基于仿真技术的矿井通风系统智能诊断系统研究

利用目前的矿井通风安全监测监控系统，只能获得安设传感器的井巷风量、构筑物及通风动力装置的工况是否发生了变化。并不能据此判别导致这种变化的故障源，矿井通风智能诊断首先解决能够保证诊断模型解算收敛的传感器布置的最小数量及位置问题，然后通过具有模糊信息处理功能的监测系统接收通风系统的故障信息，激发诊断模块进行通风系统拓扑关系、通风参数、动力装置及构筑物状态变化的数字仿真。通过科学的故障源位置、故障源等效风阻、网络搜索策略(节点出边排列)编码，优化遗传算法中的复制、交换、突变机制，适应度(Fitness)函数(网络解算与传感器边界条件的逼近度)的收敛速度将能够满足对通风系统的快速、准确、实时诊断。在算法上将综合运用并行算法以及支持向量机算法。为了验证及训练通风系统智能诊断模型，将使用CTA、LDA、PIV等仪器及装备进行实验室物理仿真及铁法小青煤矿的工业试验。项目对煤矿安全生产具有极其重要的意义。