矿井通风系统可靠性评价方法研究及软件实现

发布时间：2017-05-22 09:03

  本文关键词：矿井通风系统可靠性评价方法研究及软件实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：安全高效的矿井通风系统必须要拥有高的可靠性，同时，通风系统的可靠性高低也极大影响着煤矿的生产活动。通过分析通风系统的可靠程度不仅能够估算出系统整体的安全程度，而且能够找出影响其整体可靠程度的薄弱之处，进而为未来改进通风系统指明了方向。为了使可靠性评价结果更加准确、合理、直观，本文在综合分析各种评价模型优缺点的基础上，从可靠性的概念入手，重新创立了衡量煤矿通风系统可靠度的评价指标体系及评价方法。与此同时，为方便该方法在实际中的应用，采用数学处理软件MATLAB自带的脚本语言，编写了评价煤矿通风系统可靠度的软件，并将其应用与具体煤矿的通风系统中。 本文研究的主要内容包括：⑴介绍了可靠性理论在我国和国外相关行业及煤矿通风系统方面的应用现状，并主要从可靠性评价指标体系及评价方法两方面出发分析了国内外研究现状。⑵针对目前通风系统的各种评价之间存在概念混淆且评价范围不确定的问题，从通风系统的安全、稳定、可靠以及优化本身的概念出发，分析了各自不同点，并结合可靠性原理，重新定义通风系统可靠性。⑶依据通风系统可靠性的概念，从决定通风系统可靠程度的内在原因及外在表现两个方面出发，将系统分为通风网络结构、通风动力、通风设施、通风环境和安全监控五大方面，并对每个方面开展了指标选取分析。在此过程中，本文借鉴了相关国家标准及现有指标体系，对不符合可靠性评价标准的指标进行筛选以及对一些关联性教强的指标合并同类项。另外，本文还特别定义了主通风机有效度指标，并最终构建起包含15个指标的可靠性评价指标体系。⑷结合国家标准对相关指标界定值的规定，对指标进行了量化分析，此外，本文还对一些指标的量化过程进行了重新定义，以使他们的量化值更接近于矿井通风系统实际，最后将量化后的指标值按极大型、极小型和区间型进行分类并分别确定其最优值。⑸针对传统的评价模型存在评价过程繁琐、评价方法本身主观性较强，以及指标权重人为确定的问题，本文建立了以PCA、GRA和LVQ-NN为基础的三级纯数学处理模型。⑹以三级数学处理模型为基础，结合有限的样本数据，利用MATLAB软件进行了通风系统可靠性评价的仿真实验研究，同时利用MATLAB自带的GUI工具编制了可靠性评价程序。⑺基于阻力测定原理，，并将该数学模型用于李家窑矿通风系统的评价中。 研究表明：⑴通风系统的可靠性、安全性、稳定性及优化之间既有区别又有联系，并且各自都有其明确意义，实际运用时不能完全混同。⑵根据通风系统可靠性定义所选出的评价指标更加完整且能够合理地反映系统实际可靠程度。⑶以PCA、GRA和LVQ为结构的三级数学处理模型处理过程简单、客观、准确且更易于计算机编程实现。⑷通过评价李家窑矿的通风系统，结果显示该矿通风系统可靠，且根据自动生成的灰色关联图也可以找出影响该通风系统可靠性的薄弱环节所在。⑸本文所选取的样本数据不论在数量上还是分布上都存在不足，与此同时难以收集大量样本资料也为该评价模型的广泛应用产生不利的影响。
【关键词】：通风系统 可靠性 指标体系 三级数学处理模型 评价软件
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD724
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-24
• 1.1 引言10-11
• 1.2 通风系统可靠性评价研究现状11-20
• 1.2.1 可靠性理论在国内外相关领域的研究现状11-12
• 1.2.2 可靠性理论在国内外矿井通风领域的研究现状12-13
• 1.2.3 通风系统可靠性评价指标体系国内外研究现状13-14
• 1.2.4 通风系统可靠性评价方法国内外研究现状14-20
• 1.3 矿井通风系统可靠性评价的目的和意义20-21
• 1.3.1 本文研究的目的20
• 1.3.2 本文研究的意义20-21
• 1.4 本文研究的主要内容及技术路线21-24
• 1.4.1 本文研究的主要内容21-22
• 1.4.2 本文的主要技术路线22-24
• 第二章 矿井通风系统可靠性评价指标体系的建立24-50
• 2.1 矿井通风系统概述24-25
• 2.2 安全性、可靠性、稳定性及优化的概念分析25-26
• 2.3 通风系统可靠性定义及指标选取原则26-28
• 2.3.1 通风系统可靠性定义26-27
• 2.3.2 可靠性指标选取原则27-28
• 2.4 通风系统可靠性指标选取分析28-36
• 2.5 可靠性指标量化及最优值分析36-48
• 2.5.1 通风系统可靠性指标量化分析36-46
• 2.5.2 通风系统可靠性指标最优值分析46-48
• 2.6 本章小结48-50
• 第三章 矿井通风系统可靠性评价数学模型50-62
• 3.1 主成分分析法理论50-54
• 3.1.1 主成分分析法的基本思想50
• 3.1.2 主成分的定义50-51
• 3.1.3 主成分的求法及性质51-53
• 3.1.4 主成分的个数选取标准53
• 3.1.5 主成分分析法在本文中的应用53-54
• 3.2 灰色关联分析法理论54-56
• 3.2.1 灰色关联分析的基本思想54
• 3.2.2 灰色关联分析的过程54-55
• 3.2.3 灰色关联度指标权重的分析55-56
• 3.3 学习向量量化神经网络模型56-59
• 3.3.1 学习向量量化网络的基本思想56
• 3.3.2 学习向量量化网络的工作原理56-57
• 3.3.3 学习向量量化网络的学习算法57-59
• 3.4 本章小结59-62
• 第四章 通风系统可靠性评价模型实验仿真62-68
• 4.1 样本选取原则62-63
• 4.2 通风系统可靠性指标 PCA63-66
• 4.3 基于 GRA 的通风系统可靠性判定66
• 4.4 LVQ 神经网络训练过程66-67
• 4.5 本章小结67-68
• 第五章 矿井通风系统可靠性评价软件开发68-72
• 5.1 矿井通风系统可靠性评价软件可行性研究68
• 5.2 矿井通风系统可靠性评价软件概要68-70
• 5.2.1 通风系统可靠性评价软件特点68-69
• 5.2.2 通风系统可靠性评价软件使用方法69-70
• 5.3 矿井通风系统可靠性评价软件设计70-72
• 5.3.1 通风系统可靠性评价软件前台设计70
• 5.3.2 通风系统可靠性评价软件后台设计70-72
• 第六章 通风系统可靠性评价软件在李家窑矿的应用72-84
• 6.1 矿井概况72-74
• 6.2 通风阻力测定74-77
• 6.3 李家窑矿通风系统可靠性评价77-81
• 6.4 本章小结81-84
• 第七章 主要结论与建议84-86
• 7.1 本文主要结论84-85
• 7.2 本文存在的不足与建议85-86
• 参考文献86-90
• 致谢90-92
• 攻读学位期间发表的学术论文目录92-94
• 附录：GUI 代码94-109

