论文研究-基于多Agent技术在煤矿安全监管系统的应用 .pdf

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基于多Agent技术在煤矿安全监管系统的应用,刘强,刘晓文,为提高煤矿安全监控系统的安全评价能力,将多Agent技术应用于煤矿安全监控系统,本文具体介绍了多Agent技术的原理,建立了适合煤矿��
国武技论文在线 基于多技术的煤矿安全监管系统中预测理论模型的建立 日前的煤矿安仝监管系统大多缺乏预测煤矿安仝生产状态的能力,如果系统能够预测到 数据一段时间内的发展趋势,并给出告警,这样安全调度中心能够及时采取有效的措施,就 可能避免事故的发生,为煤矿生产带来极大的便利 技术的发展为预测在烘矿安全监 管系统中的应用提供了条件和札週 利用 技术把各种数学模型,理论、经验有机的结合起米,充分运用预测技术,通 过人机结合的方式,利用模型对数据进行分析,从而对安全数据的趋势进行合理预测。因此 利用支持问量机方法、神经网络法、数据挖掘技术建立的数学模型是预测实现的 理论基础 本文的重点是充分利用技术于预测,选取这个理论模型为基础进行预测 的设计。 基于 技术的安全预测系统中的设计 预测 结构设计 在本节中,我们提出将技术应用于煤矿安仝监管系统中,提出预沨 的构想, 它是监管决策功能上的延伸,可以与监管决策组成混合式结构,两个子 协同工作,这样就可以对煤矿安全生产状态做出实时评价和预测。 根据理论模型,我们设计了预测的模型,如图所示,它分为预测算法实 现模块,通讯模块和数据知识库三个部分。 预测算法实现模块。预测算法模块是预测的核心部分,用于存储算法模型, 它的完善程度表示了预测的预测精度的大小,新的模型以及算法可以很方便的嵌入到 预测中,从而不会让做大的修改 )通讯模块。用于接收用户指令或通过与交互预测信息 )数据知识库,用于存储知识学习到的的预测知识。知识学习,预测 具有与环 境交互的能力,它会不断地总结经验,将新知识加入数据知识库,不断地完善知识厍,从 而提高预测 的预测能力。 其它Agcn 道信模块 用广 道讯模块 預测算法 实现模坎 数振 知识学x 知识库 图顸测模型 国武技论文在线 预测 的信念知识库 利用神经网络原理实现预测,作为单独的实体,主要优热体现在其智能性、自主 性。而作灲煤矿安仝监管系统的缃成部分,神经网终预测具有协调性,可以接受预测 任务,自主地或者在用户的干预下完成预测过程,并将预测结果返回提供给提出预测请求的 用户或其它相关的 神经网络预测 的行为能力 神经网终预测要有以下行为能力 )接收预测请求,根据自身的自信度值,决定是否接受用户或管理提岀的预测 请求。 )根据理论模型,训练神经网络的能力,为了使预测的预测能力多样化,预测 的可以存在有数学模型库 )接受预测评价。通过人机交互接受监管人员的预测评价,或其它预测 评价 )学习能力。通过预测评价内容不断调整自信度 神经网络预测 的协商调度流程 神经网络预测 协商调度流程分为预测和网络训练两个部分,如图、所小 接受煎测请求 利用神网 断好州神部网经一 算训练网络 孤测效 监莒人员或效摆采 Agem发送璃 机变结 烹实值与预测值比较 对测能力彳、评 自信低于顸定 值重新学、训练络 预測流程 接受监管人员或监管決策的预测请求,分析其中的内容参数,得到待预测的时间 序列文件,查找相应的数据库,如果己经有了训练后的网络结构,读取网终的输入结点数, 直接利用己有的网终进行预测:否则,执行预测行为,利用遗传算法选择合适网络结构并进 行训练,得到规定步数的预测结果,并通过 原语将结果发送给集成或者用户, 冋时记录预测信息。当接收到数据采集或用户提供的实际值后,对自身的预测能力进 国武技论文在线 行评价,如果评价低于·定的阈值,则降低预测的自信度,当自信度低于预定值重新 学习、训练网络 调整自信度的过程体现了预测与交互性和智能性。 在预测后,都会接受用 户或其它的评价,动态的变化预测的自信度,这种不断学习的能力逐步完善了预测 的预测能力。 实现神经网络训练的过程如图所示 初始化权值矩阵 按照算法 训练刈络 计算此次训练误差 误差是否满足终 调整各层 止条件 连接权值 是 将此次网络训练的结 果记录全数据厍 结束 佟神经恻络预测流程图 初始化权值矩阵,按照算法训练网络,并计算训练误差,如果误差满足收敛要求则 将训练的杈值矩阵记录至数据斥,如果不满足则按照算法调整各层权值直到训练结束。 考虑到煤矿安全监管系统中有不同类型的数据,不同类型的数据有着区别很大的薮据特 征,因此,需要对不同类型的数据训练不同的网络,为了节省预测的时间,我们可以设置神 经网络的数据表,将训练好的权值矩阵存储在某一数据表中,在进行某种数据预测之前,会 首先查看表中是否对某种网络进行过训练,如果训练过,则可以直接预测数据,无需再次训 练网络,如果没有,则需要重新训练网络,并存储至数据表中 预测的预测性能的表现主要取决于神经网络预测方法本身的预测能力, 技 术的引入不会使神经网络预测方法的预测精度有明显提高。将多技术应用于预测支持 系统中,其主要优势体现在能够通过预测算法实现模玦的修改来调整测的数学理论模型, 在程序上无需做大型的修改 结论 随着国家对煤矿安全生产的不断重视,煤矿安全监控手段不断增加,监测到的环境数据 国武技论文在线 不断增多,关系复杂、数量巨大的监测效据已经远远超山人脑的处理能力,生产调度人员难 以准确、及时的把握当前生产的安全状况。 本文将技术融合到煤矿安全监控系统中,对该采区的安全状況做出实时的综合评 价,直观地反昳出煤矿安全生产状态,给煤矿生产的安全调度指挥人员提供及时的安全状况 报告 参考文献 宁培松矿井监测监控系统综述煤炭企业管理, 曾小墓煤矿安全监察体制机制研究湖南大学, 朱小明淮北矿业集团煤矿安仝监管系统硏究与设计煤炭企业管理 吕恒志基于总线的煤矿安全检测系统的探讨与研究机电产品开发与创新, 明代平刘豹基于 的预测支持系统的研究管理科学学报,, 刘宪国基于多 的协同设计系统研究哈尔滨理工大学,

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