基于合作博弈法的RBF神经网络矿井通风系统风险监测预警模型

在煤矿生产过程中,矿井通风系统对矿井安全生产起着重要作用,为了确保矿井通风系统的安全、做到实时监测,需要对矿井通风系统风险监测辨识预估等。传统的BP神经网络评价方法准确率低,提出了基于合作博弈法的BPF风险预警模型。首先建立矿井通风系统安全风险指标体系,然后采用合作博弈理论计算各指标权重,并对其进行重要性排序,最后利用RBF神经网络进行安全风险评价预测。以保德煤矿矿井通风系统为例,对矿井通风实时模拟、动态预警分析。仿真实验结果表明,该方法具有一定的精度及有效性,研究为实时掌握矿井通风安全状况提供了技术手段。

高噪声场景下矿井通风机滚动轴承故障诊断

围绕高噪声环境下矿井通风机关键部件滚动轴承故障诊断问题,提出了一种基于残差网络的端到端轴承故障诊断方法。通过引入残差学习框架增强了网络对噪声的鲁棒性,利用华北地区保德煤矿的轴承振动数据集对模型进行了系统验证,并进一步确定了影响模型性能的关键超参数,卷积核大小和批量大小的优化为模型提供了更高的诊断准确率和更强的噪声抗干扰能力。结果表明,ResNet34模型在信噪比为0的噪声环境下故障诊断率接近90%,即使在信噪比降至-10 dB时,准确率也能达到54%以上。为复杂矿井环境下的通风机滚动轴承故障诊断提供了有效解决方案,提升轴承故障诊断的准确性、及时性及可靠性,确保设备的可靠运行和生产的可持续,对保障矿山安全生产具有重要意义。

基于ISSA模型的矿井通风系统优化

矿井通风系统对矿井安全生产起着重要作用,为了确保矿井通风系统的安全,必须要有良好的通风系统来保障空气的流通和新鲜空气的供应。笔者以矿井通风系统能耗最小为目标,建立改进麻雀算法,对矿井通风系统网络进行优化,使矿井通风系统达到最优状态,提高通风系统的效率,降低运营成本,同时保障通风系统的安全运行,确保工作人员的人身安全。通过仿真试验表明,该方法可行有效,具有一定的精度,为矿井通风安全提供了一种实时有效的技术手段。