基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯檢測技術(shù)的研究

李海富，王春陽，裴寧，郭成君，王宇

(1.長春大學(xué)，長春 130022，2.長春理工大學(xué)，長春 130022)

近年來，煤礦事故死亡人數(shù)居高不下、特大瓦斯爆炸事故不斷發(fā)生，造成了嚴(yán)重的社會(huì)影響，給人民的生命和我國的國際形象造成了嚴(yán)重的損害。就以2009年這一年中發(fā)生的瓦斯事故為例：2月22日，山西古交市屯蘭煤礦瓦斯爆炸，死亡78人；3月12日，湖南常寧市三角塘鎮(zhèn)企業(yè)辦煤礦透水，死亡13人；4月17日，湖南郴州市永興縣大嶺煤礦爆炸，死亡18人，失蹤2人；5月30日，重慶松藻礦務(wù)局同華煤礦瓦斯突出，死亡30人；9月8日，河南平頂山新華區(qū)新華四礦爆炸，死亡44人，35人下落不明；11月21日，黑龍江鶴崗新興煤礦爆炸，死亡108人。因此防御瓦斯事故是煤礦安全生產(chǎn)中的重中之重。

1 紅外傳感系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

對(duì)于設(shè)計(jì)的紅外傳感檢測系統(tǒng)主要研究以下幾個(gè)內(nèi)容：

1.1 紅外傳感裝置

紅外傳感裝置主要由紅外探測器、紅外光源、溫度傳感器、光路氣室組成，它的作用是由驅(qū)動(dòng)脈沖驅(qū)動(dòng)紅外光源，發(fā)出紅外光，由光電探測器探測出瓦斯氣體濃度的光信號(hào)，經(jīng)由光電轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換成電信號(hào)；

1.2 信號(hào)處理部分

微弱信號(hào)處理部分是測得瓦斯氣體濃度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。根據(jù)煤礦環(huán)境的惡劣狀況與瓦斯氣體本身易燃易爆的特性，我們需要檢測的是低濃度瓦斯氣體，對(duì)于所測得的低濃度瓦斯氣體的信號(hào)處理成了非常重要的組成部分，主要由單片機(jī)完成信號(hào)處理的關(guān)鍵部分，信號(hào)處理、數(shù)據(jù)采集、信號(hào)運(yùn)算，然后輸出瓦斯?jié)舛鹊挠行е担?/p>

1.3 驅(qū)動(dòng)裝置部分

由于單片機(jī)需要供電，紅外光源需要調(diào)制到瓦斯氣體濃度所吸收處的波長處，所以系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了電源驅(qū)動(dòng)部分，來滿足系統(tǒng)的正常運(yùn)行；

1.4 預(yù)、報(bào)警

煤礦安全規(guī)程規(guī)定：瓦斯的濃度超過1.0%時(shí)，啟動(dòng)蜂鳴器報(bào)警并閃爍報(bào)警燈、語音報(bào)警；濃度超過 1.5%時(shí)，啟動(dòng)斷電控制電路，井下設(shè)備立即斷電，停止生產(chǎn)；濃度超過2.0%時(shí)，所有工作人員應(yīng)立即撤出。采用高性能紅外瓦斯傳感器，保證預(yù)報(bào)警的準(zhǔn)確性和可靠性；

1.5 防爆、防塵、防潮、防腐蝕

由于煤礦井下的惡劣環(huán)境，高粉塵、水蒸氣、陰暗潮濕的環(huán)境都會(huì)對(duì)檢測設(shè)備的正常工作及瓦斯氣體濃度測量的靈敏度及精度有所影響，還有瓦斯氣體本身的易燃易爆特性，所以，研制和開發(fā)的紅外瓦斯檢測系統(tǒng)一定要做到防爆、防塵、防潮、防腐蝕，來滿足煤礦井下工作的正常運(yùn)行；

