无监督学习模型：矿井通风系统故障诊断新方法

"矿井通风阻变型故障复合特征无监督机器学习模型-论文" 这篇论文主要探讨了矿井通风系统中阻变型故障的诊断问题，传统的故障诊断方法依赖于故障样本，且需要分别建立分类和回归模型来确定故障位置和故障量。然而，收集这些样本困难，并且诊断过程繁琐。论文提出了一个新的无监督学习模型，该模型能够无需样本参与训练，直接将故障诊断转化为最小欧氏距离的优化问题。通过运用协方差矩阵自适应进化策略（Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES）对模型进行优化，实现了故障位置和故障量的一体化诊断。 在这个模型中，研究者进行了风量、风压单一特征和风量-风压复合特征的对比模拟试验。试验结果证明，所提出的无监督学习模型在处理矿井通风系统阻变型故障时表现优秀，不仅能有效解决无样本参与的故障诊断问题，还消除了分别进行故障位置和故障量诊断的需求。此外，风量和风压的复合特征比单一特征在提高故障位置诊断准确率和减少故障量诊断误差方面展现出更优的性能。即使只使用部分观测点，模型也能保持较高的诊断准确率和较低的误差，而且观测点比例大小对诊断性能没有直接影响。 论文中提到的相关领域还包括冲击地压的防控理论和技术、煤矿动力灾害风险识别与预警、煤岩瓦斯动力灾害模拟、煤炭自然发火的微观和宏观分析、瓦斯治理的先进技术，以及粉尘通风问题。这些研究都反映了煤炭行业中关键的安全和生产挑战，以及相应的解决方案。 这篇论文的贡献在于提供了一个创新的、无监督的机器学习模型，它简化了矿井通风系统故障的诊断过程，提高了效率，并且在特征选择和数据可用性上展现了灵活性。这对于煤炭行业的安全管理和预防性维护具有重要意义，有助于减少事故风险，保障矿井作业人员的生命安全。