信息融合技術(shù)在礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究.pdf

1、礦井通風(fēng)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)，受到眾多的內(nèi)外因素影響，其安全可靠性評(píng)價(jià)屬于多因素綜合評(píng)價(jià)問題。研究表明，到目前為止，還找不到一種單項(xiàng)指標(biāo)能夠比較準(zhǔn)確地評(píng)定礦井通風(fēng)的安全程度。隨著通風(fēng)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段的多元化，監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)種類越來越多，也越來越復(fù)雜，這些數(shù)據(jù)之間可能存在冗余、互補(bǔ)，也可能相互矛盾，加上復(fù)雜的監(jiān)測(cè)環(huán)境和傳感器的不精確性，使得監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有模糊性、不確定性。本文以對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理為目的，將礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)看作是一個(gè)多

2、源信息融合處理的過程，主要工作如下： (1)應(yīng)用D-S證據(jù)理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)礦井通風(fēng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，并對(duì)這兩種評(píng)價(jià)方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明這兩種信息融合方法用于礦井通風(fēng)安全評(píng)價(jià)是可行的；但根據(jù)D-S證據(jù)理論的基本可信度不易分配，以及單個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出不穩(wěn)定，提出將D-S證據(jù)理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的融合方法應(yīng)用于礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評(píng)價(jià)中，即利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為D-S證據(jù)理論分配基本可信度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法比單獨(dú)用D-S

3、證據(jù)理論或BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法更加有效。 (2)本文提出將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN，F(xiàn)uzzyNeuralNetwork)與D-S證據(jù)理論相結(jié)合的融合方法應(yīng)用到礦井通風(fēng)安全穩(wěn)定性評(píng)價(jià)中，并將評(píng)價(jià)結(jié)果與基于D-S證據(jù)理論與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的融合結(jié)果相比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于FNN和D-S證據(jù)理論的信息融合方法具有提高系統(tǒng)的抗干擾能力和計(jì)算速度，增強(qiáng)系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，降低系統(tǒng)的不確定性等優(yōu)點(diǎn)。 (3)為了提高監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取信息的準(zhǔn)確