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矿井通风参数缺失数据插补方法

煤炭学报 2024年第5期49卷 2315-2323页

作者：倪景峰刘雪峰邓立军辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

矿井智能通风系统对矿山智能化建设至关重要。为解决矿井通风参数在实际测量时,因为巷道不具备测试条件、仪器信号受到干扰、巷道断面风速不均一、人工操作不当等制约性因素,造成的矿井通风参数数据缺失问题,提出了1种基于随机森林−链... 详细信息

矿井智能通风系统对矿山智能化建设至关重要。为解决矿井通风参数在实际测量时,因为巷道不具备测试条件、仪器信号受到干扰、巷道断面风速不均一、人工操作不当等制约性因素,造成的矿井通风参数数据缺失问题,提出了1种基于随机森林−链式方程多重插补法的矿井通风参数缺失数据插补方法。采用链式方程多重插补法,通过迭代对每个缺失的属性值产生n个插补值,从而产生n个完整数据集,对n个完整数据集进行分析优化得到1个最终的完整数据集。为了提高缺失值插补精度,合理考虑了矿井通风参数缺失数据的不确定性对分析过程的影响,在随机森林的预测任务中,结合预测均值匹配模型对缺失数据进行插补。以潞新二矿为实验对象,利用智能矿井通风仿真系统IMVS对潞新二矿矿井通风参数原始数据集进行数据预处理,得到完整、准确的矿井通风参数完整数据集,对完整数据集分别进行了不同缺失属性、不同数据缺失率、不同迭代次数的对比试验。以多种模型评价指标对模型有效性进行评估。结果表明:基于随机森林的链式方程多重插补模型插补形成的完整数据集与原始数据集具有很好的相似性;对不同缺失列进行插补实验的结果显示插补模型可以轻松处理混合类型的数据,自主学习参数之间的相关性从而降低了插补复杂性;迭代后形成的n个数据集通过分析合并成一个最终数据集,提高了插补准确率;对初始插补后的完整数据集进行不同迭代次数的试验,发现迭代超过一定次数后,数据相关性一定会收敛。

关键词：矿井通风随机森林链式方程多重插补缺失数据数据插补

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抑尘液滴对煤表面动态润湿特征模拟评估方法

煤炭学报 2024年第4期49卷 1931-1940页

作者：韩方伟彭莹莹张金宜赵月李建辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

在煤体表面喷洒抑尘液是涉煤工业企业常用抑尘手段,而抑尘液滴撞击煤表面的润湿过程对抑尘效果具有重要意义。为研究抑尘液滴在煤表面动态润湿过程以及进一步评估液滴润湿性能,提出了液滴撞击煤表面过程中动态润湿指标,基于CLSVOF数值... 详细信息

在煤体表面喷洒抑尘液是涉煤工业企业常用抑尘手段,而抑尘液滴撞击煤表面的润湿过程对抑尘效果具有重要意义。为研究抑尘液滴在煤表面动态润湿过程以及进一步评估液滴润湿性能,提出了液滴撞击煤表面过程中动态润湿指标,基于CLSVOF数值模拟法研究了液滴在煤表面动态润湿过程;利用无量纲润湿长度和无量纲润湿面积评价该过程中体现的润湿性能,并得出最大无量纲润湿长度与最大无量纲润湿面积相关理论表达,同时与表面张力的润湿性评估能力进行了比较。结果表明:CLSVOF方法能够较好地模拟液滴在煤表面的撞击以及动态润湿过程,可用来评估液滴对煤的动态润湿能力。液滴滴落在煤表面上,首先展铺为圆盘状,达到最大展铺时,圆盘边缘与中心存在速度差。当速度差较小时,液滴回缩汇聚成为一个液滴;当速度差较大时,液滴出现断裂行为,形成许多微小液滴。液滴粒径越大,断裂行为越早出现、现象越明显。一旦液滴在煤表面发生破裂,无量纲润湿长度与无量纲润湿面积并不是保持着一致性变化趋势,无量纲润湿面积评估能力更佳。液滴粒径相同时,撞击煤表面的韦伯数越大,润湿能力越好;相同速度下增加粒径对液滴润湿能力影响较小。与表面张力相比,无量纲润湿长度和无量纲润湿面积具有更好的液滴润湿性评估能力,体现出在润湿剂评价、优选中的潜在应用价值。

关键词：液滴撞击动态润湿无量纲润湿参数润湿性评估 CLSVOF

基于SSA−LSTM的风速异常波动检测方法

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煤炭科学技术 2024年第3期52卷 139-147页

作者：邓立军袁金波刘剑尚文天辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA−LSTM风速异常波动检测方法。... 详细信息

