許剛

摘 要：井下混合氣體的檢測(cè)關(guān)系到地下煤礦挖掘工程的安全，以及地下工人的安全與健康，進(jìn)行高效、高精準(zhǔn)度的氣體檢測(cè)，對(duì)工程進(jìn)度及安全保障的提升有重大意義。該設(shè)計(jì)對(duì)GA-RBF徑向基函數(shù)以及煤礦機(jī)器人井下混合氣體檢測(cè)的工程進(jìn)行概述，并以試驗(yàn)的形式提出了GA-RBF在煤礦機(jī)器人檢測(cè)井下混合氣體的運(yùn)用，給工程單位以借鑒，保證井下工作安全。

關(guān)鍵詞：GA-RBF；煤礦機(jī)器人；混合氣體；井下檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TP29 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： The detection of underground mixed gas is related to the safety of underground coal mine excavation engineering，as well as the safety and health of underground workers.It is of great significance to carry out high-efficiency and high-accuracy gas detection for the improvement of the project schedule and safety guarantee.GA - RBF radial basis function and underground gas mixture detection engineering of coal mine robot are summarized，and the application of GA- RBF in underground gas mixture detection of coal mine robot is put forward in the form of experiment，which can be used for reference by engineering units to ensure the safety of underground work.

Key words： GA-RBF；coal mine robot；mixed gas；downhole inspection

針對(duì)煤礦救援機(jī)器人井下有害混合氣體檢測(cè)工作中不敏感且檢測(cè)效率低的問題，應(yīng)用雙氣體識(shí)別傳感器緩解因?yàn)闅怏w混合而造成的識(shí)別精度低的問題綜合考慮溫濕度等不可控因素在測(cè)量期間對(duì)設(shè)備靈敏度的影響，結(jié)合檢測(cè)設(shè)備的實(shí)際使用提出遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與K聚類算法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，建立起傳感器集合改良RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣體檢測(cè)系統(tǒng)。試驗(yàn)結(jié)果證明，改善后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用在訓(xùn)練中，對(duì)氣體的檢測(cè)速度及精度都有所提升，在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，能夠完成常規(guī)毒害混合氣體的檢測(cè)任務(wù)。

1 GA-RBF徑向基函數(shù)

GA-RBF即徑向基函數(shù)，是一種依靠原點(diǎn)距離的實(shí)值函數(shù)，就是?（x） = ?（‖x‖）或是到任意

點(diǎn) c的距離，c點(diǎn)為中心點(diǎn)。只要是滿足?（x） =

?（‖x‖）特征的函數(shù)都可以是徑向基函數(shù)，常規(guī)的應(yīng)用歐氏距離。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，可以用作全連接層的主要函數(shù)。

現(xiàn)階段徑向基函數(shù)廣泛應(yīng)用與地質(zhì)勘測(cè)、外形設(shè)計(jì)等領(lǐng)域，徑向基函數(shù)在偏微分方程的數(shù)值解及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中都得到了廣泛的應(yīng)用。在微分方程數(shù)值解領(lǐng)域研究出假設(shè)函數(shù)能夠通過徑向基函數(shù)進(jìn)行近似表示，并代回微分方程在出局點(diǎn)上度量，最終使微分方程誤差降到最低[1]。

2 煤礦機(jī)器人井下混合氣體檢測(cè)的工程 概述

煤礦井下的環(huán)境危險(xiǎn)復(fù)雜，除了不穩(wěn)定的礦山結(jié)構(gòu)外，還充斥著甲烷、一氧化碳等有毒有害氣體，威脅井下生產(chǎn)安全、工人健康及社會(huì)穩(wěn)定。在井下工作中應(yīng)用煤礦救援機(jī)器人代替人工進(jìn)行井下氣體探測(cè)，成功應(yīng)用的前提是具備較高的檢測(cè)效率及測(cè)量精度，才能夠有效檢測(cè)出井下的有毒有害氣體，為井下的空氣評(píng)估提供依據(jù)，為人員安全提供保障。因此，對(duì)氣體檢測(cè)效率及精度的提升要應(yīng)用更為先進(jìn)的系統(tǒng)及技術(shù)。

