矿井通风系统故障诊断：SVM与GA结合的阻变型故障识别与传感器优化

"该论文主要探讨了矿井通风系统中由于巷道冒落、变形、风门损坏或运输堵塞等导致的阻变型故障的诊断方法以及风速传感器的优化布局策略。通过运用支持向量机（SVM）和遗传算法（GA）等人工智能技术，能够根据故障后的风量监测数据来定位故障位置和程度。论文提出了一种基于邻域粗糙集属性约简算法的传感器位置优化方法，该方法无需预先的知识，并能根据巷道风量对故障的重要性来确定传感器的最佳安装位置。研究发现，传感器的数量和分布取决于人为设定的邻域半径，半径越大，传感器数量越多，诊断准确性也相应提高。同时，提出了扫帚模型来描述不同参数如λ值、邻域半径、传感器位置、分支风阻与诊断准确率之间的最优关系。扫帚模型强调传感器应优先设置在风阻较大的部分，模型形状受λ值影响，λ值大小决定了扫帚头的大小，即传感器数量的多少。这一研究为矿井通风系统的故障诊断和传感器布局提供了新的理论依据和实用方法。" 在矿井通风系统中，阻变型故障是指因巷道结构变化导致通风风量异常的现象。这类故障的诊断通常依赖于实时监测的数据，支持向量机（SVM）和遗传算法（GA）是常用的人工智能工具，它们能分析风量变化，识别故障发生的区域和程度。然而，关键问题在于如何有效且经济地部署风速传感器以实现故障的准确诊断。论文提出的邻域粗糙集属性约简算法解决了这个问题，它通过分析风量对故障诊断的重要性，确定了传感器的最小数量和最佳安装位置。 邻域粗糙集属性约简算法是一种数据挖掘技术，它能减少冗余信息，保留对决策至关重要的特征。在本研究中，这些特征对应于巷道的风阻值。研究结果表明，传感器的数量和其分布与邻域半径有直接关系，增大邻域半径可以增加传感器的覆盖范围，从而提高诊断的精确性，但同时也可能增加成本。 为了进一步量化这种关系，论文引入了扫帚模型。扫帚模型中的“扫帚把”代表风阻较大的巷道分支，而“扫帚头”则表示风阻较小的部分。传感器应该优先布置在“扫帚把”上，因为这些区域对通风系统的影响更大。扫帚模型的形状由λ值决定，λ值的变化影响邻域半径，从而影响扫帚头的大小，即传感器的数量。通过调整λ值，可以找到诊断准确率和传感器数量之间的平衡点。 这项研究的创新之处在于提供了一种新的方法来确定风速传感器的位置，使得在有限的传感器数量下，仍能有效地识别矿井通风系统的阻变型故障。这种方法不仅有助于提高故障诊断的效率，还减少了传感器的使用成本，对于保障矿井的安全运行具有重要意义。关键词包括阻变型故障、邻域粗糙集、故障诊断、风速传感器和扫帚模型，这些概念构成了论文的核心内容。