基于决策树的矿井通风阻变型故障诊断及传感器优化布置*

为实现矿井通风阻变型故障智能诊断,解决风速传感器优化布置与诊断模型不匹配的问题,提出基于决策树的矿井通风故障位置分类判断、故障量回归预测及嵌入式风速传感器优化布置一体化方法;以唐安矿为例对上述方法进行验证。结果表明:矿井通风空间数据集无量纲化能提高故障诊断准确率、提升模型收敛速度,剪枝能提高模型泛化能力;以基尼系数为嵌入式传感器优化布置选择标准,其模型故障诊断准确率更高,当风速传感器数量为15时,故障诊断准确率为84.5%,继续增加风速传感器数量故障诊断准确率提升较小。人工智能诊断技术的应用具有较大的经济和社会效益,是智慧矿山的重要研究方向之一。     

基于FTA的矿井监控预警诊断知识表示及推理机制

当前的矿井监测监控系统给出的预警结果只能反映传感器所在位置的参数变化,并不能依此判断传感器所在位置就是故障源。研究矿井监控预警诊断专家系统,通过建立矿井通风系统故障树设计面向故障树的基于框架与规则的混合知识表示方法,利用框架中诊断规则的推理确定故障传播关系,找到故障源。设计了矿井监控预警诊断推理机制,利用监控系统对灾变时期的火灾和瓦斯大量涌出以及正常生产时期矿井中的活塞效应、巷道风阻变化、通风构筑物故障、爆破、通风动力故障以及自然风压变化进行故障诊断推理分析,给出监控预警诊断故障源分析界面,为管理人员对矿井正常生产和灾变时期的故障处理提供依据。     

基于网络分析的矿井通风智能诊断专家系统

提出了矿井通风智能诊断专家系统来解决通风系统故障诊断问题,设计了矿井通风智能诊断专家系统知识库和推理机,提出用逐步线性回归分析法确定可能引起某巷道风速超限的风路集合.在知识库中把通风系统故障原因详细归类,在专家系统推理机中进一步缩小了故障范围并推断故障原因.给出了矿井通风智能诊断专家系统推理流程并设计了用户接口,故障诊断结果图可以直接显示故障巷道范围、故障原因及故障巷道列表.最后对大明矿进行了工业试验,智能诊断专家系统的故障诊断结果与实际结果一致,验证了系统的可行性.     

基于深度置信网络的管网泄漏故障诊断方法研究

针对当前管网系统数据量大不利于传统模型方法诊断故障的问题，设计了1种基于深度置信网络的管网故障诊断算法。首先，对管网数据结构以及管网系统运行状态进行分析，选取管网主要数据作为故障诊断网络的输入，确定相应运行状态作为诊断网络输出；其次，设计了基于多个受限制玻尔兹曼机与Softmax分类器级联的深度置信网络，并且利用对比散度算法和BP算法对模型进行预训练与调优，使模型参数达到全局最优；最后，通过实验测试确定所设计的深度置信网络的训练迭代次数与网络层数，使算法诊断准确率达到最优。研究结果表明:提出的基于深度置信网络的管网故障诊断算法对管网故障诊断可以达到良好的诊断结果，泄漏预测准确率在验证集样本上可达96.87%，在管网泄漏检测方面，相较于传统基于模型的方法优势明显。     

卷积神经网络在燃气管道故障诊断中的应用

为了提高燃气管道泄漏故障的诊断能力,判断燃气管道故障泄漏的类型,将深度学习神经网络应用到燃气管道故障诊断领域,提出了一种基于卷积神经网络与softmax分类器的燃气管道故障诊断技术。选取燃气管道故障中的9种特征参数作为模型的原始输入量,经过卷积神经网络的特征提取、参数重构、soft-max分类,最终达到诊断的效果。将得到的卷积神经网络模型应用在实验室的燃气管道故障泄漏检测系统中,结果表明,这种模型在燃气管道故障识别中的准确率稳定在92. 54%,与BP神经网络相比该方法有明显的准确率和稳定性。     

