【摘 要】
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传统的矿井提升设备安全评价采用概率统计的方法实现,针对该方法在应用中的局限性,将人工智能算法引入了矿井提升设备安全评价体系中,选取了影响提升系统安全运行的常见危险
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传统的矿井提升设备安全评价采用概率统计的方法实现,针对该方法在应用中的局限性,将人工智能算法引入了矿井提升设备安全评价体系中,选取了影响提升系统安全运行的常见危险源作为神经网络样本事件,对各危险源引发的提升系统事故的危险等级进行了运算分析,并利用遗传算法对神经网络进行了权值优化,其仿真结果表明,该算法收敛速度快,能够在全局搜索最大值;同时,通过对各危险源的重要度进行计算,得到了各危险源引发提升设备安全事故的权重,从而有效地实现了提升系统危险等级的评价,对于进一步提高矿井提升系统的安全运行水平具有一定的借鉴和指导意义.
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