發(fā)布時間：2022-02-15 04:19

　　針對井下瓦斯傳感器設備出現(xiàn)的軟故障如數(shù)據(jù)漂移、數(shù)據(jù)長期低于或高于正常值、數(shù)據(jù)周期性變動和數(shù)據(jù)出現(xiàn)大值等問題,提出了一種基于輪廓系數(shù)自適應最佳聚類點的K-means算法識別瓦斯傳感器出現(xiàn)軟故障種類的方法。該方法是利用監(jiān)控系統(tǒng)采集的瓦斯傳感器軟故障信號進行小包分解處理后,結合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行輪廓系數(shù)K-means自適應算法的軟故障識別訓練。K-means自適應算法能夠自適應優(yōu)化聚類中心點,利用聚類中心點的迭代循環(huán)計算出最優(yōu)中心點,選擇最佳聚類點進行K-means聚類,從而識別軟故障信號的故障類型。實驗證明,自適應輪廓系數(shù)K-means算法能夠有效地識別瓦斯傳感器軟故障類型,提高了煤礦安全監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的準確性。 

【文章來源】：礦冶. 2020,29(02)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

瓦斯傳感器設備5種狀態(tài)下的特征能量譜

從土城煤礦監(jiān)控系統(tǒng)瓦斯數(shù)據(jù)庫中取出軟故障狀態(tài)的數(shù)據(jù)各20組，分別對取出的數(shù)據(jù)進行測試。對神經(jīng)網(wǎng)絡算法訓練的結果，進行實驗驗證如圖2所示，可以從圖中看出，100組樣本通過自適應聚點K-means算法識別的瓦斯傳感器故障分為5類。表2中看出，故障狀態(tài)傳感器識別率高達95%。因此，該自適應聚點K-means算法可以有效地識別瓦斯傳感器軟故障的類型，同時識別率能夠達到預期的設計效果。4 結論

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3625902