煤礦電氣自動化監控系統中的AI異常檢測與智能預警機制

【中圖分類號】TD67；TP18【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2025）01-0138-04

1引言

煤礦電氣自動化監控系統是保障煤礦安全生產的重要手段，但傳統系統存在數據處理效率低、誤報率高、缺乏自適應性等問題。近年來，AI技術在異常檢測和智能預警方面展現出巨大潛力。本文針對煤礦電氣自動化監控系統，研究AI異常檢測與智能預警機制，旨在通過深度學習算法提升系統的智能化水平，降低誤報率，提高預警響應速度，從而為煤礦安全生產提供更可靠的技術支持。

2煤礦電氣自動化監控系統的架構與工作原理

2.1系統架構設計

2.1.1硬件組成

煤礦電氣自動化監控系統采用分布式架構，硬件包括傳感器網絡、數據采集設備、通信模塊和監控主機。傳感器網絡實時采集設備運行和環境參數（如電流、電壓、瓦斯濃度等），數據采集設備將其轉換為數字信號并初步處理，通信模塊通過工業以太網或NB-IoT模塊實現數據傳輸，監控主機負責數據處理、分析、存儲及用戶交互。

2.1.2軟件架構

系統軟件架構分為4個層次：操作系統（如Windows Server或Linux）、數據庫管理系統（如MySQL或SQLServer）監控軟件（基于Qt框架的可視化界面）和數據分析模塊（集成AI算法用于異常檢測與維護）。

2.2工作原理與數據流程

傳感器網絡實時采集電氣設備的運行參數，如電流 （I） ，電壓 （U） 、功率因數 等，并通過通信模塊傳輸到監控主機。在主機上，數據完成預處理，包括數據清洗、歸一化和特征提取。例如，通過公式 計算功率 （P） ，預處理后的數據存儲于數據庫中，并進行實時分析。監控界面通過可視化技術展示設備運行狀態和環境參數，當瓦斯濃度等參數超過閣值時，界面顯示紅色警報并觸發通風系統。此外，界面支持歷史數據查詢和趨勢分析，幫助管理人員快速定位問題。

2.3現有監控系統存在的問題與局限性

傳統監控系統存在諸多局限性，例如，依賴簡單閾值判斷，難以處理復雜的非線性關系，導致數據處理效率低下且誤報率高，瓦斯濃度的誤報率甚至可能高達 。同時，現有系統主要基于規則引擎，難以應對多因素耦合的復雜故障，例如，電氣設備故障可能由多種因素共同作用，傳統系統難以準確診斷。此外，傳統系統缺乏自適應性和智能化功能，無法根據設備運行狀態和環境變化自動調整監測策略，并且缺乏自適應學習能力。在此背景下，煤礦電氣自動化監控系統需要對傳感器采集的數據進行高效處理。傳感器數據采集與處理的具體參數如表1所示。

3AI技術在異常檢測中的應用基礎

3.1異常檢測的基本概念與方法分類

異常檢測是從大量數據中識別不符合正常模式的數據點或模式的過程，其在煤礦電氣自動化監控系統中可用于及時發現設備故障、環境異常或安全隱患。主要方法包括：

① 基于統計學的方法，如 Z -Score。Z-Score是通過計算數據點與均值的偏差程度來判斷異常的，計算公式為： 式中， x為數據點 為數據集的均值； σ 為數據集的標

