作者:黄凯峰,刘泽功,王其军,杨静,高魁 单位:中国煤炭学会 出版:《煤炭学报》2013年第S2期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFMTXB2013S20440 DOC编号:DOCMTXB2013S20449 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 针对现行煤矿瓦斯传感器常见的卡死、冲击、漂移等故障,运用支持向量回归机建立多传感器数据融合的瓦斯浓度预测模型,详细研究影响该预测模型精度的相关参数选择方法,提出用ASGSO算法自适应优化支持向量机预测模型参数的算法,将模型预测结果与现场实测瓦斯浓度相比较得到残差δ,用于对瓦斯传感器故障的诊断。用现场监控数据对该方法进行离线仿真实验,得到残差信号的变化曲线。通过选择合理的阈值,判断传感器是否处于故障状态。结果表明,ASGSO算法参数优化对提高SVR预测模型的精度有很大帮助,此方法对瓦斯传感器的常见故障的诊断是正确和有效的。

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