随机配置网络在井下供给风量建模中的应用

"基于随机配置网络的井下供给风量建模.docx" 在矿井安全生产中，主通风机切换过程（Mainfan Switchover Process, MFSP）起着至关重要的作用。矿井通常配备一对主通风机，一台作为工作主通风机运行，另一台作为备用主通风机，以确保连续供风。井下供给风量是衡量MFSP性能的关键指标，它直接影响到井下作业的安全和效率。实时监测供给风量以保证切换过程的稳定至关重要，但井下恶劣环境可能导致取压孔堵塞，无法准确获取风量信息。此外，堵塞的取压孔只能在大规模的主通风机检修时进行清理，因此建立可靠且精确的井下供给风量模型显得尤为必要。 现有的井下供给风量模型分为机理模型和数据驱动模型两类。机理模型基于物理原理，但建立复杂，因为它涉及到主通风机特性曲线、风门风阻与开度的非线性关系、以及地下矿井风流的建模。主通风机模型用特性曲线描述，风门支路通过非线性关系和Navier-Stokes方程建模，而矿井网络则通过简化处理来近似建模。尽管这些模型理论基础扎实，但由于实际工况的复杂性和动态变化，它们在实际应用中可能不完全适用。 数据驱动的建模方法则相对灵活，它无需深入理解过程细节，仅需利用历史数据就能构建估计模型。例如，文献[7]通过RBF神经网络利用静态条件下的风量和风门风阻数据建立井下供给风量模型。这种方法适应性强，尤其适用于处理井下环境的复杂性和不确定性。 近年来，增量式随机权网络（Incremental Random Weight Network, IRWN）因其快速学习能力和避免局部最优的能力，在工业过程建模领域得到了广泛应用。IRWN是一种神经网络的变体，它通过逐步添加新的神经元和连接权重来适应新数据，从而改进模型的预测性能，特别适合处理复杂工业过程中的实时数据流和变化。 总结来说，井下供给风量建模需要考虑矿井的特殊环境和设备状态，以及主通风机切换的动态过程。机理模型虽然理论严谨，但在复杂工况下可能失准，而数据驱动模型尤其是IRWN等神经网络方法提供了更为实用的解决方案。未来的研究将继续探索如何利用先进算法优化模型，提高井下风量监测的精度和可靠性，以保障矿井安全生产。