準差；Z為該數據點的Z-Score，表示該數據點與均值之間的距離，以標準差為單位。IZI超過聞值視為異常。

② 箱線圖，基于四分位數和四分位距IQR來識別異常，四分位距的計算公式為：

式中， 為第一四分位數； 為第三四分位數。將超出 或 的點視為異常。

③ 基于機器學習的方法，如K-Means聚類、DBSCAN密度方法和SVM分類。

④ 基于深度學習的方法，如自編碼器、CNN和RNN及其變體LSTM和GRU。

3.2AI技術的優勢與適用場景

AI技術在異常檢測中具有顯著優勢，尤其適用于煤礦電氣自動化監控系統的復雜場景。一是AI模型具備自適應學習能力，能夠基于歷史數據自動調整參數，通過反向傳播優化權重，動態適應數據分布變化；二是神經網絡能夠自動提取復雜特征和非線性關系，例如，CNN利用卷積層和ReLU激活函數捕捉圖像局部特征，而LSTM和GRU可有效處理時序數據的長期依賴關系；三是AI技術借助GPU加速，可高效處理大規模數據，顯著提升異常檢測效率。

3.3深度學習算法在異常檢測中的應用現狀

神經網絡及其變體（如自編碼器、CNN、LSTM和GRU）在異常檢測中表現出色。自編碼器通過重構輸入數據，將重構誤差較大的數據點視為異常，適用于煤礦設備的電流、電壓監測；CNN能夠識別圖像中的異常變化，如設備外觀的裂縫或泄漏；LSTM和GRU通過捕捉時間序列中的長期依賴關系，有效識別瓦斯濃度的異常波動。在煤礦監控中， 值和誤報率是關鍵指標，低誤報率可減少不必要的干預，提升系統的可靠性。

4煤礦電氣自動化監控系統中的AI異常檢測模型構建

4.1數據預處理與特征提取

① 數據清洗。數據清洗的目的是去除噪聲、填補缺失值和處理異常值。噪聲數據可以通過低通濾波器或中值濾波器進行平滑處理；對于缺失值，可采用插值方法（如線性插值或KNN插值）進行填補；異常值則通過Z-Score或箱線圖方法檢測并修正。

② 特征選擇。特征選擇的目的是篩選出對異常檢測最有價值的特征。常用方法包括相關性分析和主成分分析（PCA）。相關性分析通過計算特征之間的皮爾遜相關系數，去除高度相關的冗余特征。PCA則通過降維技術，將特征投影到主成分空間，提取關鍵信息。PCA的數學表達為：

式中， X 為原始特征矩陣； 為特征值分解后的主成分矩陣： 為降維后的特征矩陣。

③ 特征工程。特征工程是對原始數據進行轉換和增強，以提高模型的泛化能力。對于電氣參數，常用的方法包括歸一化和標準化。歸一化將數據縮放到[0，1]區間，公式為：

式中， 為當前數據點的值； 為該特征在整個數據集中的最小值； 為該特征在整個數據集中的最大值； 為歸一化后的值，范圍是

標準化則將數據轉換為均值為0、標準差為1的分布，公式為：x=x-

式中 為該特征在整個數據集中的均值； σ 為該特征在整個數據集中的標準差； 為標準化后的值。

此外，構造時序特征（如滑動窗口的均值、方差）和統計特征（如最大值、最小值）也是常見的特征工程方法。

4.2AI異常檢測模型設計

① 深度學習框架選擇與檢測模型。AI異常檢測模型設計是系統的核心，選擇合適的深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）至關重要。以LSTM（長短期記憶網絡）為例，其網絡結構包括輸人層、LSTM層、全連接層和輸出層。LSTM通過以下機制控制信息流動，捕捉長期依賴關系：

遺忘門（Forget Gate）

式中 為遺忘門的輸出； σ 為Sigmoid激活函數； 為遺忘門的權重矩陣； 為遺忘門的偏置項。

輸入門（Input Gate）：

式中， 為輸入門的輸出； 為輸人門的權重矩陣； 為輸入門的偏置項。

輸出門（OutputGate）：

式中， 為輸出門的輸出； 為輸出門的權重矩陣； 為輸出門的偏置項。

記憶單元（CellState）

式中， 為當前時刻的記憶單元狀態； 為上一時刻的記憶單元狀態； 為候選記憶單元狀態，計算公式為：

式中， 和 分別為候選記憶單元的權重矩陣和偏置項。

隱藏狀態（HiddenState）

隱藏狀態根據記憶單元和輸出門計算得出，用于傳遞到下一時刻。在模型訓練時，通常采用均方誤差（MSE）作為損失函數，優化算法可以選擇Adam或 。超參數包括學習率（通常在 、批次大小（如32或64）和迭代次數。

