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智能通风矿井风速传感器数据清洗模型

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针对当前智能通风矿井风速传感器监测数据清洗破坏信息完整性等问题,提出一种基于堆叠降噪自编码器(SDAE)的矿井风速传感器监测数据清洗模型.首先应用通风系统正常运行状态下的风速数据样本进行SDAE训练,并基于核密度估计(KDE)方法获取训练样本的重构误差上限及容限时间;然后分析测试样本中重构误差、误差持续时间与训练样本的重构误差上限、容限时间之间的关系,辨别"脏"数据类型;最后利用东山煤矿风速传感器监测数据进行有故障样本和无故障样本的数据清洗试验.结果表明:所提模型能自动辨别噪声点和缺失值,并通过数据重构修复"脏"数据,在过滤干扰数据的同时可有效保留通风故障状态信息,相比于降噪自编码器(DAE)、长短时记忆(LSTM)神经网络和卡尔曼滤波(KF)等其他数据清洗模型,该模型的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)平均降低了 75.42％和74.98％.
Mine airflow speed sensor data cleaning model for intelligent ventilation

mine ventilationspeed sensordata cleaningdata reconstructionstacked denoising autoencoder(SDAE)

赵丹、沈志远、宋子豪、解丽娜、刘柏辰

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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁阜新 123000

辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室,辽宁葫芦岛 125105

沈阳工程学院能源与水利学院,辽宁抚顺 113000

矿井通风 风速传感器 数据清洗 数据重构 堆叠降噪自编码器(SDAE)

辽宁省教育厅基金

LJ2019JL025

2023

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.09.1032

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2023.33(9)
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