mti300和双轴倾角传感器，左右调高油缸上布置的油缸位移传感器，左右摇臂与机身之间布置的拉线摆杆传感器；所述运行参数包括左右截割电机、左右牵引电机和泵电机的电流和温度，分别通过集成在五个电机中的电流传感器和温度传感器测出；在采煤机上布置的传感器均通过机载plc将各种信号转变为rj45信号，再接入矿用本安型基站kt113-f进行无线传输。

所述液压支架实时传感系统，包括姿态参数和运行参数；所述姿态参数包括底座横向倾角和纵向倾角，顶梁横向倾角和纵向倾角，掩护梁倾角、前连杆倾角、立柱压力、护帮板接近、推移机构伸长长度，分别通过在液压支架顶梁和底座的中心线位置处安装的双轴倾角传感器，在掩护梁和前连杆的中心线位置处安装的单轴倾角传感器，推移油缸内置的行程传感器，以及液压系统进液口安装的立柱压力传感器，护帮板接近传感器和互帮压力传感器测出，其中顶梁、掩护梁、前连杆和底座的倾角传感器均为模拟量信号，按照规则接入位于中间部液压支架的以太网模拟量采集模块，再通过布置在中间每隔5架液压支架的矿用本安型基站kt113-f进行无线传输，而推移油缸内置的行程传感器，以及液压系统进液口安装的立柱压力传感器，护帮板接近传感器和压力传感器接入液压支架电液控制系统，传输回集中控制中心；所述运行参数包括液压系统压力和流量，分别通过乳化液泵站操作台获取并传输。

所述刮板输送机是实时传感系统，包括每一段中部槽的横向倾角和纵向倾角、刮板输送机的链速，以及相邻的中部槽之间的曲直度检测，分别通过在刮板输送机每一段中部槽的电缆槽下部布置双轴倾角传感器，两段中部槽之间布置曲直度检测传感器，再分别接入中间每隔5架液压支架布置的矿用本安型基站kt113-f进行无线传输；运行参数包括电机温度和电流，刮板输送机的链速等，通过组合开关传输回组态监测程序。

如附图7所示，所述数据分析服务器是集成有matlab软件与unity3d软件的高性能服务器，并且可以实时获取数据库服务器的数据进行分析与诊断，包括虚拟姿态参数计算模块和预测模块等。

所述数据分析服务器是集成有matlab软件与unity3d软件的高性能服务器，并且可以实时获取数据库服务器的数据进行分析与诊断，包括虚拟姿态参数计算模块和预测模块，并且每个模块均已将算法编译好，编为dll文件；所述虚拟姿态参数计算模块是通过多传感器信息融合技术，利用一个传感器一段时间内的多个数据，利用特定的算法进行计算以及多个具有相关度的传感器数据进行二次的信息融合，最大限度的提高姿态参数数据。

以液压支架高度为例进行分析，利用顶梁和底板数据再加上前连杆或者掩护梁的数据均可测出高度。由于传感器在不同的温度环境下，不同的环境下，存在电磁干扰等问题，导致出现噪声和误差的现象，单一的数据有可能存在漂移等现象，不能很准确的显示真实液压支架的状态，因此，需要进行多传感器信息融合算法，利用多个传感器的不同时间的多个数据，来对整个数据进行标记。分别利用局部最优估计算法和自适应加权融合算法进行计算。

局部最优估计算法单个倾角传感器取p个角度测量值，将p个连续测量数据分成两组。

（1）当p为奇数时，两组为和；

（2）当p为偶数时，两组为和；以偶数为例进行分析：

计算可得单个倾角传感器测得的局部最优值和方差为：

将所有角度分别通过以上算法求得的角度作为精确结果，进行下一步的计算与分析。

自适应加权融合算法无需倾角传感器任何先验知识，只需通过局部最优角度值即可得出。各倾角传感器相互独立工作，而且测得的角度值受噪声、振动等因素干扰程度不同，所以通过最优角度值计算出的角度值具有随机性，，其中，为期望值，为方差。相互独立，倾角传感器的加权因子分别是w1、w2、……、wm，将加权融合，则融合后的值满足以下关系：

可以求得在总方差最小的情况下对应的最优加权因子为：

所述所述预测模块是液压支架参数预测模块、采煤机参数预测模块和刮板输送机参数预测模块，在线利用实时计算的数据进行大数据分析，预测下一刀的数据；其中的液压支架参数预测模块是利用灰色理论对下一刀的参数进行预测；其中的采煤机参数预测模块是对采煤机记忆截割信息进行预测和识别；其中的刮板输送机预测模块是对刮板输送机下一刀的排布状态进行识别；

以利用灰色理论对液压支架下一刀的参数进行预测进行分析，既包含液压支架横向循环内的姿态监测，也包含纵向循环的姿态监测。前几台液压支架移架之后，预测下一台将要移架的液压支架姿态。当几次循环完成时，预测模块实时调取sqlserver数据库服务器中的数据，在已经编写完成的yyzz.dll下预测出下一个循环的姿态。在横向循环内，将移架后的液压支架的相对应的数据作为一组，用预测姿态及时地对将要移架的液压支架进行监测，如果与预测姿态有较大差异，那么相对应液压支架就很有可能处于异常状态，系统会给出提示。在纵向循环监测中，将前几个循环的系统姿态记录下来，预测出下次循环的姿态，当下次循环开始的时候，与预测的姿态进行对比，既可以提前预知对应液压支架的姿态，又达到了监测的目的，提高了监测效率。

以液压支架底座与水平面倾角为例：

其中表示第个液压支架底座与水平面的倾角，表示第个采集的数据，表示在进行下一次循环之前所采集的同一台液压支架同一个参数的个数。

由于横向和纵向相邻姿态不会相差很大，所以液压支架的姿态可以作为模型的数据进行灰色预测。以液压支架底座与水平面的夹角为例，给出利用灰色理论预测液压支架姿态的整个过程。

已知数据列1次累加生成序列

其中：

的均值生成序列，其中：

为液压支架的总数或者在同一循环中移架的数量，具体由计算的结果决定的意义。

建立灰色微分方程

相应的白化微分方程为

令

，则由最小二乘法，求得使达到最小值的的估计值为

建立模型，则可以得到预测值和原始值对应的预测值

令为横向预测角度，为纵向预测角度。为同一循环中已经移架的液压支架的编号，为液压支架总的数量。

假设横向预测从第台液压支架开始，那么

包括液压支架底座与竖直平面的夹角，航偏角都按照此公式给出预测的结果，这样就在分析前几刀液压支架姿态的基础上，大数据分析给出下一刀液压支架的姿态预测。

以上所述仅为本发明的优先实施方案，并不用以限制本发明。