[发明专利]一种无训练样本的通风故障诊断方法

权利要求书

1.一种无训练样本的通风故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建矿井通风网络图，根据矿井通风系统图构建矿井通风网络图G＝(V,E)，V表示矿井通风网络中m个节点的集合，E表示n’条网络分支的集合，则V＝{v₁,v₂,v₃…v_m}，E＝{e₁,e₂,e₃…e_n'}；

步骤2：模拟矿井通风故障，排除矿井通风网络中的风井分支，除风井分支之外的分支中的每条分支的风阻r_0i模拟发生大小为△r_i的故障量，l_i≤△r_i≤u_i，其中l_i和u_i分别为故障分支e_i对应故障量△r_i变化的下限值和上限值，i∈(1,2,3,...,n)，n表示排除风井分支后进行故障模拟的网络分支的个数，每条分支每发生一次风阻值变化为一次模拟试验，除风井分支外每条分支模拟发生风阻值大小不一的N次故障，N根据实际情况确定；

步骤3：计算模拟故障发生后各分支的风量和风压值，根据各观测点的原始风阻R＝(r₀₁,r₀₂,r₀₃…r_0n)及每次试验故障量，得到的故障后的风阻为R＝(r₁',r'₂,r'₃…r'_n)，利用矿井通风网络解算方法求解得到每次试验条件下对应的故障后风量Q′＝(q′₁,q′₂,q′₃,…,q′_n)和故障后风压H′＝(h′₁,h′₂,h′₃,…,h′_n)，所述矿井通风网络解算表示为：

Q'＝f(R')                                        (1)

r_i'＝r_0i±△r_i                                      (2)

h'_i＝r_i'q'_i^κ，(i＝1,2,...,n)                           (3)

式中，Q'表示故障后矿井通风网络的风量，R'表示故障后矿井通风网络的风阻，f(*)表示关于风阻与风量的函数，r_i'表示分支e_i发生故障后的分支风阻，r_0i表示分支e_i的原始风阻，△r_i表示分支e_i发生的故障量，h'_i表示故障后分支e_i的风压，r_i'表示分支e_i发生故障后的分支风阻，q'_i表示故障后分支e_i的风量，κ表示流态因子，取决于流体的流动状态，层流时κ＝1，完全紊流时κ＝2，过渡状态取1～2的中间值，n表示排除风井分支后进行故障模拟的网络分支的个数；

步骤4：定义故障诊断模型的目标函数并求解，以解算所得的Q′和H′作为所述故障诊断模型的输入量，以[x,△r₁,△r₂,…,△r_x,…,△r_n]为编码，利用CMA-ES进化算法对所述故障诊断模型的目标函数进行求解，得到每代的故障位置点x和故障量△r_x，并通过所述矿井通风网络解算得到CMA-ES进化迭代过程中的风量解和风压解以此求解每代各个体的适应值F(x)，x表示CMA-ES算法输出的故障位置点，且满足0x≤n；

步骤5：CMA-ES进化算法的终止判断，判断是否达到设定的最大迭代代数或计算精度，若达到最大迭代代数或计算精度中任意一项则终止计算，并输出故障位置点x及故障量△r_x，否则继续进行CMA-ES进化迭代计算，直至达到终止条件终止；

步骤6：评价故障诊断方法的性能，如果通过CMA-ES进化迭代计算得到的故障位置点x与模拟矿井通风故障试验得到的故障分支e_i中的i相等，且满足|△r_x-△r_i|≤α，α表示预设诊断精度，则认为故障诊断成功，否则认为诊断失败，并统计故障诊断结果的准确率ε，若达到预设诊断精度α，则输出l_i、u_i及CMA-ES计算时输入的初始参数，否则修改l_i、u_i及CMA-ES计算的初始参数继续执行步骤2～步骤5，△r_x表示CMA-ES算法输出的故障位置点x对应的故障量，且满足l_x≤△r_x≤u_x，l_x和u_x分别表示故障分支e_x对应故障量变化的下限值和上限值；

步骤7：试验验证，将故障后风量Q′替换为实际生产情况下的矿井通风系统中观测点的观测风量，将故障后风压H′替换为实际生产情况下的矿井通风系统中观测点的观测风压，然后执行步骤4和步骤5，得到实际生产情况下的故障位置点x’和△r_x'，通过比较x与x’是否相等，以及判断△r_x与△r_x'是否相等，评估所述无训练样本的通风故障诊断方法的有效性，根据统计得到的准确率ε预测故障分支e_x发生△r_x故障量的可能性；

所述步骤4中的故障诊断模型的目标函数表示为：

式中，α、β表示自定义调节参数，且满足α+β＝1，表示CMA-ES进化迭代过程中的风量解、表示CMA-ES进化迭代过程中的风压解，nq和nh分别为风量和风压观测点的数量。