矿井通风阻变故障观测特征组合选择试验研究
黄德1
刘剑2
刘永1
李向阳1
邓立军2
刘永红2
黄萍萍1
洪昌寿1
1.南华大学资源环境与安全工程学院,湖南衡阳4210012.辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁葫芦岛125105
摘要：针对矿井通风阻变故障诊断观测特征维度高、存在较多与阻变故障诊断无关和冗余特征的问题,以最小的观测点覆盖率和交叉验证误差为目标,建立基于多目标优化的观测特征选择模型,用于矿井通风阻变故障诊断的观测点选择.以k-近邻算法作为故障诊断模型的求解方法,利用非支配排序遗传算法Ⅱ对观测特征选择模型进行求解,解决仅在必要位置布设观测点,降低阻变型故障诊断的成本;剔除易导致观测特征之间的冗余或不相关特征,提高阻变型故障诊断学习器的性能;一定程度上缓解过拟合或欠拟合问题的发生,提高模型的泛化能力等关键问题.分别对7组特征组合方案进行观测特征选择比对试验,并以无样本模型进行验证试验,结果表明:相对观测点覆盖率降至0.2～0.5后,故障诊断准确率收敛于稳定的状态;风量单一特征类型在所有比对试验中均获得最低准确率;在确保故障诊断性能的情况下,观测特征经优化选择后很大程度上降低了阻变故障诊断模型的复杂度;优化选择的观测特征在无样本模型中具有与监督模型同样的有效性.因此,基于多目标优化的观测特征选择模型可有效地剔除冗余或不相关特征,从而提高阻变故障诊断模型的性能,为实时网络解算提供新的理论方法,为智能通风的实现提供技术支撑.
关键词：矿井通风阻变故障观测特征优化选择多目标优化
分类号：TD72(矿山安全与劳动保护)
资助基金：国家自然科学基金(11875164)国家自然科学基金(51574142)湖南省教育厅科学研究重点资助项目(18A232)
论文发表日期：2021-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 3922-3933 )
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