1、引言

煤矿通风系统是矿井安全生产的核心保障，其运行状态直接关系到矿工生命安全和生产效率，近些年来随着全球煤炭需求的增长以及智能化矿山建设的推进，煤矿通风系统的稳定性与可靠性成为行业关注重点。本文构建了一个把数据驱动和物理模型相融合的煤矿通风系统故障诊断架构且将神经网络和支持向量机算法相结合以实现对风机故障、风筒破损、风门异常这类典型问题的高效辨识，此方法借助分布式传感网络实时获取通风参数方面的变化从而给故障诊断给予高精确度的数据方面支持，对于不同种类的通风故障进行了分级响应的应急处置方案的设计，其中包含了像主通风机应急切换、辅助通风系统快速恢复还有人员疏散路径智能规划这些关键技术环节。

2、煤矿通风系统故障诊断方法

2.1基于传感器网络的故障监测技术

矿井作业人员的生命安全与生产效率，与煤矿通风系统的稳定运行存在直接关联。随着物联网技术的持续发展，基于传感器网络的故障监测技术已成为煤矿通风系统实现智能化管理的核心手段。通过在矿井关键区域部署气体浓度、风速、温度等各类高精度传感器，可构建全时段的通风参数采集与传输网络，所获取的参数能够全面反映通风系统的实时运行状态，为后续故障特征的精准提取提供坚实的数据支撑。通风系统异常是引发煤矿安全事故的重要诱因之一，因此构建高效、可靠的通风系统故障监测体系，对保障煤矿生产安全具有重要现实意义。在实际应用场景中，分布式传感网络可灵活适配矿井复杂的空间结构，借助多节点协同工作模式提升数据采集的准确性；同时，结合边缘计算技术，能够在数据采集端完成初步的信息处理，有效降低数据传输过程中的延迟问题，显著增强故障监测的实时性，为通风系统安全可靠性的提升提供技术保障。

2.2通风系统故障特征提取与识别

故障特征的提取与识别是实现煤矿通风系统精准诊断的关键环节。通过对传感器网络采集的通风系统运行数据进行深度挖掘与分析，可提炼出通风系统的典型故障特征，主要包括风机振动频率异常、风筒压力波动、风门开关状态异常等。此类故障特征普遍具有非线性及时变特性，难以通过传统分析方法精准捕捉，因此需要依托先进的信号处理技术开展解析工作。例如，利用小波变换技术对风机振动信号进行分层分解，能够有效实现高频噪声与低频故障信号的分离，提升故障信号的辨识度；采用主成分分析方法对多维通风参数进行降维处理，可剥离冗余信息，突出核心故障特征，为后续诊断工作奠定基础。2.3智能诊断算法在通风系统故障识别中的应用

智能诊断算法的引入为煤矿通风系统故障识别提供了全新的技术路径，其中神经网络与支持向量机是应用较为广泛的两种机器学习算法，在通风系统故障识别场景中展现出优异的性能。神经网络具备强大的复杂非线性关系处理能力，能够从海量监测数据中挖掘潜在的故障规律；支持向量机则在小样本数据场景下具有出色的分类性能，尤其适用于罕见故障类型的识别。通过将两种算法进行融合应用，可充分发挥各自技术优势，实现故障识别性能的协同提升。在实际矿井应用测试中，该融合算法能够对风机轴承磨损、风筒破裂、风门卡滞等典型故障进行精准识别，识别效果显著优于传统诊断方法。此外，智能诊断算法可基于历史运行数据开展故障风险预判，提前识别潜在的系统隐患，为矿井管理部门提供科学的决策依据。

3、煤矿通风系统故障应急处置方案

3.1通风系统故障分级与预警机制

煤矿安全生产的核心保障在于煤矿通风系统的稳定运行，而要实现快速响应故障分级与预警机制是基础，近些年来随着我国煤炭行业朝着智能化方向进行转型这一工作不断推进，致使煤矿通风系统的复杂程度明显提升，与此同时其潜在故障类型的数量也变得更为多样。在此基础上一种多层次故障分级体系被研究出来了，该体系把通风系统故障细分为轻微中度以及严重这三个等级，与此同时借助分布式传感网络对诸如风速风压气体浓度等重要参数予以实时监测，经由神经网络与支持向量机融合算法可针对风机故障风筒破损以及风门异常等典型状况展开精确辨识，并于故障出现之前发出预警信号。该机制不但提高了故障诊断的准确率，而且为后续应急处置给予了明确的操作指引进而切实地降低了事故风险。

3.2典型故障情景下的通风系统调控策略

针对煤矿通风系统里的典型故障情形，拟定科学合理的调控办法乃是提高应急处置效率的关键所在，例如在主通风机突发停机之际，辅助通风系统的快速启动成了保障矿井供风的关键举措，研究显示经智能切换技术运用主辅通风机间切换时长能缩短至30秒内，比传统手动操作平均用时好得多。另外风筒破损或者风门异常之类问题可通过局部通风布局调整以及气流分配优化，短期内让通风功能恢复避免瓦斯积聚这类安全隐患，需要注意的是近些年来我国煤矿行业逐步把智能路径规划技术引进用来对人员疏散和设备撤离给予指导。

3.3基于数孪生的应急处置决策支持系统

煤矿通风系统应急处置有了全新解决方案得益于数字孪生技术的引入，构建起虚拟模型后，能实时反映通风系统的运行状况并且在出现故障时快速模拟多种处置方案的效果，通过构建与实体系统精准映射的虚拟模型，可实时捕捉并反馈通风系统的运行状态，当系统出现故障时，能够快速模拟多种应急处置方案的实施效果。该技术体系具备故障扩散趋势预判与不同应急措施可行性评估的双重核心能力，能够为决策者呈现直观、可靠的决策参考依据。在实际应用测试中，基于数字孪生技术构建的决策支持系统，有效提升了故障诊断的精准度，同时显著缩短了从故障发现到处置完成的全流程耗时。未来，随着大数据与人工智能技术的持续迭代升级，数字孪生技术在煤矿通风系统智能化管理中的应用深度与广度将进一步拓展，为推动煤矿行业迈向更高效、更安全的生产模式注入核心动力。

4、结论

煤矿通风系统是矿井安全生产的核心环节，其运行状态直接影响矿工生命安全和生产效率，研究表明基于数据驱动与物理模型相结合的故障诊断框架，可有效提高煤矿通风系统的智能化水平，通过对神经网络与支持向量机技术的融合达成了对于风机故障风筒破损，以及风门异常等典型问题的精确识别，并且凭借分布式传感网络对通风参数的变化予以实时监测为故障预警给予了可靠的保障。分级响应的应急处置方案针对主通风机切换辅助通风恢复以及人员疏散路径规划等关键环节进行了进一步优化极大地缩减了故障响应时间并且显著提高了处置效率，此般背景突显了研究成果的关键性。本研究为煤矿行业通风系统的智能化监测与管理提供了具有重要实践意义的理论依据和技术支撑，同时也为其他高危行业的设备健康管理提供了可供借鉴的经验。

参考文献

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