中国安全科学学报

作者：赵丹, 沈志远, 刘晓青

单位：1 辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院,辽宁 阜新 123000；2 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,辽宁 葫芦岛 125105

关键词：矿井通风系统,一分类支持向量机(OC-SVM),增量学习(IL),故障诊断,监测数据

基金：辽宁省教育厅基金资助(LJ2019JL025)

为解决矿井通风系统故障样本获取困难以及在线故障诊断研究相对匮乏的问题,填补应用传感器实时监测数据进行故障分支诊断的空白,构造一分类支持向量机(OC-SVM)与增量学习(IL)相结合的OCISVM模型。首先,在离线阶段,运用传感器监测到的正常样本数据构造分类超平面;然后,在线检测阶段,依据IL的思想,通过引入德尔塔函数更新分类超平面;最后,利用东山矿通风系统数据库验证并分析OCISVM模型。结果表明:该模型的故障分支诊断准确率可达96.5%,诊断时间开销在毫秒级,在处理不平衡数据时稳定性更高。

来源：2022年第10期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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