基于风量-风压复合特征的通风系统阻变型故障诊断

为了避免风量单一特征进行故障位置诊断的不适定性，提出基于风量-风压复合特征的故障位置诊断方法，实现特征信息的多维互补，提高故障位置诊断的准确度。利用蒙特卡洛方法生成大致满足实际故障风阻值分布的故障仿真样本，为了避免不同变量之间不同量纲、不同数量级造成的数据损失，对原始风量、风压数据进行标准化处理，并分别以风量单一特征、风压单一特征、风量-风压复合特征作为支持向量机（SVM）的输入，构建通风系统阻变型故障位置诊断模型。通过故障模拟实验研究表明:风量、风压单一特征进行故障位置诊断的准确度分别为89.80%，90.34%，风量-风压复合特征进行故障位置诊断的准确度为98.23%，说明风量-风压复合特征进行故障诊断可以消除风量、风压单一特征进行故障诊断的不适定性，提高故障诊断的准确度。     

基于SVM的通风系统故障诊断惩罚系数与核函数系数优化研究

使用支持向量机（SVM）方法对矿井通风系统进行故障诊断,存在惩罚系数（c）和核函数系数（g）,通过人工方法选取效率低、难以达到较高准确率并且出现过拟合的问题。为了提高矿井通风故障诊断的效率、准确率,同时避免过拟合现象,提出了一种改进遗传算法（GA）,在故障诊断过程中对支持向量机的c,g参数进行优化。经过多组试验分析,研究结果表明:用遗传算法优化的SVM矿井通风故障诊断系统相比于未优化系统的故障诊断准确率有所提升,参数未优化前故障诊断的准确率为60%,优化后的准确率为97.894 7%,并且优化参数经过大数据样本验证,未出现过拟合现象,证明了本文提出方法的有效性。     

风丸软件在通风网络解算中的应用

介绍了风丸软件的使用方法以及其解算复杂通风网络的基本原理,根据矿井的地质与开拓情况,计算了井下采煤工作面、掘进工作面和采区小型机电硐室等用风地点的需风量,绘制了矿井的通风网络图。在此基础上,利用风丸软件对矿井通风网络进行了自然分风和人工调风的模拟。计算结果与实际基本相符,误差不大于1‰。     

光纤电力通信系统故障诊断方法及应用实践

在综合分析、比较了最新发展的光纤通信网络的4种故障诊断方法的计算复杂度、平均检测次数,结合江西省电力通信网络的具体情况的基础上,提出了一套故障诊断的改进方案。该方案将该电力通信网络简化为一个有向图,并考虑电力通信网络的单故障边失效和单故障节点失效两种情形。基于该电力通信的网络拓扑分析、权衡故障诊断时间及故障诊断精确度表明,边概率失效的故障诊断方法适用于单故障边失效情形,而对于单故障节点失效情形,基于图论的系统模型、网络模型以及改进的反向检测模型的性能相当。该方案将对提高江西省电力通信网络系统的诊断效率以及可靠性具有借鉴和参考作用。     

基于Ventsim的深井金属矿山通风系统优化

针对某超深井金属矿风量不足、风量分配不合理、污风循环等问题,利用Ventsim软件建立了该矿井三维动态通风模型,对井下风流进行了仿真模拟与网络解算,优化矿井通风系统,有效降低矿井通风阻力,减少通风能耗。以此为基础,提出了该矿井通风系统优化改造方案,并对该方案进行了验证。     

基于环境监测的矿井通风三维仿真辅助决策系统设计

为优化金属矿山矿井通风系统及辅助决策设计，弥补常用矿井通风仿真解算软件在环境监测、实时解算和辅助决策方面的不足，基于矿井通风理论、环境监测、计算机与通信技术开发矿井通风三维仿真辅助决策系统。提出通过利用实时监测到的井下通风环境参数（风量、风速等）和已存储在系统数据库里的巷道参数，实现对矿井通风网络实时解算，并将其应用到山金阿尔哈达矿井通风系统中。结果表明:矿井通风三维仿真辅助决策系统同步实现了山金阿尔哈达矿井通风系统的环境监测、风网实时解算和三维仿真模拟，提高了其矿井通风管理水平，为矿井通风系统改造优化设计和矿井向深部中段延伸时的通风系统设计提供辅助决策依据。     

