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公开(公告)号：CN118536039A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410698454.4
申请日：2024-05-31
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于图卷积神经网络的矿井通风系统故障诊断方法，涉及矿井通风技术领域。该方法与传统神经网络相比，不再假设数据点之间具有固定的关系，而是将故障样本看作是一种图结构数据样本，能够处理具有复杂非线性关系和非连续性的高维数据特征的矿井通风系统故障数据信息，通过k‑近邻算法构建故障样本数据集的图结构表示方法，采用图卷积神经网络算法(GCN)实现矿井通风系统故障位置的诊断，为矿井通风故障诊断研究提供了一种新的诊断方法，促进了矿井通风系统智能化管理的发展。
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公开(公告)号：CN114036465B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111418986.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于风速监测的风门开闭扰动识别方法,涉及矿井通风技术领域。通过对原始风速监测数据使用交叠划分处理与特征提取的方法，生成关于“风门开闭二分类‑风速监测值”的扰动特征样本集，使用支持向量机的方法对其进行初步判断，得到风门处于非关闭状态的实际时间；通过初次判断的结果，重复以上步骤生成“风门开闭再次二分类‑风速监测值”的扰动特征样本集，对其进行再次判断，得到风门处于固定开启的时间。实现因风门开闭所造成的监测监控数据异常波动的识别，对其不同阶段的判断，为监测监控数据中的异常波动识别提供了技术支持，对提高传感器监测监控数据的可信度和应用性具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114036465A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111418986.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于风速监测的风门开闭扰动识别方法,涉及矿井通风技术领域。通过对原始风速监测数据使用交叠划分处理与特征提取的方法，生成关于“风门开闭二分类‑风速监测值”的扰动特征样本集，使用支持向量机的方法对其进行初步判断，得到风门处于非关闭状态的实际时间；通过初次判断的结果，重复以上步骤生成“风门开闭再次二分类‑风速监测值”的扰动特征样本集，对其进行再次判断，得到风门处于固定开启的时间。实现因风门开闭所造成的监测监控数据异常波动的识别，对其不同阶段的判断，为监测监控数据中的异常波动识别提供了技术支持，对提高传感器监测监控数据的可信度和应用性具有重大意义。
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