本发明专利技术提出一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，包括采集煤矿机电数据、数据预处理、故障预测和实时监测等步骤。通过传感器网络收集数据，采用增强PCA算法提取重要特征子集，利用改进遗传算法优化的XGBoost模型判断设备是否故障。监测中心包括显示模块和报警模块，可实时显示设备运行状态，检测到故障时发出警报。该系统中传感器网络实现全面实时监测，增强PCA解决传统PCA处理非线性数据的局限性，改进遗传算法提高预测准确性，显示和报警模块保障煤炭安全生产，能够全面、准确地采集煤矿机电设备的运行数据，通过先进的数据处理和分析算法，及时发现设备故障隐患，并实现实时监测和警报，以提高煤炭生产的安全性和可靠性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤炭安全生产，具体涉及一种煤炭安全生产的智能实时监测系统。
技术介绍
1、煤炭作为重要的能源资源，其安全生产至关重要。在煤炭生产过程中，煤矿机电设备的稳定运行是确保安全生产的关键因素之一。然而，由于煤矿生产环境复杂，机电设备长期运行容易出现故障，若不能及时发现和处理，可能会引发严重的安全事故。目前，现有的监测系统在数据采集、处理和故障预测等方面存在一些不足，例如数据采集不够全面准确，难以实时获取设备的运行状态；数据预处理算法不够高效，无法有效提取关键特征；故障预测模型的准确性和可靠性有待提高，不能及时准确地判断设备是否存在故障。因此，亟需一种智能化的实时监测系统，能够全面、准确地采集煤矿机电设备的运行数据，通过先进的数据处理和分析算法，及时发现设备故障隐患，并实现实时监测和警报，以提高煤炭生产的安全性和可靠性。
技术实现思路
1、为了达到上述目的，本专利技术提出一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，包括以下步骤：
2、s1、首先采集煤矿机电数据，通过传感器网络收集煤矿机电设备的运行数据；
3、s2、其次对收集到的数据进行预处理，采用增强pca算法提取并选取对故障监测有重要影响的特征子集；
4、s3、然后采用改进遗传算法优化的xgboost模型进行预测，判断煤矿机电设备是否存在故障；
5、s4、最后实现实时监测，将判断结果传输至监测中心，实现对煤矿机电设备的实时监测，并在检测到故障时发出警报信号，确保煤炭安全生产。
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p>6、所述步骤s2中增强pca算法的步骤如下：7、s21、首先选择合适的核函数，包括线性核、多项式核以及高斯核；
8、s22、然后对于给定的数据集核函数为，计算核矩阵：
9、；
10、s23、其次为了使数据中心化，核矩阵需要进行中心化处理，中心化后的核矩阵由以下公式计算：
11、，
12、其中是一个的矩阵，所有元素都为；
13、s24、随后对中心化的核矩阵进行特征分解，得到特征值和对应的特征向量：；
14、s25、接下来根据特征值的大小选择前个最大的特征值及其对应的特征向量，作为主成分；
15、s26、最后将数据投影到主成分上，得到降维后的数据：
16、，
17、其中，是第个特征向量的第个分量，为特征向量的个数。
18、作为优选，所述步骤s1中的传感器网络包括无线传感器和有线传感器，所述无线传感器通过lpwan协议进行数据传输。
19、作为优选，所述步骤s3采用改进遗传算法优化的xgboost模型进行预测步骤如下：
20、s31、首先定义优化问题，目标是优化xgboost模型的超参数；
21、s32、其次进行编码和初始化，将上述的超参数编码为遗传算法的个体，初始化为一个种群；
22、s33、接着定义适应度函数，以评价每个个体的优劣：
23、，
24、其中，是模型的超参数，是第i个交叉验证折，是模型在交叉验证折上的表现，是交叉验证的折数；
25、s34、随后在优化遗传算法中，优化选择、交叉和变异操作，使用轮盘赌和锦标赛选择相结合的方法进行选择，使用多点交叉方式进行交叉操作，使用非均匀变异，早期进行较大范围的变异，后期进行较小范围的精细调整的方式进行变异操作；
26、s35、接下来迭代进行选择、交叉和变异操作，更新种群，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或适应度不再显著提高；
27、s36、最后使用优化后的超参数训练xgboost模型，进行预测操作，并且计算准确率。
28、作为优选，所述步骤s4监测中心包括显示模块和报警模块，所述显示模块用于实时显示煤矿机电设备的运行状态，所述报警模块用于在检测到故障时发出声光警报。
29、作为优选，所述步骤s34优化选择、交叉和变异操作为，首先采取轮盘赌和锦标赛选择结合的方式进行选择操作：
30、轮盘赌选择：，
31、其中，表示个体的适应度值，是当前个体的索引，表示种群中个体的总数，
32、锦标赛选择：，
33、其中，是随机选择，是选择最优，锦标赛选择是随机选择多个个体，选出其中适应度最优的个体；对于交叉操作本专利技术选择多点交叉方式，随机选择多个交叉点，交替交换父代在这些交叉点之间的基因：
34、<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mtable columnalign="left"><mtr><mtd><mi>child</mi><mn>1</mn><mi>[</mi><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mi>:</mi><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mi>]</mi><mi>=</mi><mi>parent</mi><mn>1</mn><mi>[</mi><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mi>:</mi><msub><mi>x</mi><mrow><mi>i</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mi>]</mi><mi></mi><mi>if</mi><mi></mi><mi>i</mi><mi></mi><mi>is</mi><mi></mi><mi>even</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>child</mi><mn>1</mn><mi>[<本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，所述步骤S1中的传感器网络包括无线传感器和有线传感器，所述无线传感器通过LPWAN协议进行数据传输。
3.根据权利要求2所述的一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，所述步骤S3采用改进遗传算法优化的XGBoost模型进行预测步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，所述步骤S4监测中心包括显示模块和报警模块，所述显示模块用于实时显示煤矿机电设备的运行状态，所述报警模块用于在检测到故障时发出声光警报。
5.根据权利要求3所述的一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，所述步骤S34优化选择、交叉和变异操作为，首先采取轮盘赌和锦标赛选择结合的方式进行选择操作：
【技术特征摘要】
1.一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，所述步骤s1中的传感器网络包括无线传感器和有线传感器，所述无线传感器通过lpwan协议进行数据传输。
3.根据权利要求2所述的一种煤炭安全生产的智能实时监测系统，其特征在于，所述步骤s3采用改进遗传算法优化的xgboost模型进行预测步骤如...
【专利技术属性】
技术研发人员：王学强，张涛，程漫颖，胡思佳，
申请(专利权)人：陕西智引科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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