② 基于CNN的圖像異常檢測模型。CNN適用于圖像數據，能夠通過卷積層、池化層和全連接層自動提取局部特征。卷積層利用卷積核滑動提取特征，通常采用ReLU激活函數：

式中， 為輸入特征圖（或圖像），可以是一個多維數組，表示圖像的像素值； y 為經過ReLU激活函數處理后的輸出特征圖， W 為卷積核，b為偏置項。池化層通過最大池化或平均池化進行下采樣，減少特征圖維度。為提升模型泛化能力，采用旋轉、縮放、裁剪等數據增強技術。在模型訓練中，使用遷移學習加速收斂，例如，基于預訓練的ResNet模型進行微調，以檢測監控圖像中的設備外觀異常（如裂縫、泄漏）。

4.3模型融合與集成

模型融合與集成是提升異常檢測準確性和魯棒性的關鍵方法。常見的融合策略包括投票機制（以多數模型的預測結果作為最終結果）加權平均（根據模型性能分配權重計算加權平均值）和堆疊（Stacking，將多個模型的輸出作為特征訓練新模型）。在加權平均策略中，最終預測結果可通過以下公式計算：

式中， 為融合后的最終預測結果； 為第 i 個模型的權重； 為第 i 個模型的預測結果； N 為參與融合的模型總數。通過交叉驗證或留一法評估融合模型性能，并調整權重等參數，以優化準確率、召回率 值和誤報率，確保模型在實際應用中的可靠性。

5智能預警機制的設計與實現

5.1預警規則與聞值設定

預警規則與聞值設定是智能預警機制的核心，直接影響預警的準確性和及時性。初始聞值結合行業標準和專家經驗設定，如煤礦瓦斯濃度預警聞值通常為1.5% ，設備溫度超過額定值的 120% 時觸發預警。為適應復雜運行環境，引入AI模型的異常得分（0～1）動態調整聞值，如得分超0.8時觸發預警，并根據負載和環境變化靈活調整電流和瓦斯濃度聞值，減少誤報和漏報。

5.2預警信息的生成與推送

預警信息的生成與推送是智能預警機制的關鍵，直接影響其有效性和響應速度。預警信息應包含異常類型（如瓦斯超標、設備過熱）發生時間、設備位置、嚴重程度（低、中、高）可能原因（如設備老化）和建議措施（如通風檢查）。推送方式需多樣化，包括短信（適合緊急情況）郵件（提供詳細分析）APP推送（實時更新）和監控系統彈窗（確保現場響應），以確保信息及時、準確傳達給相關人員。

5.3預警反饋與閉環管理

預警反饋與閉環管理是提升預警系統自適應能力和可靠性的關鍵環節。這一機制的構建基于行業實踐經驗，確保了其實用性。通過建立反饋機制，接收現場人員對預警信息的反饋（如“誤報”或“準確”），并記錄響應時間和處理結果，為后續分析提供數據支持。基于反饋信息，動態調整預警模型和規則，優化AI模型參數或調整動態聞值，確保其合理性和適應性。這一閉環管理過程可有效降低誤報率，持續提升預警系統的準確性和可靠性。這種基于實踐的方法，不僅在行業實際應用中展現出顯著的優化效果，也為相關領域的研究提供了有價值的參考，具有較高的實際研究價值。