井下存在著多種氣體，且在長(zhǎng)時(shí)間的沉淀下發(fā)生了混合，氣體間相互存在干擾，機(jī)器人檢測(cè)的主要成分會(huì)因?yàn)榛旌戏磻?yīng)而丟失，導(dǎo)致傳感及響應(yīng)設(shè)備無法做出及時(shí)的動(dòng)作，影響機(jī)器人及操作人員的判斷?，F(xiàn)階段研究人員對(duì)氣體的檢測(cè)形式進(jìn)行研究，彌補(bǔ)傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)中的不足。研究的結(jié)果雖然完成了主要成分檢測(cè)，但沒有綜合考慮溫濕度等不可控因素的影響，針對(duì)此問題應(yīng)用雙氣體識(shí)別感應(yīng)器，結(jié)合GA優(yōu)化提升檢測(cè)精度及效率[2]。

3 GA-RBF在煤礦機(jī)器人檢測(cè)井下混合 氣體的運(yùn)用

3.1 煤礦機(jī)器人井下混合氣體檢測(cè)工作的原理及系統(tǒng)構(gòu)成

煤礦機(jī)器人的井下檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)原理如圖1 所示，在整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)中，主要應(yīng)用到了感應(yīng)模塊、信號(hào)預(yù)處理模塊、信號(hào)處理及傳輸模塊以及模式識(shí)別模塊。感應(yīng)模塊即傳感器陣列，是煤礦機(jī)器人對(duì)混合氣體的識(shí)別組織，起到對(duì)地下混合氣體的感知作用，整個(gè)傳感其系統(tǒng)模塊又由多種傳感器組成，在感應(yīng)到敏感氣體時(shí)，不同的傳感器發(fā)出專屬響應(yīng)信號(hào)；信號(hào)調(diào)理系統(tǒng)模塊是對(duì)傳感器所發(fā)射出的響應(yīng)信號(hào)進(jìn)行過濾、交換、特征提取等處理，進(jìn)行下一步的動(dòng)作；信號(hào)處理模塊是對(duì)信號(hào)預(yù)處理模塊所處理的傳感信號(hào)進(jìn)行采集、分析、處理，最后再?gòu)哪Ｊ阶R(shí)別系統(tǒng)模塊中進(jìn)行識(shí)別輸出。在試驗(yàn)中應(yīng)用雙氣體識(shí)別傳感器，對(duì)氧化碳及硫化氫、甲烷及二氧化碳進(jìn)行識(shí)別，再結(jié)合溫濕傳感器組成一個(gè)完整的傳感器系統(tǒng)，應(yīng)用雙氣體識(shí)別傳感器緩解氣體混合導(dǎo)致的識(shí)別精度低的問題[3]。

3.2 混合氣體檢測(cè)算法原理

1.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具備眾多的優(yōu)點(diǎn)及特性，能夠更為貼近模型，用于模擬實(shí)驗(yàn)，有效緩解了因網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜而引起的訓(xùn)練速度降低及反應(yīng)時(shí)間延長(zhǎng)的問題。對(duì)于RBF而言，隱藏層的基函數(shù)對(duì)整個(gè)試驗(yàn)尤其重要，函數(shù)應(yīng)用直接影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也會(huì)影響訓(xùn)練速度和輸出效果，在試驗(yàn)中將PBF的基函數(shù)應(yīng)用為高斯函數(shù)，應(yīng)用高斯函數(shù)簡(jiǎn)單的特性。

2.遺傳算法

遺傳算法以群體為主，是由M個(gè)個(gè)體的集合，遺傳算法的應(yīng)用與生物的進(jìn)化相似，是重復(fù)迭代模式。在試驗(yàn)中將群體的 代設(shè)定為p（t），將交叉變異以及進(jìn)化后的一代設(shè)定為t+1代，以p（t+1）表示。群體在遺傳及進(jìn)化的過程中是不會(huì)間斷的，遵循擇優(yōu)的原則，具有較高適應(yīng)能力的個(gè)體進(jìn)行下一代的遺傳，群體中會(huì)得到一個(gè)優(yōu)良的個(gè)體，將個(gè)體設(shè)定為X，個(gè)體的對(duì)應(yīng)表現(xiàn)型X1會(huì)與問題的最優(yōu)解X2相互吻合或是接近。

