基于粗糙集与SVM的矿井通风系统故障诊断与传感器优化布局

矿井通风系统的阻变型故障是指由于巷道冒落、变形、风门损坏或运输车辆堵塞等因素导致的风量异常变化。这类故障对矿井安全和生产效率有着重要影响，因此实时准确的故障诊断至关重要。传统的故障诊断方法通常依赖于人工监控或有限的风速传感器数据，但这些方法可能无法全面覆盖所有可能发生故障的区域。 本文研究的核心问题是如何在矿井中有效地确定最少数量的风速传感器位置，以便精确地识别和定位故障。作者采用人工智能技术，如支持向量机（SVM）和遗传算法（GA），对故障发生后的巷道风量监测数据进行分析。这种方法可以预测故障的位置和程度，但关键在于找到一个优化的传感器布局策略。 研究者提出了一种无需先验知识的基于邻域粗糙集属性约简算法，该算法能够根据巷道风量对故障影响的重要程度，自动确定传感器的最佳安装位置。这种方法强调了邻域半径的选择对传感器配置的影响：邻域半径增大时，所需的传感器数量增加，但诊断精度也随之提高。反之，当邻域半径减小时，传感器数量减少，但可能牺牲一定的诊断准确性。 为了进一步阐述这种关系，研究人员构建了一个“扫帚模型”。在这个模型中，风阻较大的分支被视为“扫帚把”，风阻较小的分支则是“扫帚头”。模型要求传感器优先部署在风阻大的部分，即“扫帚把”上，因为这部分对故障检测的重要性更大。扫帚模型的形状随参数λ的变化而变化，λ值越大，邻域半径越小，意味着需要的传感器数量更少，反之亦然。 这项研究的成果提供了一种创新的方法来优化风速传感器的布局，它使得仅用较少的传感器就能有效识别矿井通风系统的阻变型故障，从而提高了故障诊断的效率和准确性。这对于保障矿井的安全运行和降低运营成本具有实际应用价值。在未来的研究中，这一模型和技术可以进一步推广到其他工业环境中的风量监测和故障诊断系统中。