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 马云东，宋志，孙宝铮;矿井通风系统可靠性分析理论研究[J];阜新矿业学院学报(自然科学版);1995年03期

2 秦彦磊;陆愈实;;基于BP神经网络模型的矿井通风可靠性研究[J];工业安全与环保;2006年02期

3 陈开岩;王超;;矿井通风系统可靠性变权综合评价的研究[J];采矿与安全工程学报;2007年01期

4 陆刚;韩可琦;肖桂彬;;矿井通风系统可靠性的模糊综合评价[J];采矿与安全工程学报;2008年02期

5 史秀志;周健;;用Fisher判别法评价矿井通风系统安全可靠性[J];采矿与安全工程学报;2010年04期

6 陈善乐;李琳;;角联分支对通风系统可靠性的影响[J];现代矿业;2009年02期

7 刘庆龙;魏夕合;史俊伟;吕康;;基于灰关联和神经网络的通风系统评价模型[J];矿业研究与开发;2012年02期

8 杨运良;矿井通风系统网路结构复杂程度的评价[J];煤矿安全;1998年01期

9 孙燕;杨胜强;程健维;褚廷湘;苗琪;;基于灰色关联分析的煤矿通风系统两级评价[J];煤矿安全;2008年05期

10 张俭让;董丁稳;;基于RS-SVM的矿井通风系统可靠性评价[J];煤矿安全;2009年09期

  本文关键词：矿井通风系统可靠性评价方法研究及软件实现，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：385211