3.RBF進(jìn)行方式的改進(jìn)

4 實(shí)驗(yàn)及分析

實(shí)驗(yàn)應(yīng)用到的氣體符合安全管理規(guī)定，所選用的氣體濃度為，CH4為5000以內(nèi)，H2S為200之內(nèi)，CO控制在1000之內(nèi)，CO2在5000之內(nèi)。為了能夠滿足氣體濃度空間，為了能夠提供充足的試驗(yàn)樣本，配置具有差異性的混合氣體用于試驗(yàn)。將氣體進(jìn)行分組之后進(jìn)行密閉檢測(cè)，之后進(jìn)行采集數(shù)據(jù)、處理、分析，之后訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練，建立起GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后將剩余訓(xùn)練樣本輸入，通過對(duì)比以修正測(cè)試結(jié)果與實(shí)際數(shù)值間的誤差，提升檢測(cè)精度。

試驗(yàn)結(jié)果分析試驗(yàn)中的傳感器模塊系統(tǒng)對(duì)應(yīng)輸出4種氣體濃度及溫濕度，因此在構(gòu)建RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，輸出的層數(shù)為6個(gè)，4個(gè)神經(jīng)元，共13個(gè)隱含神經(jīng)元；優(yōu)化后的目標(biāo)誤差為小數(shù)點(diǎn)后三位，最高迭代次數(shù)擬定為1000次。對(duì)所采集的樣本進(jìn)行整合，并隨即抽取樣本輸入為訓(xùn)練樣本，對(duì)優(yōu)化前后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后對(duì)參數(shù)進(jìn)行保存，將剩余數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本輸入，檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的精度，測(cè)試結(jié)果見表1與表2 。

從表1和表2的試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)比可以很明顯的看出在應(yīng)用同一訓(xùn)練樣本的情況下，改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差要小，應(yīng)用此網(wǎng)絡(luò)能夠有效降低訓(xùn)練時(shí)的局部最優(yōu)，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性[5]。

5 總 結(jié)

針對(duì)井下煤礦機(jī)器人檢測(cè)煤礦有毒有害混合氣體工程中，傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靈敏度不足，誤差較大的問題，本文應(yīng)用雙氣體識(shí)別傳感器，緩解氣體交叉靈敏度的問題，綜合井下溫濕度等不可控因素對(duì)識(shí)別靈敏度的影響，并結(jié)合煤礦機(jī)器人在救援、探測(cè)工程中的應(yīng)用，提出K聚類算法為算法學(xué)習(xí)的GA-RBF優(yōu)化式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以提升RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別能力及精度。在試驗(yàn)中得出以下結(jié)論，GA-RBF優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳感器結(jié)合而成的檢測(cè)系統(tǒng)，應(yīng)用于地下有毒有害氣體檢測(cè)，其敏感程度高，整體測(cè)試結(jié)果良好，提升了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)效率及精度。在符合標(biāo)準(zhǔn)的檢測(cè)范圍內(nèi)，能夠良好的完成氧化碳及硫化氫、甲烷及二氧化碳四種常見氣體及其混合物的檢測(cè)，為井下施工提供安全保障。

參考文獻(xiàn)

[1] 馬西良.GA-RBF在煤礦機(jī)器人檢測(cè)井下混合氣體的應(yīng)用[J].中國(guó)科技信息，2016，（18）：66—68.

[2] 龔雪飛.基于集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多元有害氣體定量檢測(cè)方法研究[D].寧波：寧波大學(xué)，2015.

[3] 郗艷梅，石巖，岳紅新.煤礦危險(xiǎn)氣體探測(cè)機(jī)器人結(jié)構(gòu)和防爆設(shè)計(jì)[J].煤炭技術(shù)，2016，35（9）：260—261.

[4] 西安科技大學(xué).煤礦井下多氣體濃度采集傳輸裝置：中國(guó)，CN201420629948.9[P].2015-2-18.

[5] 陳洋，張伯虎，余緣敏.基于無線傳感器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有毒氣體檢測(cè)[J].移動(dòng)信息，2015，（2）：19—20.