【摘 要】
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由于煤矿井下分支众多,拓扑关系复杂,通风网络故障诊断始终是一个难点,因此探究一种高效的通风网络故障诊断方法对于通风安全具有重要意义。本文采用理论分析、实验研究和软件模拟相结合,建立机器学习算法模型进行故障诊断研究,主要成果如下:（1）确定了矿井通风网络故障诊断指标,提出了运用机器学习算法进行通风网络故障诊断的步骤,采用支持向量机、随机森林和神经网络三种机器学习算法建立了风量、风压及其复合特征分别作
【基金项目】
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基于机器学习的矿井通风故障智能诊断机制研究,煤科院技术创新基金Ⅱ类,项目编号:2020CX-?-21；
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由于煤矿井下分支众多,拓扑关系复杂,通风网络故障诊断始终是一个难点,因此探究一种高效的通风网络故障诊断方法对于通风安全具有重要意义。本文采用理论分析、实验研究和软件模拟相结合,建立机器学习算法模型进行故障诊断研究,主要成果如下:（1）确定了矿井通风网络故障诊断指标,提出了运用机器学习算法进行通风网络故障诊断的步骤,采用支持向量机、随机森林和神经网络三种机器学习算法建立了风量、风压及其复合特征分别作为输入特征的故障诊断模型。（2）搭建了矿井通风网络故障诊断实验平台,开展了通风网络故障诊断的实验研究,对诊断模型进行参数优化,确定了基于风量-风压复合特征下的神经网络模型为最佳故障诊断模型。（3）将风量-风压复合特征的神经网络故障诊断模型应用到中央并列式、分区式、中央分列和分区混合式三种不同通风方式的通风网络进行故障诊断研究,结果表明:神经网络模型在三种通风网络上故障诊断准确率均达到0.9以上,从而验证了运用监测风量-风压复合特征的神经网络模型进行故障诊断适用于不同通风方式的矿井通风网络。
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