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公开(公告)号：CN110852501B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201911069655.3
申请日：2019-11-05
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，涉及矿用通风技术领域。本发明根据拓扑数据和可调分支及调风地点约束，采用遗传算法与通风网络理论、图论和矿井实际密切结合的方法进行降阻调节，得到调节后的分支风量分配值Q'、风阻调节值、调节分支巷道扩断面面积以及最优适应值。可以大大减少计算量、工程量和风机负载，能很好地解决调风地点约束和大规模通风网络的优化问题。
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公开(公告)号：CN110705114A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910956271.7
申请日：2019-10-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种无训练样本的通风故障诊断方法。将故障诊断问题转换为求解最小欧氏距离的优化问题，使用协方差自适应调整的进化策略(CMA-ES)对建立的分类与回归一体化的矿井通风系统故障诊断数学模型进行求解，故障诊断过程中无需单独分别进行故障位置和故障量诊断，可实现无需样本参与训练的无监督学习故障诊断，进而实现矿井通风系统故障的实时诊断；风量-风压复合特征比风量或风压单一特征下的矿井通风系统故障诊断可达到更高的故障位置诊断准确率和更低误差的故障量诊断性能，即使选用部分观测点，也可实现较高的故障位置诊断准确率和较低故障量诊断误差的性能，且故障观测点比例大小与诊断性能无直接影响关系。
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公开(公告)号：CN110705114B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910956271.7
申请日：2019-10-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种无训练样本的通风故障诊断方法。将故障诊断问题转换为求解最小欧氏距离的优化问题，使用协方差自适应调整的进化策略(CMA‑ES)对建立的分类与回归一体化的矿井通风系统故障诊断数学模型进行求解，故障诊断过程中无需单独分别进行故障位置和故障量诊断，可实现无需样本参与训练的无监督学习故障诊断，进而实现矿井通风系统故障的实时诊断；风量‑风压复合特征比风量或风压单一特征下的矿井通风系统故障诊断可达到更高的故障位置诊断准确率和更低误差的故障量诊断性能，即使选用部分观测点，也可实现较高的故障位置诊断准确率和较低故障量诊断误差的性能，且故障观测点比例大小与诊断性能无直接影响关系。
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公开(公告)号：CN110852501A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911069655.3
申请日：2019-11-05
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，涉及矿用通风技术领域。本发明根据拓扑数据和可调分支及调风地点约束，采用遗传算法与通风网络理论、图论和矿井实际密切结合的方法进行降阻调节，得到调节后的分支风量分配值Q'、风阻调节值、调节分支巷道扩断面面积以及最优适应值。可以大大减少计算量、工程量和风机负载，能很好地解决调风地点约束和大规模通风网络的优化问题。
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