微型涡喷发动机喘振故障的预警技术研究

为有效预警微型涡喷发动机(MTE)的压气机喘振故障，首先，通过在发动机仿真模型中进行故障注入来确定喘振故障对应的发动机相关参数；其次，在微型涡喷发动机试验台上加装对应监测参数的传感器，采集卡采集并传输数据，并进行多次试车试验；然后，在0～140 000 r/min转速区间内选取6个特征转速点，结合仿真模型与MTE试车数据，计算特征转速点下参数的故障阈值；最后，基于LabVIEW设计1个喘振故障预警程序，并在MTE试验台上设计喘振故障试验以验证预警程序的可行性。结果表明：压气机喘振故障影响最大的2个参数为压气机出口压力与燃烧室出口温度；当MTE出现喘振现象时，压气机出口压力骤降且燃烧室出口温度大幅升高；故障预警程序不仅能够实时监测参数变化并发出告警，还能及时停止发动机工作，保障试验人员安全。     

时序数据驱动的化工过程风险动态预警研究

对化工过程进行在线监测与动态风险预警是降低事故发生的有效途径。提出了一种基于深度学习时序预测与模糊数学定量风险评估相结合的预警方法。针对化工过程数据的动态性、时序性、非线性强，且预测周期短等问题，将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型结合形成深度学习时序预测模型，实现过程参数108 min的超前预测。将该方法应用于合成氨过程，对温度、压力、流量、氢氮比等6个风险参数进行预测。结果表明，该预测方法具有较高的预测精度，其线性回归相关系数及均方根误差表明所提出的方法具有非常高的精度。同时利用三角模糊数对时序预测结果进行风险评估，得到时序风险变化曲线，实现了化工过程风险预警。研究对使用人工智能和大数据实现过程控制和风险预警进行了有益探索，为实现化工过程的超前预警提供参考。     

时序数据分析的复杂化工过程异常智能溯源研究

对复杂化工过程异常工况进行智能推理溯源是实现安全关口前移、降低灾难性事故发生的有效途径。提出了一种基于Spearman-Apriori的化工过程异常智能溯源分析方法,旨在研究复杂化工过程异常工况发生的前置原因,并形成一种智能决策模型。针对化工工艺参数之间耦合性强、关联关系分析难度大的特点,引入Spearman相关系数,通过Spearman实时在线分析过程参数间的相关关系,并设置强关联阈值将Spearman相关系数分析与Apriori算法进行关联耦合,利用Apriori算法中的支持度和置信度二维挖掘各参数之间的超强关联规则。将该方法应用于合成氨工艺中合成工段的异常工况智能推溯,并选取氢氮比、管路工艺气流量、给水换热器冷凝剂流量等8个关键监测指标,研究发现氢氮比增大和给水换热器冷凝剂流量升高分别是导致合成塔入口压力超压、合成塔第一床层温度过低两组异常工况的前置原因,该分析结果与实际生产工艺相符,证明该方法可以有效地对化工过程异常原因进行推溯并筛选主要影响因素。研究为使用生产过程大数据实现化工过程异常智能溯源提供了理论基础,为进一步完善过程风险精细化管控提供了新思路。     

化工生产事故预防信息系统研究

为指导操作人员正确地处理化工生产过程中的问题,防范人为误操作导致的事故发生,开发了以化工生产的危险与可操作性分析结果和典型事故原因分析结果为知识库的事故预防信息系统.系统实时在线监测化工生产过程中的关键变量,通过判定变量间的影响关系,实现对化工生产过程潜在危险的辨识、预警并给予实时操作指导,以确保生产安全,提高装置的生产效率.最后,以丙烯聚合工艺为例,在多功能过程试验控制平台上进行了验证,探讨了事故预防信息系统的应用方法.     

瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型

为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。     

深部煤层瓦斯含量的差值GM-RBF预测模型及其应用

基于灰熵理论和RBF神经网络理论,提出了一种改进的灰色神经网络深部煤层瓦斯含量预测模型。该模型首先利用灰熵关联度确定影响深部煤层瓦斯含量的主控因素,构建多个GM预测模型进行精度分析,寻求最优的灰色预测模块对分析系统进行一次预测,再利用灰色模型白化微分方程解序列相邻两元素分别与相应期望值作差,构建一个差值序列作为RBF神经网络输出对分析系统进行二次预测,得到的差序列预测结果的差值即为深部煤层瓦斯含量的预测值,从而构建了基于差值GM-RBF神经网络组合模型的深部煤层瓦斯含量预测体系。实际应用表明:差值GM-RBF神经网络组合模型的精度评价指标MAE、MAPE、RMSE、RRMSE分别为0.233 1、3.25%、0.2778、4.04%,远优于单一灰色、RBF模型;与传统GM-RBF组合模型相比,MAE和MAPE分别减小了23.8%和22.1%,RMSE和RRMSE分别减小了20.5%和17%。由此可见,以差值结合法将最优灰色模块与RBF神经网络有效结合起来的瓦斯含量预测体系增强了模型的泛化能力和数据利用率,精度更高,稳定性更好,能够满足深部煤层瓦斯含量准确预测的要求,为深部煤与瓦斯安全高效开采提供依据。     

