【摘 要】
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主通风机切换过程中,取压风量测量作为监测井下供给风量的主要手段,是矿井主扇通风系统安全、稳定与经济运行的重要保障.然而,由于取压孔极易出现堵塞现象,需要频繁维护,导致无法实时测量井下供给风量,难以实现主通风机切换过程的闭环优化控制.同时,随着隐含层节点数的增加,基于随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)的估计模型存在过拟合和泛化能力差的缺点.为了解
【机 构】
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盐城工学院电气工程学院,中国矿业大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873272,61603392),江苏省自然科学基金(BK20191043),江苏省“双创团队”项目(2017),盐城工学院校级科研项目(xjr2019018)资助。
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主通风机切换过程中,取压风量测量作为监测井下供给风量的主要手段,是矿井主扇通风系统安全、稳定与经济运行的重要保障.然而,由于取压孔极易出现堵塞现象,需要频繁维护,导致无法实时测量井下供给风量,难以实现主通风机切换过程的闭环优化控制.同时,随着隐含层节点数的增加,基于随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN)的估计模型存在过拟合和泛化能力差的缺点.为了解决上述问题,结合正则化(Regularization, R)技术,本文提出一种新型的改进SCN算法,即R
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