Нейросетевой алгоритм принятия решения о наличии предаварийной или аварийной ситуации в угольной шахте многокритериальным оптико-электронным прибором
Authors: Кин А.И. , Сидоренко А.Ю. , Лисаков С.А. , Сидоренко А.И. , Сыпин Е.В. 
Published: October 2024

В работе выполнена разработка нейросетевого алгоритма принятия решения о наличии предаварийной или аварийной ситуации в угольной шахте многокритериальным оптико-электронным прибором. Составлено математическое описание нейросетевого алгоритма, включающего следующие этапы: предварительная обработка данных с оптико-электронных датчиков (ОЭД) нормирование сигналов с ОЭД прогнозирование значений концентраций газов и пыли с использованием нейронных сетей принятие решения о возникновении ситуации путем сравнения прогнозируемых значений с пороговыми. При выполнении предварительной обработки сигналов с ОЭД учтено влияние концентрации взвешенной угольной пыли на концентрацию метана, а также влияние на показания ОЭД, контролирующего концентрацию одного газа, посторонних газов (перекрестная чувствительность). Нормирование сигналов проведено для диапазона от 1 до 1, соответствующего входному диапазону активационной функции нейронов в виде гиперболического тангенса. Для прогнозирования значений концентраций газов и пыли использовались авторегрессионные нейронные сети двух типов NAR и NARX. Для каждой из нейронных сетей проведено исследование, с целью определения архитектуры, обеспечивающей наилучшую точность прогнозирования, путем изменения следующих параметров: количество нейронов в среднем слое от 5 до 11, число временных отсчетов в векторе обратной задержки от 30 до 150. В результате сформулированы рекомендации по построению архитектуры нейронных сетей для реализации алгоритма определения ситуаций в угольной шахте: число нейронов в скрытом слое 7-11, задержка более 20 от общего числа выборки на обучение.

Abstract Development of a neural network algorithm of making decision on emergency or pre-emergency situation in the coal mine by the multi-criterial electro-optical system is executed. The mathematical formulation of a neural network algorithm which includes the following stages is made: data reduction from the electro-optical sensors (EOS) normalization of signals from EOS prediction of gases and dust concentration values with use of neural networks making decision on the arisen situation by comparison of the predicted values with threshold. Influence of suspended coal dust concentration on a methane concentration when performing a pretreatment of EOS signals is considered. Influence of unwanted gases on EOS indications (cross sensitivity) is considered. Normalizing of signals is carried out for range from 1 up to 1. This range corresponds to the entrance range of the neurons activation function of a hyperbolic tangent. Autoregressive neural networks of the NAR and NARX types were used for prediction of gases and dust concentration values. The research for each of neural networks for the purpose of determination of architecture, which provides the best accuracy of prediction, is executed. This research is executed by change of the following parameters: quantity of neurons on average a layer from 5 to 11 number of time counting in a vector of the return delay from 30 to 150. Recommendations about creation of neural networks architecture for realization of situations definition algorithm in the coal mine are as a result formulated: number of neurones in the hidden layer 7 11, a delay more than 20 of total number of sample for training.