基于MSP430与MATLAB的智能矿井地下水位监测系统设计

随着我国经济的快速增长，煤炭资源的开采量不断增加，开采深度也日益加深，这无疑为能源供应和国家发展提供了巨大的推动力。然而，随之而来的是矿井安全问题的关注，尤其是矿井透水事故频发，严重威胁到矿工的生命安全和国家财产。为了保障煤矿生产的稳定，地下水位监测预警成为至关重要的环节，因为它能有效预防和减少潜在的灾难。 本研究论文探讨了如何利用组态王（一种强大的工业自动化软件平台）和MATLAB（一种强大的数值计算和数据可视化工具）来设计一个地下水位监测系统。该系统的核心在于现场数据采集终端，采用MSP430单片机和宏电H7710GPRSDTU，负责实时收集水位和温度等关键数据，并通过GPRS无线通信技术将这些数据传输到监测中心。在MATLAB中，RBF（Radial Basis Function）神经网络算法被应用，用于数据分析和处理，从而实现地下水位的精确预测和系统的优化管理。 组态王在此作为上位机管理系统，负责整合和显示所有数据，用户可以根据需要进行实时监控和处理决策。该系统的成功应用证明了其在提升煤矿企业安全管理效率、提供科学决策依据、提高水文数据准确性和推动精细化管理方面的价值。 论文总结部分，作者详细阐述了研究成果，包括系统的优势和性能评估，但也指出了存在的局限性和改进空间，为后续研究提供了改进方向。这项基于组态王和MATLAB的地下水位监测系统设计，对于保障煤矿生产安全、提升行业技术水平和促进科学化管理具有显著的贡献。 关键词：神经网络、MSP430、无线通信技术、组态王、水位监测 通过本研究，我们看到了技术在解决实际问题中的力量，尤其是在保护矿工生命安全和维护社会经济发展平衡方面的重要性。未来的挑战可能在于如何进一步优化算法性能，降低系统的运行成本，以及拓展到其他行业的水位监测领域。