矿业安全与环保

作者：索艳春

关键词：智能矿井, 混合优化算法, 遗传算法, 粒子群算法, 温湿度补偿, 气体浓度误差

针对井下工作面复杂多变的温湿度环境及悬浮煤尘对矿井内CO气体监测精度的不利影响，提出了一种基于GA-PSO-BP混合优化算法的井下CO气体监测系统设计方案。该系统设计有9个样本采样节点，各节点感知端选用红外气体传感器，决策端通过基于遗传算法和粒子群算法混合优化的BP神经网络算法对感知端进行复杂多变条件下的温湿度补偿。多次实验结果表明：相比应用广泛的BP神经网络算法和粒子群优化BP神经网络算法，使用混合优化BP神经网络(GA-PSO-BP)算法后9个测试样本节点返回监测中心的CO气体浓度最大误差不超过1.30%，满足井下气体监测精度需求。

来源：2022年第6期

《矿业安全与环保》期刊编辑部

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