[發明專利]基于模糊規則的煤礦生產多維度數據異常概率預測方法

在審

• 申請號: 202011075748.X
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112381110A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 孫俊東;常俊;劉勝志;楊彥飛;李艷;杜垣江;賈子熙
• 申請（專利權）人: 神華北電勝利能源有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N7/02
• 代理公司: 沈陽科威專利代理有限責任公司 21101
• 代理人: 張琇

1.一種基于模糊規則的煤礦生產多維度數據異常概率預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

數據預處理的步驟，首先獲取樣本數據，主要包括機組軸承溫度、電機工作電流值、電壓值、電機轉速、運行輸出功率、電機轉矩、傳送帶空轉率以及傳送帶的震動頻率，然后對樣本數據進行預處理；

獲取數據異常程度值的步驟，讀取預處理后的樣本數據，選擇邏輯回歸模型、支持向量機模型、決策樹模型或隨機森林模型中的任一個，計算樣本數據的異常程度值；

建立異常檢測模型的步驟，對樣本數據的異常程度值進行分類，確定異常程度級別，根據模糊規則建立異常檢測模型；通過異常檢測模型獲取樣本數據的異常概率值，根據異常概率值與正常概率的比較結果，確定損失函數，用于優化和調整最初的異常檢測模型；

對煤礦生產多維度數據進行檢測的步驟，利用異常檢測模型對實時采集到的煤礦生產多維度數據進行檢測，對可能發生的采煤設備故障、輸送設備故障進行預警。

2.如權利要求1所述的基于模糊規則的煤礦生產多維度數據異常概率預測方法，其特征在于，所述的模糊規則是指：

設z為異常程度值，則所述的異常程度級別分為：

若z 0.3，則表示異常程度非常小A；

若0.3 ≤ z 0.5，則表示異常程度較小B；

若0.5 ≤ z 0.8，則表示異常程度較大C；

若z ≥ 0.8,則表示異常程度非常大D；

將異常等級進行分級，0級表示正常，1級表示異常；

設x表示異常程度值，y表示異常等級，定義模糊規則如下：

規則1：如果異常程度值在0到0.3之間，那么將異常等級定為0級；

規則2：異常程度值在0.3到0.5，異常等級定為0級；

規則3：異常程度值在0.5到0.8，異常程度定為1級；

規則4：異常程度值在0.8到1，異常等級定為1。

3.如權利要求1所述的基于模糊規則的煤礦生產多維度數據異常概率預測方法，其特征在于，數據預處理的步驟中，所述的對數據進行預處理，包括對采集到的空數據進行清理的步驟；對高于或低于閾值的無效數據以及重復數據進行清理的步驟；轉換數據類型的步驟，即將傳感器采集并記錄的數據轉變為異常檢測模型所需要的數據類型。