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题名神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用
被引量：4
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作者
郭键
王汝琳
李宁
李明
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机构
中国矿业大学北京校区信息与电子工程系
山东莱芜市泰钢新材料有限责任公司
中国矿业大学北京校区化学环境工程系
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出处
《西安石油大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第2期67-70,共4页
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文摘
综合考虑温度、温度变化率、一氧化碳浓度、一氧化碳浓度变化率为胶带机火灾探测系统的参数 ,采用三层前馈 BP神经网络对胶带输送机火灾探测进行研究 ,经过 81组数据样本训练得到合适的网络结构及网络参数 .仿真结果表明 :当隐层节点数为 1 0 ,动量因子为 0 .95时 ,训练时间最短 ,误差下降最快 ;对 PVC胶带机的火灾燃烧试验探测结果表明 ,当输出报警限取 0 .5时 ,经一定的时间延时后 ,运用该网络可在燃烧发生 35 0 s时进行报警 ,从而有效实现了矿井胶带输送机火灾的早期报警 。
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关键词
神经网络
矿井
火灾预警
胶带输送机
温度变化率
一氧化碳浓度
模拟量火灾探测系统
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Keywords
rubber belt conveyer
fire
neural network
automatic detection
carbon monoxide
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分类号
TE28
[石油与天然气工程—油气井工程]
X924.4
[环境科学与工程—安全科学]
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