6實驗與結果分析

6.1實驗環境與數據集介紹

實驗平臺采用高性能服務器，配置包括Intel XeonE5-2690 v4（2.60GHz}，14核）NVIDIA Tesla V100 GPU（32GB顯存）256GBDDR4內存和2TB SSD+8 TBHDD存儲。軟件環境涵蓋Ubuntu18.04LTS操作系統、TensorFlow2.4.0和PyTorch1.7.1深度學習框架、MySQL8.0數據庫以及Python3.8和JupyterNotebook開發工具。數據集來源于某煤礦電氣自動化監控系統的實際運行數據，包含電流、電壓、功率因數等電氣參數（采樣頻率為 1Hz ），瓦斯濃度、溫度、濕度等環境參數（采樣頻率 0.1Hz ），設備外觀監控圖像（每10分鐘采集一次）。數據集規模為100萬條正常數據和5萬條異常數據，異常數據涵蓋設備故障 20% ）電氣參數突變（ 30% ）瓦斯濃度超標（ 25% ）和圖像異常（如裂縫、泄漏， 25% ）。

6.2模型性能對比實驗

6.2.1實驗設計

將構建的AI異常檢測模型（包括LSTM、CNN、自編碼器等）與傳統異常檢測方法（如聞值判斷、Z-Score統計分析等）進行對比實驗。實驗從以下維度評估模型性能：

準確率（Accuracy）：Accuracy= TP+TN/TP+TN+FP+FN

式中，TP為真正例，即模型正確預測為異常的樣本數；TN為真負例，即模型正確預測為正常的樣本數；FP為假正例，即模型錯誤預測為異常的樣本數；FN為假負例，即模型錯誤預測為正常的樣本數。

召回率（Recall）：Recall=

召回率表示模型正確預測為異常的樣本占實際異常樣本的比例。

值

式中， 為精確率（Precision）和召回率的調和平均值，用于綜合評估模型的性能。

誤報率（FalsePositiveRate）："

誤報率表示模型錯誤預測為異常的樣本占實際正常樣本的比例。檢測時間：模型推理時間，單位為毫秒 （ms） 0

6.2.2實驗結果與分析

實驗結果如表2所示。

實驗結果表明，AI模型在復雜場景下的異常檢測性能顯著優于傳統方法。自編碼器在電氣參數檢測中準確率達到95.2% ，誤報率僅為 4.8% ；CNN在圖像異常檢測中""值達到94.4% ，誤報率低至 3.5% ；LSTM在時序數據（如瓦斯濃度）檢測中""值最高，為 95.3% ，誤報率僅為 2.9% 。相比之下，傳統方法（如聞值判斷和 Z？ -Score）雖然計算速度快，但在復雜場景下的準確性和召回率較低，誤報率較高。

6.3智能預警機制的有效性驗證

實驗通過模擬煤礦電氣系統運行場景，測試智能預警機制的推送及時性、準確性和現場反饋。結果顯示，AI預警機制的平均響應時間為 2min ，誤報率僅為 2.9% ；而傳統機制的平均響應時間為 5min ，誤報率為 15.0% 。AI機制通過動態閾值調整和異常得分優化，顯著提升了預警的準確性和響應效率，降低了誤報率，增強了系統的可靠性。

7結論

本文研究了煤礦電氣自動化監控系統中的AI異常檢測與智能預警機制，提出通過深度學習算法提升系統智能化水平，降低誤報率并提高預警響應速度。研究指出了傳統監控系統的局限性，構建了基于LSTM、CNN和自編碼器的AI檢測模型，并設計了動態聞值調整和閉環管理的智能預警機制。實驗表明，AI模型在檢測精度和效率上顯著優于傳統方法，智能預警機制的準確性和響應速度也大幅提升。研究強調了AI技術在煤礦安全生產中的應用潛力。未來可進一步探索多模態數據融合技術，對電氣參數、環境參數和圖像數據等多源信息進行深度融合，以提升檢測精度；優化模型結構，降低計算資源消耗，提高系統的實時性和可擴展性；結合更多實時反饋數據，進一步完善動態聞值調整策略，以更好地適應復雜工況，為煤礦安全生產提供更精準、更高效的技術支持。

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