BP神经网络的通风系统可靠性评价

为了找到一种更加准确、快速评价矿井通风系统可靠性的方法.通过定量分析影响矿井通风系统的各因素,建立完整有效的评价指标体系.利用BP神经网络映射评价指标体系和可靠性等级之间的非线性关系,建立评价模型,由Matlab编程确定评价模型各参数,提高了预测速度和精度.用Visual Basic建立了图形用户界面,简化操作流程.结果表明:该评价指标体系结构完整,能够充分描述通风系统的安全状况.所建立的BP神经网络可以正确映射通风系统可靠等级,且仅通过图形用户界面即可完成矿井通风系统安全可靠性的预测工作.     

粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用

针对矿井通风系统神经网络评价法中建立样本的不稳定性问题,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的通风系统综合评价研究。以某矿井通风系统为研究对象,应用粗糙集数据分析系统对矿井通风系统评价指标的原始数据样本的分类质量进行了检验;在此基础上,基于人工神经网络理论,建立了矿井通风系统的粗糙集神经网络评价模型,从而形成了一种新的基于粗糙集神经网络理论的矿井通风系统评价方法。研究结果表明,经过模型的数据检验和应用性验证,其理论评价结果与实际情况相符,且网络总误差小于0.004;这说明基于粗糙集神经网络的综合评价方法在矿井通风系统评价中有很好的实际应用效果。     

基于粗糙集理论通风系统可靠性神经网络仿真

提出了一种基于粗糙集理论的矿井通风系统可靠性神经网络仿真结构设计模型。通过对属性和属性值的约简，剔除系统中不必要的影响因素指标，以达到对系统可靠性特征参数优化的目的；同时克服了神经网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点，取得了减少分类过程中模式匹配搜索量的良好效果。该方法对复杂系统可靠性工程的深入研究及应用具有一定的参考价值。     

提高矿井通风系统可靠性问题探讨

本文针对矿井通风系统井下巷道纵横交错的复杂结构特点,分析了矿井通风系统存在的主要问题,总结了提高矿井通风系统可靠性的技术手段,提高对矿井通风系统可靠性和煤矿安全生产问题的认识。     

基于自适应免疫遗传算法的神经网络矿井通风系统评价模型

通过分析BP神经网络的缺点,和自适应免疫遗传算法的优点,给出了基于自适应免疫遗传算法的神经网络矿井通风系统评价模型。     

矿井通风"人-机-环境"系统可靠性研究

矿井通风系统是矿井生产系统的重要辅助系统，其可靠性高低对矿井生产和安全管理有着直接的影响。在其生命周期中与其它子系统共同孕育发展，也是人机环境系统相互作用而构造的整体结果。对由人、机与环境组成的通风系统可靠性，除了研究机的可靠性之外，还应该对人和环境的可靠性进行全面而深入的探讨。用可靠性工程方法、从人机工程学的角度对矿井通风系统可靠性进行研究，给出了矿井通风“人－机－环境”系统可靠性的定义和数学模型。指出只有对系统进行全面分析，才能有效提高矿井通风系统的可靠性。     

关于矿井通风系统可靠性变权综合评价的研究

反映矿井中通风机装置合理且可靠运行的一个重要指标就是喘振发生率,若该指标非常差,只要通风机装置一启动,其就会出现喘振,并且很容易使系统出现全局性的故障,在这种形势下,不管其他指标如何优秀,矿井通风系统的可靠性以及安全性也会受到相应的影响。鉴于此,为有效消除在常权评价法中所存在的这些问题。下面笔者试在矿井通风系统可靠性综合评价中引入变权原理,望可将矿井通风系统可靠性状态合理且真实地反映出来。     

基于冷储备可修模型的矿井主扇系统可靠性分析

结合矿井通风系统实际,依据可靠性工程中冷储备可修系统相关理论,探讨了矿井主扇系统可靠性分析方法;推导出了主扇系统的可靠度及首次故障前平均寿命的计算公式;结合现场实际,进行了实例验证;根据主扇系统可靠性各项主要指标数据,分析了影响主扇系统可靠性因素.为现场通风技术管理人员进一步掌握矿井主扇的可靠运行提供重要依据.     

基于冷储备可修模型的矿井主扇系统可靠性分析

结合矿井通风系统实际，依据可靠性工程中冷储备可修系统相关理论，探讨了矿井主扇系统可靠性分析方法；推导出了主扇系统的可靠度及首次故障前平均寿命的计算公式；结合现场实际，进行了实例验证；根据主扇系统可靠性各项主要指标数据，分析了影响主扇系统可靠性因素。为现场通风技术管理人员进一步掌握矿井主扇的可靠运行提供重要依据。     

基于未确知测度理论的矿井通风安全评价

运用未确知测度理论建立矿井通风系统安全评价指标体系,构造了未确知测度模型,计算了各评价指标的未确知测度值.根据置信度识别准则进行等级判定,得出了评价结果.该评价方法能解决矿井通风评价中诸多因素不确定性问题,还能对其进行定量分析.实例表明,用未确知测度评价模型对矿井通风安全进行评价,其计算结果与实际运行情况很吻合.