1. 本选题研究的目的及意义
氨气（NH3）是一种无色、具有强烈刺激性气味的挥发性气体，对人体的呼吸系统、眼睛和皮肤黏膜具有强烈的刺激作用。
在矿井生产过程中，特别是在煤矿，由于煤层中含有氮化合物，在爆破、掘进等作业环节，会产生大量的氨气。
当矿井通风不良或发生火灾时，氨气浓度会迅速升高，对井下作业人员的生命安全构成严重威胁。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着传感器技术、无线通信技术和嵌入式系统技术的快速发展，矿井安全监测技术取得了显著进展。
国内外学者对矿道用氨气浓度测量系统进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将设计并实现一种矿道用氨气浓度测量系统，主要内容包括系统需求分析、系统总体设计、传感器节点设计、数据传输与处理、系统软件平台设计、系统测试与评价等方面。
1. 主要内容
1.系统需求分析:分析矿道环境特点和氨气浓度测量需求，确定系统的功能需求、性能需求、可靠性需求和安全性需求。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的研究方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与需求分析:广泛查阅国内外相关文献，了解矿道用氨气浓度测量系统的研究现状和发展趋势，分析矿道环境特点和氨气浓度测量需求，确定系统的功能、性能、可靠性和安全性等方面的设计要求。
2.系统方案设计:根据需求分析结果，设计系统的总体架构，包括硬件组成、软件架构和数据处理流程等，并进行方案的可行性分析和评估。
3.硬件电路设计与实现:根据系统方案，选择合适的传感器、微处理器、无线通信模块等硬件器件，设计传感器节点的信号调理电路、数据采集与处理单元和无线通信模块等硬件电路，并进行电路调试和性能测试。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于低功耗技术的传感器节点设计:针对现有矿道用氨气浓度测量系统功耗较高的问题，本研究将采用低功耗设计技术，降低传感器节点的功耗，延长其使用寿命，降低系统维护成本。
2.基于边缘计算的数据处理方法:针对现有系统数据传输量大、实时性难以保障的问题，本研究将采用边缘计算技术，在传感器节点本地进行数据预处理，减少数据传输量，提高数据处理效率和系统实时性。
3.基于机器学习的故障诊断与预测:针对现有系统故障诊断能力不足的问题，本研究将引入机器学习算法，利用历史数据建立模型，对传感器故障进行诊断和预测，提高系统的可靠性和安全性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘少伟,王恩德,李忠献,等.煤矿井下气体传感器网络定位技术研究现状与展望[J].煤炭科学技术,2018,46(05):1-9.
[2] 张凯,李超,刘少伟,等.煤矿井下低功耗无线传感网研究进展[J].工矿自动化,2018,44(07):1-7 14.
[3] 周涛,刘建勋,王伟.基于ZigBee的煤矿井下气体监测系统设计[J].电子测量技术,2018,41(14):137-141.
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