Метод пакетного обучения нейросети с задержкой во входном слое для комплексной диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания

Abstract

Статья содержит результаты анализа методов для осуществления диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания на шахте. Приведен обзор исследований, направленных на снижения вероятности возникновения ошибок диагностики. Предложена архитектура нейронной сети с определенной задержкой во входном слое, которая послужила основой для разработки метода диагностики вентиляторной установки главного проветривания. Заявленный пакетный режим позволяет обеспечить возможность ускоренного обучения. Метод эффективен, о чем свидетельствуют множественные исследования, отражающие работоспособность сети и архитектуры. Предложенная в работе нейронная сеть позволяет получить минимум отклонений при диагностике.