【摘 要】
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为实现矿井通风阻变型故障智能诊断,解决风速传感器优化布置与诊断模型不匹配的问题,提出基于决策树的矿井通风故障位置分类判断、故障量回归预测及嵌入式风速传感器优化布置
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,山西瑞通路桥新技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51904143)
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为实现矿井通风阻变型故障智能诊断,解决风速传感器优化布置与诊断模型不匹配的问题,提出基于决策树的矿井通风故障位置分类判断、故障量回归预测及嵌入式风速传感器优化布置一体化方法;以唐安矿为例对上述方法进行验证。结果表明:矿井通风空间数据集无量纲化能提高故障诊断准确率、提升模型收敛速度,剪枝能提高模型泛化能力;以基尼系数为嵌入式传感器优化布置选择标准,其模型故障诊断准确率更高,当风速传感器数量为15时,故障诊断准确率为84.5%,继续增加风速传感器数量故障诊断准确率提升较小。人工智能诊断技术的应用具有较大的经济
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