基于SVM的矿井通风系统故障诊断研究

摘要

通风系统故障诊断的目的是确定故障源的位置以及故障程度，这对提高通风系统的安全性意义重大。从通风系统整个网络考虑，故障必然会引起通风系统风量的变化，究其根源是故障巷道等效风阻发生了改变，本文将其定义为阻变型故障。本文所研究的通风系统故障诊断是根据巷道监测风量确定阻变分支位置及其等效风阻，其核心问题是风量与风阻之间的逆映射关系。根据流体网络理论，通风系统风量与风阻之间存在复杂的非线性关系，而风量作为自变量，风阻作为因变量的数学模型尚未发现明确的解析形式。 本文使用SVM方法对矿井通风系统阻变型故障诊断问题进行研究，将故障分支位置诊断问题转换为多分类问题，并使用SVM回归法对故障等效风阻值进行预测。利用矿井通风仿真系统MVSS生成“阻变故障-风量”关系样本集，以风量作为输入特征，阻变位置以及等效风阻分别作为输出特征，使用支持向量机训练并构建故障位置诊断分类模型和故障分支等效风阻预测回归模型，最后使用这两个模型进行通风系统故障诊断。 结果表明，以风量为特征的SVM方法可以对造成通风系统风量变化的阻变型故障位置以及故障程度作出诊断与预测，故障位置诊断准确率与输入特征向量的长度有关，故障等效风阻预测结果相对误差小于5%的位置可以达到70%以上。

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