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复杂矿井通风网络快速等效简化算法
1
作者
贾进章
尚文天
+1 位作者
刘剑
邓立军
《煤炭学报》
北大核心
2025年第1期421-431,共11页
矿井通风网络等效简化技术是分析通风网络的有效工具。然而,随着矿井通风网络中分支数量的增加,通风网络的复杂性也在不断增加,传统的等效简化算法难以保持精度和计算速度。针对这些问题,提出一种复杂矿井通风网络的快速等效简化算法。...
矿井通风网络等效简化技术是分析通风网络的有效工具。然而,随着矿井通风网络中分支数量的增加,通风网络的复杂性也在不断增加,传统的等效简化算法难以保持精度和计算速度。针对这些问题,提出一种复杂矿井通风网络的快速等效简化算法。该算法通过图论中的强连通块算法快速检测网络中的单向回路,并通过改进等效简化子网的判定公式,避免了对单向回路的错误等效简化;通过节点的出入度规律与分支的流出流入节点提出了局部串并联子网等效简化策略,从而实现对网络中不包含角联结构的串联和并联等效子网的快速等效简化;基于等效子网节点对出入分支的风量平衡规律,提出对网络中需进行深度搜索的节点对集合的优化策略,通过减少不必要的节点对深度搜索,来提高简化过程的精度和效率。首先通过具有100个分支与71个节点构成的矿井通风网络展示了所提算法的具体简化过程,验证了其有效性。然后通过对10个真实矿井通风网络的实证测试表明,所提的2种优化策略都提升了传统算法的性能,对于100~1001条分支的实际矿井通风网络,与传统算法相比,所提算法在增加等效简化完全性的同时,将以秒为单位的网络等效简化时间数量级自(10,10^(3))降低至(10^(-2),1)。
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关键词
矿井通风网络
等效简化
时间复杂度
单向回路
局部串并联子网
节点出入分支风量
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职称材料
基于SSA−LSTM的风速异常波动检测方法
被引量：
5
2
作者
邓立军
袁金波
+1 位作者
刘剑
尚文天
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期139-147,共9页
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。...
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。
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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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职称材料
题名
复杂矿井通风网络快速等效简化算法
1
作者
贾进章
尚文天
刘剑
邓立军
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
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
出处
《煤炭学报》
北大核心
2025年第1期421-431,共11页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(52174183,52374203)。
文摘
矿井通风网络等效简化技术是分析通风网络的有效工具。然而,随着矿井通风网络中分支数量的增加,通风网络的复杂性也在不断增加,传统的等效简化算法难以保持精度和计算速度。针对这些问题,提出一种复杂矿井通风网络的快速等效简化算法。该算法通过图论中的强连通块算法快速检测网络中的单向回路,并通过改进等效简化子网的判定公式,避免了对单向回路的错误等效简化;通过节点的出入度规律与分支的流出流入节点提出了局部串并联子网等效简化策略,从而实现对网络中不包含角联结构的串联和并联等效子网的快速等效简化;基于等效子网节点对出入分支的风量平衡规律,提出对网络中需进行深度搜索的节点对集合的优化策略,通过减少不必要的节点对深度搜索,来提高简化过程的精度和效率。首先通过具有100个分支与71个节点构成的矿井通风网络展示了所提算法的具体简化过程,验证了其有效性。然后通过对10个真实矿井通风网络的实证测试表明,所提的2种优化策略都提升了传统算法的性能,对于100~1001条分支的实际矿井通风网络,与传统算法相比,所提算法在增加等效简化完全性的同时,将以秒为单位的网络等效简化时间数量级自(10,10^(3))降低至(10^(-2),1)。
关键词
矿井通风网络
等效简化
时间复杂度
单向回路
局部串并联子网
节点出入分支风量
Keywords
mine ventilation network
equivalent simplification
time complexity
unidirectional loop
local series and parallel equivalent subnet
node in/out branch flow
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于SSA−LSTM的风速异常波动检测方法
被引量：
5
2
作者
邓立军
袁金波
刘剑
尚文天
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
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
出处
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期139-147,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51904143)。
文摘
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
Keywords
abnormal fluctutions
dampers opening and closing
anomaly detection
SSA
LSTM
time-series
分类号
TD723 [矿业工程—矿井通风与安全]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂矿井通风网络快速等效简化算法
贾进章
尚文天
刘剑
邓立军
《煤炭学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SSA−LSTM的风速异常波动检测方法
邓立军
袁金波
刘剑
尚文天
《煤炭科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
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职称材料
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