煤自燃特性及自然发火预测预报指标体系研究

以梁宝寺矿3号煤层为背景,采用色谱吸氧法和氧化动力法对其自燃倾向性进行了对比分析。同时,通过煤氧化升温热解实验对其升温过程中各气体随温度的变化规律进行了分析,以实验所得和灰色关联分析所得定性和定量相结合的方式,优选出了不同温度阶段煤自然发火预测预报所对应的第一、第二和第三预测指标,建立了煤自然发火预测预报体系,为有效抑制该矿及同类矿井火灾的发生具有重要意义。     

机场场面光电监视告警系统及方法研究

为降低机场场面不安全事件和事故征候发生率,提出一种基于红外和可见光传感器的机场场面光电监视告警方法和系统设计方案。通过对红外和可见光图像融合、拼接、校正和重建形成机场场面光电全景态势;然后对场面运动目标进行分类识别、持续跟踪,通过分析运动目标的行为和意图,预测场面冲突并进行分类告警,并最终将该方案应用于西南某机场场面运行监控。结果表明:基于光电的机场场面监视告警系统综合解决方案能够实现对机场场面大尺度场景的全景监视,完成复杂天气环境下的目标识别和跟踪,冲突智能预测和提前告警,具有显示直观、全天时、全天候、可提前预警、成本低廉等优点。     

基于环境参数监测评估的丙烯腈装置安全预警技术研究

以丙烯腈生产装置为研究对象,调查分析其存在的主要危险因素以及工艺特性,依据偏差分析原理建立了丙烯腈装置的异常处置原则与标准,设计了具有环境质量浓度监测评估和过程参数偏差预警分析的双重监控预警平台。该平台通过建立的OPC通讯技术,实时获得现场环境质量浓度及关键参数的信息,进行泄漏扩散事故的早期预警和早期干预处置,并通过对监测数据的综合动态分析预测危险气体环境质量浓度的变化趋势以及可能对周边带来的危害。     

基于多测点关联分析的工作面瓦斯浓度实时预警

为有效分析矿井瓦斯监测数据以拓展监控系统功能,实现工作面瓦斯浓度的有效预警,研究基于多测点实时监测数据关联分析的工作面瓦斯(甲烷)浓度预警方法。通过分析瓦斯实测数据的统计特征,以及利用贝叶斯网络方法分析工作面与其关联监测点瓦斯实测数据构成时间序列的关联特征,确定基于实时监测数据的瓦斯预警指标及其预警阈值,进而分析瓦斯浓度异常情况,实现基于监测数据分析的实时、动态量化预警。实例分析表明,将该方法应用于工作面瓦斯浓度预警,结果显示了瓦斯浓度持续偏大时段反映出的异常情况,符合实际瓦斯浓度变化趋势。     

金竹山土朱煤矿开采地表沉降规律与灰色预测模型研究

针对金竹山矿业公司土朱煤矿煤层赋存条件,依据采动理论的裂缝垂直分带模型,分析地表沉降和塌陷的机理;提出在采煤活动阶段应进行地表实际位移观测,经数据处理后得到地面沉降曲线,以确保地面人类活动的安全;在采煤活动后阶段则实施灰色预测地面沉降,即通过采煤活动阶段的地表实际观测数据为历史原始数据序列,建立灰色Logistic模型;并对采煤活动后阶段的地面沉降进行预测。精度检验表明:灰色Logistic模型预测精度高,利用该模型预测地面沉降可减少地面沉降监测经费和实时提供预警信息,以确保开采区域内人们生命财产安全。     

沈阳市地下水水质综合评价

针对单一评价方法的局限性,以沈阳市4个自来水厂16例监测井为对象,采用单项水质指数法、国标F值法和灰色关联评价法对沈阳市2010年枯水期地下水水质进行综合评价。选择氨氮、硝酸盐、硫酸盐、p H值、总硬度、总铁、锰7项指标作为评价因子。结果表明,3种方法联合使用更能真实地反映水质状况。国标F值法得出,评价结果中Ⅳ类为43.75%,Ⅱ类为37.5%,Ⅴ类为12.5%,Ⅰ类为6.25%,评价结果为水质较差;灰色关联评价法得出,Ⅰ类为62.5%,Ⅱ类为18.75%,Ⅲ类为12.5%,Ⅳ类为6.25%,评价结果为水质较好。由此得出,灰色关联评价法评价结果较差,则水质状况较差;国标F值法的评价结果较好,则水质状况较好;当灰色关联评价法评价结果较好,而国标F值法的评价结果较差时,则水质状况有恶化的趋势。根据单项水质指数法评价结果,能清晰地看出水质指标的超标情况。根据评价结果,沈阳市二水厂4个监测井的水质均较好,一水厂和八水厂有1个监测井水质较差,四水厂有两个监测井水质较差。除氨氮、总铁和锰等指标严重超标外,其他水质指标状况较好。     