针对传统统计方法对风门开闭导致传感器监测数据异常波动的漏报率和误报率高的问题,通过挖掘风速传感器中时间序列数据中的数据特征,提出了一种基于奇异谱分析法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)组合的SSA−LSTM风速异常波动检测方法。首先利用SSA对风速传感器监测数据进行预处理,将风速数据分解为趋势分量、周期分量和噪声分量,通过重组趋势分量和噪声分量去除因湍流脉动产生的数据噪声;然后对LSTM进行参数优化,利用优化后的LSTM模型对预处理数据进行预测并得到重构风速;最后以对数概率密度函数计算监测风速与重构风速的异常分数,通过计算训练集数据样本的异常分数设定阈值对监测风速进行异常检测。试验结果表明:SSA去除因湍流脉动产生的数据噪声效果较好,在不影响数据波动情况下去除噪声分量,有助于提高风速重构效果和异常检测准确率;LSTM在无异常波动时能正确重构因湍流脉动导致的小幅波且与实际数据拟合效果较好,在有异常波动时根据历史波动趋势对异常波动段进行重构,可有效提高异常检测的准确率。通过对比分析,所提方法比ARIMA、BP、CNN模型的重构效果更好,异常检测准确率为99.2%,F1-Score为0.97,验证了所提方法的可靠性。表明本文所提方法在检测因风门开闭导致的风速异常波动上具有一定的应用价值。

关键词：异常波动风门开闭异常检测奇异谱分析长短期记忆时间序列

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抗氧化剂硫辛酸抑制煤自燃效果及机理研究

中国矿业大学学报 2024年第3期53卷 534-545页

作者：高飞蒲锌格贾喆辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125100 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125100

为了研究抗氧化剂硫辛酸(LA)对煤氧化自燃的阻化作用,采用程序升温试验探究LA对煤自燃倾向的影响并对比LA与氯盐阻化剂的阻化效果;通过电子自旋共振能谱(ESR)和傅里叶红外光谱(FTIR)等方法分析加入LA前后煤中的自由基类型、浓度及表面... 详细信息

为了研究抗氧化剂硫辛酸(LA)对煤氧化自燃的阻化作用,采用程序升温试验探究LA对煤自燃倾向的影响并对比LA与氯盐阻化剂的阻化效果;通过电子自旋共振能谱(ESR)和傅里叶红外光谱(FTIR)等方法分析加入LA前后煤中的自由基类型、浓度及表面官能团的变化.试验结果表明:不同质量分数的LA(1%,2%,3%和4%)均可以抑制煤的自燃进程,经过质量分数为3%的LA处理后煤样的CO释放浓度和耗氧量均最小且阻化效果要明显优于相同质量分数下的物理阻化剂CaCl2和MgCl2;煤样经LA和MgCl2处理后,煤氧化过程中自由基类型、反应活性及相对浓度均低于原煤,2种阻化剂均可抑制煤氧化过程中-CH3和-CH2-的反应,减少-C=O和-OH的生成.但无论从阻化的效果,还是阻化的温度范围来说,LA的抑制效果始终强于MgCl2,并且2种阻化剂的作用机理不同.MgCl2是在80℃之前通过隔氧保湿作用阻化煤氧化反应的,LA是通过降低反应中自由基的类型及相对浓度,从根本上抑制自由基链式反应的引发及进行.根据试验结果推断:氧化型ALA和还原型DHLA均可作为氢供体,不断消耗煤氧化过程中的羟基自由基和过氧自由基,中和游离的碳自由基和碳氧自由基,从而降低整个链式反应过程中自由基的浓度和反应活性,阻断煤氧复合反应的发生.

关键词：煤自燃硫辛酸电子自旋共振能谱傅里叶红外光谱

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冷凝器水位控制建模和控制系统设计

船舶工程 2024年第6期46卷 89-93页

作者：陈五星海装沈阳局驻葫芦岛地区某军事代表室辽宁葫芦岛125000

为了对水位实施有效控制,结合理论分析和实际运行数据,建立一种简化的冷凝器水位控制模型,并设计冷凝器水位比例-积分-微分(PID)控制系统。采用实际运行数据对模型的有效性和控制系统的控制效果进行验证,结果表明:模型运算结果与实际运... 详细信息

为了对水位实施有效控制,结合理论分析和实际运行数据,建立一种简化的冷凝器水位控制模型,并设计冷凝器水位比例-积分-微分(PID)控制系统。采用实际运行数据对模型的有效性和控制系统的控制效果进行验证,结果表明:模型运算结果与实际运行数据具有较好的符合性,最大相对误差小于3%,并且控制系统可有效地将冷凝器水位控制在(80±3)cm的规定范围内。该模型建立方法和控制系统设计方法可为其他控制系统分析和设计提供借鉴。