1.6 RS485總線通信方式

瓦斯傳感器將檢測到的瓦斯?jié)舛刃畔?zhǔn)確的傳給井下分站，采用的是 RS485總線傳輸。ATMEGA16單片機(jī)內(nèi)部有一個(gè)串行口發(fā)送端TXD和接收端RXD與外部進(jìn)行串行通信；

1.7 無線分布式系統(tǒng)

由于井下的通道復(fù)雜，要想達(dá)到礦井每一個(gè)地方都能檢測到瓦斯氣體濃度，所以一定要達(dá)到全方位、實(shí)時(shí)監(jiān)測目的。

2 軟件設(shè)計(jì)

開始初始化，顯示開機(jī)的信息，延時(shí)3s后，開始檢測瓦斯?jié)舛?，每?s檢測一次瓦斯?jié)舛龋谕咚節(jié)舛瘸^預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，語音報(bào)警提示或者聲光報(bào)警提示。對(duì)于帶有上位機(jī)的系統(tǒng)，顯示開機(jī)的信息，向上位機(jī)發(fā)送信號(hào)，等待上位機(jī)回應(yīng)，得到上位機(jī)回應(yīng)后開始檢測瓦斯?jié)舛龋扛?s檢測一次瓦斯?jié)舛?，并把?dāng)前瓦斯?jié)舛葌魉徒o上位機(jī)，在上位機(jī)檢測到瓦斯?jié)舛燃磳⒊瑯?biāo)時(shí)，語音、聲光報(bào)警提示，并且上位機(jī)向下位機(jī)發(fā)送控制信號(hào)，控制下位機(jī)盡快切斷電源，打開備用得通風(fēng)設(shè)備。

圖1 總體系統(tǒng)軟件框圖Fig.1 Overall diagram of software system

3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性校正

在離線訓(xùn)練中，訓(xùn)練樣本來自于已測得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。輸入樣本矢量，輸出樣本為所測的濃度值。獲得訓(xùn)練樣本后，利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)法(即k-means算法對(duì)輸入樣本進(jìn)行聚類)來確定RBF網(wǎng)絡(luò)中H個(gè)隱節(jié)點(diǎn)的中心，并根據(jù)樣本點(diǎn)與每個(gè)數(shù)據(jù)中心之間的距離來確定擴(kuò)展常數(shù)，具體步驟如下:

(1)選擇H個(gè)不同的初始聚類中心點(diǎn)并設(shè)定k=1；

各隱節(jié)點(diǎn)的中心和擴(kuò)展常數(shù)一旦確定，輸出權(quán)值矢量就可以采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)法(求偽逆)來確定，步驟如下:

(1)若 x=(x1…xi…xH)，計(jì)算當(dāng)前隱函數(shù)輸出值：；

(2)給定教師信號(hào)，即實(shí)際中瓦斯?jié)舛戎?y=(y1…yi…yM)，則網(wǎng)絡(luò)的輸出權(quán)值:w=(h'yh'h)1。

經(jīng)過100組仿真樣本的訓(xùn)練，RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測可以達(dá)到預(yù)設(shè)精度，離線訓(xùn)練完成后，RBF網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點(diǎn)數(shù)、徑向基函數(shù)的半徑ri以及隱節(jié)點(diǎn)的中心向量也隨之確定。由于訓(xùn)練樣本來自所測得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可以認(rèn)為訓(xùn)練完的網(wǎng)絡(luò)接近于實(shí)際濃度，隱含層的參數(shù)不需要在線修正。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果Tab.1 Prediction result of the neural network

將所測得的瓦斯?jié)舛葦?shù)據(jù)，與溫度共同作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)輸入，得到部分預(yù)測的瓦斯?jié)舛?，為了更清楚的看到瓦斯的預(yù)測結(jié)果，隨機(jī)選取了部分預(yù)測樣本，詳細(xì)列出了部分測試結(jié)果見表1，可以看出，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，得到的數(shù)據(jù)比實(shí)際測量的瓦斯?jié)舛纫咏c真實(shí)濃度值，所產(chǎn)生的平均誤差≤±0.1%，預(yù)測效果較好。

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