基于灰色预测法和指数平滑法预测研究新疆安全生产事故

采用灰色预测法和指数平滑法,分析新疆2010年~2015年安全生产死亡人数发展趋势。两种预测方法的结果均显示,新疆安全生产事故死亡人数呈缓慢下降趋势,并以2010年~2012年实际数据的验证,灰色预测法的误差在7.1%以内,指数平滑法误差在5%以内。指数平滑法预测精度略高于灰色预测法。     

灰色关联决策法在SEA替代方案比选中的应用

灰色关联决策法的灰关联度存在局部关联倾向和造成信息损失的不足.按信息熵原理,定义灰关联熵对灰色关联决策法进行改进.以《武汉市国民经济和社会发展第十一个五年总体规划纲要(草案)》为例,对其进行模拟战略环境评价,把改进后的灰色关联决策法用于替代方案的比选.结果表明,该法的思路清晰,过程简洁,能给出替代方案优劣的定量评价结果,灰关联熵比灰关联度能更真实地反映方案的差别.     

基于Hadoop平台的瓦斯突出预测预警方法研究

为防治煤与瓦斯(甲烷)突出事故,提出基于Hadoop平台的煤与瓦斯突出预测预警方法。首先,选用霍尔特指数平滑法对实时监测的瓦斯体积分数数据进行预处理,以提高监测数据的准确性和完整性;其次,基于BP神经网络模型,提取监测的瓦斯体积分数的特征参数,并结合人工检测的防突检测参数,构建瓦斯突出预测预警模型;最后,在平煤八矿戊9-10-21050工作面,进行现场应用,验证该方法的可行性。研究表明:用该方法能较好地处理及分析海量瓦斯体积分数所得数据,突出预测预警结果可靠性较高,能够满足现场实际应用的需要。     

煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型

为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。     

基于预处理的IFOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型

为快速准确地预测煤与瓦斯突出危险性,提出一种基于预处理的改进果蝇优化算法(IFOA)-极限学习机(ELM)的预测模型。首先预处理平顶山八矿的部分实测数据,采用灰色关联分析(GRA)法与熵权法(EWM)结合的灰色关联熵分析(GREA)法剔除影响程度较小的因素,应用主成分分析法(PCA)进一步约简因素;构建煤与瓦斯突出危险性预测模型,基于果蝇优化算法(FOA),引入自适应步长更新策略及群体适应度方差策略设计IFOA;利用IFOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,对预处理样本数据进行训练、预测并对比其他模型预测效果。结果表明:基于预处理的IFOA-ELM模型预测结果与实际结果完全拟合,预测效果显著优于未预处理的模型;基于预处理的IFOA-ELM模型的分类准确率和召回率均为100%,显著高于其他对比模型。     

基于RS和GCA-TOPSIS的S700K转辙机故障诊断方法

针对目前S700K转辙机故障诊断效率低、准确性不高等问题,提出了一种基于粗糙集、灰色关联分析与理想排序法相结合的转辙机故障诊断方法.首先以微机监测系统(Maintenance and Monitor System,MMS)存储的常见转辙机故障功率曲线数据作为数据源,提取功率曲线在各工作区段的特征参数,构建故障特征集.然后针对冗余特征,采用粗糙集理论中的约简算法以属性重要度为选择标准,对特征集进行约简,降低特征集的维度.最后将灰色关联分析和逼近理想排序法相结合,计算待检样本与各故障类型间的曲线贴合度,判断待检样本与各故障类型间的紧密程度,将最大曲线贴合度对应的故障类型作为待检样本的诊断结果.实例分析表明,该方法能够准确地诊断出转辙机故障且诊断效率和准确性较高,能够满足铁路现场实际需要.     

基于MapObjects的矿山安全管理信息系统开发

从矿山安全管理角度入手,应用MapObjects地理信息系统组件,以Delphi7.0为开发语言,SQL Server2000为后台数据库,对MapObjects空间数据库与SQL数据库进行转换和关联,开发矿山安全管理信息系统,实现实时监测、信息管理、分析预测、事故预警、指挥救援等功能.     

基于熵权灰色关联法的煤与瓦斯突出主控因素分析

煤与瓦斯突出主控因素的科学确定是突出预测及防治的重要前提条件。根据突出综合作用假说及瓦斯地质理论确定了平顶山东部矿区的突出影响因素为开采深度、瓦斯、煤的物理力学性质、地质构造、煤层和构造煤厚度及煤层透气性系数。建立了熵权灰色关联分析模型,分析得出平顶山东部矿区突出影响因素的熵权灰色关联序为开采深度、瓦斯压力、断层特征系数、煤厚特征系数、f、Δp、煤体破碎程度、透气性系数。结合平顶山东部矿区的实际情况分析突出影响因素的重要性,验证了熵权灰色关联法计算得到的关联序结果是正确的。结果表明,熵权灰色关联方法具有模糊、随机、灰色等特征,对数据要求较低且计算量小,应用该方法分析突出主控因素是可行和有效的。