关键词：冷凝器水位控制系统建模比例-积分-微分

基于Adaboost-INGO-HKELM的变压器故障辨识

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电力系统保护与控制 2024年第5期52卷 94-104页

作者：谢国民江海洋辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning ... 详细信息

针对目前变压器故障诊断准确率低的问题,提出一种多策略集成模型。首先通过等度量映射(isometric mapping, Isomap)对高维非线性不可分的变压器故障数据进行降维处理。其次,利用混合核极限学习机(hybrid kernel based extreme learning machine, HKELM)进行训练学习,考虑到HKELM模型易受参数影响,所以利用北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)对其参数进行寻优。但由于NGO收敛速度较慢,易陷入局部最优,引入切比雪夫混沌映射、择优学习、自适应t分布联合策略对其进行改进。同时为了提高模型整体的准确率,通过结合Adaboost集成算法,构建Adaboost-INGO-HKELM变压器故障辨识模型。最后,将提出的Adaboost-INGO-HKELM模型与未进行降维处理的INGO-HKELM模型、Isomap-INGO-KELM模型、Adaboost-Isomap-GWO-SVM等7种模型的测试准确率进行对比。提出的Adaboost-INGO-HKELM模型的准确率可达96%,均高于其他模型,验证了该模型对变压器故障辨识具有很好的效果。

关键词：故障诊断油浸式变压器 Adaboost集成算法切比雪夫混沌映射混合核极限学习机等度量映射

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基于MEMS技术的超表面三维显示研究

激光与光电子学进展 2024年第10期61卷 176-181页

作者：翟雷应王义杰赵礼宇南敬昌辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁省无线射频大数据智能应用重点实验室辽宁葫芦岛125105

三维物体的空间结构复杂,光波场很难用具体的函数准确描述,三维显示非常困难。提出一种硅基微机电系统(MEMS)二维扫描平台与超表面元件集成的三维显示技术,利用视觉暂留特性,建立快速三维显示扫描片上结构,理论上实现了物像信息的三维... 详细信息

三维物体的空间结构复杂,光波场很难用具体的函数准确描述,三维显示非常困难。提出一种硅基微机电系统(MEMS)二维扫描平台与超表面元件集成的三维显示技术,利用视觉暂留特性,建立快速三维显示扫描片上结构,理论上实现了物像信息的三维图像的重构。利用层析法实现物体的三维显示,采用Gerchberg-Saxton(GS)算法获得单层二维图像单元相位值,建立基于几何相位原理的二维超表面结构,获得了二维全息平面像。依据空间、时间序列构建了由离散的多层超表面二维全息像形成的物体三维显示。结果表明:所获得的二维全息像峰值信噪比大于20 dB;所设计的片上二维扫描平台在0.1 s内能够完成9幅二维全息像的叠加,三维显示的帧率达11 frame/s。研究成果为快速调制的三维显示提供了微型化的系统级解决方案和理论模型。

关键词：超表面微机电系统全息成像三维显示

基于多策略改进蜣螂算法优化的变压器故障诊断

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电力系统保护与控制 2024年第6期52卷 120-130页

作者：赵鑫王东丽彭泓于洪侠李石林沈阳工学院辽宁沈阳113122 辽宁工程技术大学辽宁葫芦岛123000

为了保证油浸式变压器故障诊断的可靠性,提出了一种基于多策略改进蜣螂算法(multi-strategyimproved dung beetle optimizer, MIDBO)优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)的变压器故障诊断方法。由于蜣螂算法存在全局搜索能力较差、容易陷入局部最优解的缺点,首先通过Bernoulli混沌映射、引入自适应因子和Levy飞行策略融合动态权重系数进行改进,并对其性能进行评估。然后针对Bi LSTM的诸多超参数利用MIDBO进行优化,形成MIDBO-Bi LSTM故障诊断模型。通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取特征值,进而深入分析特征值与故障类型之间的关联性,提高模型的收敛速度。最终实验结果表明所提出的MIDBO-Bi LSTM变压器故障诊断方法准确率高、泛化能力强。其准确率高达94.67%,适用于变压器的故障诊断。

关键词：变压器故障诊断改进蜣螂算法双向长短时记忆网络 KPCA

基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型

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矿业安全与环保 2024年第1期51卷 7-13页

作者：高科吕航宇戚志鹏刘玉姣辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因... 详细信息

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。

关键词：矿井通风巷道通风摩擦阻力系数预测模型 PCA-BP神经网络主成分分析影响因素