RFID驱动的井下车辆智能监测与定位系统设计

该篇论文研究关注的是"基于RFID的井下车辆监测系统设计"，由吴晓蓉、李宝林、张建全和陈景昌四位作者共同完成，发表在中国矿业大学机电工程学院，位于江苏徐州。研究背景是针对井下车辆作业状态难以宏观监控、人工经验管理效率低下且可靠性较差的问题。为了改善这一现状，作者们采用了无线射频识别（RFID）技术，设计了一套系统，通过RFID标签采集井下车辆的作业状态信息，包括车辆水温、车速、故障提示、瓦斯和CO浓度以及环境温度等关键参数，并利用基站进行定位。 系统架构包括三个主要部分：电子标签、基站和监控终端。每个井下车配备了独特的RFID标签，通过其唯一的序列号进行识别。车辆上的车载传感器负责实时监测各种状态，测量结果通过A/D转换和控制单元处理，然后通过CC1100无线传输单元发送到基站。基站利用工业以太网将数据转发到监控终端，终端则记录状态数据，进行车辆位置确认，并处理异常信号，提供及时的救援信息。 该系统的核心价值在于实现了井下车辆状态的实时监控和定位，有助于提高安全性和效率，减少了人工干预的需求，尤其在发生故障或安全隐患时，能够提供快速定位和救援响应。此外，通过与传统人工经验管理方式的对比，展示了RFID技术在井下车辆监测中的优势，即自动化、精准和高效。 这篇论文详细探讨了如何利用RFID技术解决井下车辆监控面临的挑战，构建了一个集监测与定位于一体的系统，对于提升矿山安全管理和生产效率具有重要意义。