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神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用
被引:4
作者
:
郭键
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机构:
中国矿业大学北京校区信息与电子工程系
郭键
王汝琳
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中国矿业大学北京校区信息与电子工程系
王汝琳
李宁
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中国矿业大学北京校区信息与电子工程系
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
李明
机构
:
[1]
中国矿业大学北京校区信息与电子工程系
[2]
山东莱芜市泰钢新材料有限责任公司
[3]
中国矿业大学北京校区化学环境工程系
来源
:
西安石油大学学报(自然科学版)
|
2004年
/ 02期
关键词
:
胶带输送机;
火灾预警;
神经网络;
自动探测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TD76 [矿山安全监测系统];
学科分类号
:
摘要
:
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 ,并增强了系统的抗干扰能力及对环境的适应性能
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页码:67 / 70+93 +93
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