GSK-XGBoost模型在井底风温预测中的应用*

为防治矿井热害,针对矿井井底风温在预测过程中精度较低的问题,提出1种网格搜索法结合K折交叉验证优化XGBoost的预测模型。通过分析确定影响井底风温的主要因素,使用网格搜索算法结合K折交叉验证,进行迭代缩小搜索范围并调参,选取最优参数配置,实现对XGBoost模型的优化,得到预测结果并与其他模型进行比较。研究结果表明:初始参数经优化后,当最大回归树深度为3且学习速率为0.1时,XGBoost回归模型性能最佳,与随机森林模型、BP神经网络模型、T-S模糊神经网络模型相比,平均相对误差分别降低了2.12%,0.88%,0.3%,均方根误差分别降低了0.66,0.24,0.11 ℃。     

矿井风速故障源诊断及角联结构传感器布设

煤矿井下监控系统测量的风速数据并不能用来判断故障源位置,只能反映风速传感器所在巷道的风量变化情况。引起井下风速变化的原因很多,如巷道冒落、巷道堵塞、巷道变形等,从整个通风网络角度考虑,都可以归结为分支的风阻发生变化。由于井下通风网络中任一分支风阻的变化都可能引起自身及其他相关分支风量变化。提出用逐步线性回归分析法,确定引起通风系统风速传感器报警的分支集合。建立了逐步线性回归分析的通风系统故障源诊断数学模型。通过具体实例给出了风速传感器安设在不同位置下,可能引起此分支风速超限的故障巷道集合的结果。分析了关联分支的风阻变化对角联分支的影响,从而确定选择那些对角联分支影响大且自身风量容易发生变化的巷道安设风速传感器。     

基于随机森林的高速公路运营隧道风险判别法则研究*

为快速、准确识别山区高速公路隧道不同区段风险因素组合,基于交通事故调研数据,分析其时空变化规律;从人-车-路-环境角度系统筛选风险影响因素,采用随机森林理论构建风险等级预测模型;以决策树与规则相互关系为基础,结合自变量重要评分法,提出基于随机森林的高速公路运营隧道风险判别法则。研究结果表明:判别法则集预测精度较好且运行时间短,能够明确高速公路不同隧道区段事故成因,为预防隧道严重交通事故发生提供参考。     

基于置信规则的村镇应急避难场所暴雨灾害链风险诊断*

为解决村镇应急避难场所面临暴雨灾害时的风险问题,基于故障树和置信规则库推理方法,提出暴雨灾害链和村镇应急避难场所功能破坏链相结合的场所避难功能失效风险诊断模型。根据事故致因理论推理灾害节点变量,通过故障树描述灾害链,运用关联规则从历史灾害数据中挖掘规则,建立置信规则库系统,构建村镇应急避难场所功能失效风险诊断模型,并以四川省某寄宿制学校为例进行模型验证。研究结果表明:该模型可实现不同证据组合下村镇应急避难场所功能失效风险的诊断推理;实例的模型诊断结果与实际情况吻合,证实该模型能够科学地诊断村镇应急避难场所面临暴雨等恶劣自然条件时存在的风险,可为村镇应急避难场所规划设计和应急管理提供理论支撑。     

基于TF-熵权法的矿井通风系统可靠性可拓评价

为准确评价煤矿通风系统可靠性,提高可靠性评价的客观性与准确性,有效防止因通风系统故障而引起的煤矿安全事故,提出基于三角模糊数(TF)-熵权法的矿井通风系统可靠性可拓评价模型,首先利用德尔菲法从通风动力、通风网络等6个方面,选取29个评价指标确定矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后,通过三角模糊数与熵权法相结合的方式确定...