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文檔簡介
1、礦井局部通風系統(tǒng)的故障是導致掘進工作面較易發(fā)生瓦斯爆炸事故主要原因之一。礦井局部通風系統(tǒng)包含了多個組成部分,涉及的故障原因和種類較多。工作人員由于缺乏可以依賴的故障診斷方法,無法及時對所發(fā)生的故障進行準確和快速地分析判斷,延長了停風時間,為瓦斯爆炸事故的發(fā)生創(chuàng)造了條件。因此,本文提出采用遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法對礦井局部通風故障診斷模型進行研究和建立,以提高礦井局部通風系故障診斷的效率和準確性。完成主要研究內(nèi)容如下: (1
2、)通過對礦井局部通風系統(tǒng)各組成單元故障進行收集和分析,確定了礦井局部通風系統(tǒng)的故障征兆和故障原因,建立故障診斷模型樹及故障診斷實例樣本; (2)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立礦井局部通風故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡模型。分析了基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷模型隱層個數(shù)和隱層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)的選取問題,并采用網(wǎng)絡結構復雜度函數(shù)對故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡結構進行優(yōu)化。形成基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井局部通風系統(tǒng)故障診斷模型; (3)針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法易陷入局
3、部最小的缺點,根據(jù)遺傳算法全局搜索的特性,建立遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的礦井局部通風系統(tǒng)故障診斷模型。該模型繼承了傳統(tǒng)遺傳算法的優(yōu)點,兼具神經(jīng)網(wǎng)絡強大的函數(shù)逼近功能,同時又克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化方法易陷入局部最優(yōu)解的缺陷; (4)在以上研究基礎上,運用Matlab7.0程序軟件編制兩種神經(jīng)網(wǎng)絡模型程序,并通過礦井局部通風系統(tǒng)故障樣本對兩種神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行優(yōu)化訓練。實驗結果表明,遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練結果明顯好于BP網(wǎng)絡的訓練結果,并
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