DETERMINATION OF THE APPROACH TO THE CONSTRUCTION OF THE NEURAL NETWORK ALGORITHM FOR DETECTION OF EMERGENCY AND PRE-EMERGENCY SITUATIONS BY MULTICRITERIAL ELECTRO-OPTICAL SYSTEM
Authors: Кин А.И. , Сидоренко А.Ю. , Сидоренко А.И. , Лисаков С.А. , Сыпин Е.В. 
Published: October 2024

Выполнено определение подхода к построению нейросетевого алгоритма обнаружения предаварийных или аварийных ситуаций многокритериальным оптико-электронным прибором. Проведен анализ известных подходов и способов определения аварий по двум основным задачам: прогнозирование и распознавание ситуаций. По прогнозированию ситуации проанализированы два подхода – авторегрессия и нейронные сети. Определено, что использование нейронных сетей при прогнозировании ситуаций является более эффективным. По распознаванию ситуаций проведен анализ двух подходов – по динамике изменения концентрации отдельного газа и по соотношениям концентраций нескольких газов, которые могут контролироваться в совокупности. Выявлена классификация ситуаций в угольной шахте: штатная, тревожная, предаварийная, аварийная, ликвидация аварии, ликвидация последствий аварии. Определены предельно допустимые концентрации для метана – от 0,5 до 2%, диоксида углерода – от 0,5 до 1%, оксида углерода – до 0,0017%, угольной пыли – до 150 мг/м3. Для каждой сформулированной ситуации в угольной шахте вычислены допустимые концентрации в соответствии с требованиями для отображения состояния контролируемых параметров. При моделировании нейронной сети предложено использовать программный комплекс «MatLab», для которого проанализированы предложенные архитектуры нейронных сетей. Проведение исследований предполагается для всех типов нейронных сетей из MatLab с последующим анализом результатов по точности прогнозирования. На основе анализа известных подходов и способов определения аварий предложен подход к построению нейросетевого алгоритма для прогнозирования ситуации в угольной шахте, по которому планируется использование совокупности независимых нейронных сетей для каждого из контролируемых параметров. Приведена структура предложенной нейронной сети для прогнозирования ситуации в угольной шахте.

Determination of the approach to the construction of the neural network algorithm for detection of emergency and pre-emergency situations by multicriterial electro-optical system was performed. The analysis for forecasting and recognition of situations in the coal mine is carried out. Two approaches on forecasting of situations - autoregression and neural networks are analysed. Advantages of neural networks to forecasting of situations was reveal. Two approaches on recognition of situations - on dynamics of change concentration of one gas and on ratios of concentration of the several gases are analysed. Classification of situations in the coal mine is formulated. Admissible concentration was define. For methane - up to 2%, carbon oxide - up to 0.0017%, carbon dioxide - 1%, coal dust of 150 mg/m. The limiting concentrations for situations in coal mine are calculated. It is proposed to use MatLab for modeling a neural network. Approach to creation of a neural network algorithm for forecasting situation in coal mine is proposed. Structure of the neural network for forecasting situation in the coal mine is developed.