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基于机器学习的通风网络故障诊断方法研究

张浪 张迎辉 张逸斌 李左

张浪,张迎辉,张逸斌,等. 基于机器学习的通风网络故障诊断方法研究[J]. 工矿自动化,2022,48(3):91-98.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120093
引用本文: 张浪,张迎辉,张逸斌,等. 基于机器学习的通风网络故障诊断方法研究[J]. 工矿自动化,2022,48(3):91-98.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120093
ZHANG Lang, ZHANG Yinghui, ZHANG Yibin, et al. Research on fault diagnosis method of ventilation network based on machine learning[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(3):91-98.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120093
Citation: ZHANG Lang, ZHANG Yinghui, ZHANG Yibin, et al. Research on fault diagnosis method of ventilation network based on machine learning[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(3):91-98.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120093

基于机器学习的通风网络故障诊断方法研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2021120093
基金项目: 煤炭科学技术研究院技术创新基金项目(2020CX-Ⅱ-21)。
详细信息
    作者简介:

    张浪(1978-),男,内蒙古乌兰察布人,研究员,硕士,硕士研究生导师,研究方向为矿井智能通风,E-mail:lnzhanglang@163.com

  • 中图分类号: TD724

Research on fault diagnosis method of ventilation network based on machine learning

  • 摘要: 机器学习算法通过对已知数据的学习来预测未知数据,现有通风系统故障诊断方法大多针对1种机器学习算法进行研究,无法保证所选算法为最优。针对该问题,对8种机器学习算法进行比较,并选择支持向量机(SVM)、随机森林和神经网络3种算法进行通风网络故障诊断研究。根据矿井通风系统实际布局,按照几何相似、运动相似、动力相似准则构建通风网络管道模型,得到由管道网络分支和管道网络节点组成的通风网络,通过实验获取风量数据,并采用标准化方法对数据进行预处理;通过交叉验证和网格搜索对基于SVM、随机森林、神经网络的通风网络故障诊断模型进行参数寻优。实验及现场测试结果表明,基于SVM、随机森林、神经网络的通风网络故障诊断模型在实验平台测试集上的准确率分别为0.89,0.88和0.95,在煤矿现场测试集上的准确率分别为0.86,0.90和0.96,神经网络模型的故障诊断效果均为最佳。将煤矿现场收集的120组新风量数据输入神经网络模型进行预测,故障诊断准确率达0.98,验证了基于神经网络的通风网络故障诊断模型的可行性和准确性。

     

  • 图  1  基于机器学习的通风网络故障诊断方法流程

    Figure  1.  Flow of fault diagnosis method of ventilation network based on machine learning

    图  2  通风网络故障诊断实验平台

    Figure  2.  Experimental platform of fault diagnosis of ventilation network

    图  3  实验平台通风网络

    Figure  3.  Ventilation network of experimental platform

    图  4  初始风量数据箱形图

    Figure  4.  Box plot of initial air volume data

    图  5  预处理后风量数据箱形图

    Figure  5.  Box plot of air volume data after preprocessing

    图  6  SVM模型交叉验证平均分数热力图

    Figure  6.  The heat map of cross-validation average score of SVM model

    图  7  随机森林模型交叉验证平均分数热力图

    Figure  7.  The heat map of cross-validation average score of random forest model

    图  8  神经网络模型交叉验证平均分数热力图

    Figure  8.  The heat map of cross-validation average score of neural network model

    图  9  故障诊断模型在各分支上的预测准确率

    Figure  9.  Prediction accuracy of fault diagnosis model on each branch

    图  10  故障位置诊断结果散点图

    Figure  10.  Scatter plot of fault location diagnosis results

    表  1  8种机器学习算法比较

    Table  1.   Comparison of eight machine learning algorithms

    机器学习算法优点缺点
    最近邻适用于小型低维空间数据集,容易解释用于大型数据集时表现不佳
    线性模型训练和预测速度快用于低维空间分类时受限
    朴素贝叶斯适用于不确定性问题精度低于线性模型
    决策树速度快,不需要进行数据缩放容易过拟合
    随机森林可降低过拟合,不需要进行数据缩放用于高维稀疏数据时表现不佳
    梯度提升决策树不需要进行数据缩放用于高维稀疏数据时表现不佳,且训练速度慢
    SVM用于中等数据集时性能强需要进行数据缩放,对参数敏感
    神经网络可构建非常复杂的模型,预测能力强对数据缩放和参数选取敏感
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    表  2  部分风量数据

    Table  2.   Part of the air volume data m3/min

    序号故障分支风量1风量2风量3···风量16风量17风量18
    1e8639.54634.95288.16···259.48257.341315.92
    2e10672.61667.72557.35···166.60165.231376.53
    3e15660.15655.44229.89···207.10205.301353.86
    4e16666.42661.72208.44···187.69186.161365.37
    5e55655.63650.81244.23···219.92218.111345.45
    298e10652.34647.71226.33···228.46226.581339.56
    299e15658.53653.84235.05···211.65209.911350.90
    300e55660.93655.31228.81···206.05204.351354.46
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    表  3  故障诊断模型准确率比较

    Table  3.   Comparison of accuracy of fault diagnosis models

    故障诊断模型最优参数准确率
    训练集测试集
    SVMC=104
    γ=10−1
    0.990.89
    随机
    森林
    p=15
    q=4
    0.960.88
    神经
    网络
    t=14
    α=10−5
    0.960.95
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    表  4  3种故障诊断模型准确率

    Table  4.   Accuracy of three fault diagnosis models

    故障诊断
    模型
    准确率
    训练集测试集
    SVM0.970.86
    随机森林0.930.90
    神经网络0.980.96
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    表  5  故障位置诊断结果统计

    Table  5.   Statistics of fault location diagnosis results

    故障位置样本
    个数
    正确
    个数
    错误
    个数
    准确率
    FC−2−2−001403910.98
    FC−2−2−002404001.00
    FC−2−2−003403910.98
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-12-28
  • 修回日期:  2022-03-08
  • 网络出版日期:  2022-03-05

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