CN110852501A - 一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法 - Google Patents

一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，涉及矿用通风技术领域。本发明根据拓扑数据和可调分支及调风地点约束，采用遗传算法与通风网络理论、图论和矿井实际密切结合的方法进行降阻调节，得到调节后的分支风量分配值Q'、风阻调节值、调节分支巷道扩断面面积以及最优适应值。可以大大减少计算量、工程量和风机负载，能很好地解决调风地点约束和大规模通风网络的优化问题。

Description

一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法
技术领域
本发明涉及矿用通风技术领域，尤其涉及一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法。
背景技术
矿井通风的任务是利用通风动力，以最经济的方式向井下各用风地点提供质优量足的新鲜空气，以保证井下作业人员的生存、生产、安全和良好的工作环境，目前人们将遗传算法引入到通风网络优化中，取得了一定成果，优化过程中，未到达网络风阻最小且调节工程量最小，且单纯依赖遗传算法随机编码操作，会产生诸多不可行解，耗费大量的计算资源。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，本发明解决了通风系统优化的非线性规划问题，将模型作为一个整体进行优化，克服了传统优化方法陷于局部最优解的问题，求得全局最优解且具有广泛适应性。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
本发明提供一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，包括如下步骤：
步骤1：准备拓扑数据；
步骤2：根据通路法和矿井的生产实际要求确定可调分支及调风地点约束，并设定每个可调分支的调节风阻上限和调节风阻下限；
步骤3：设置遗传算法相关参数，所述相关参数包括初始种群个体数M、最大迭代次数以及选择、交叉、变异算子；
步骤4：初始化种群；根据遗传算法获取随机产生种群个数为M的种群集合G＝{△R1,△R2,…,△Rm,…,△RM}，其中△Rm为第m个个体，所述△Rm由n个随机生成的染色体构成即
Figure BDA0002260556840000011
其中
Figure BDA0002260556840000012
Figure BDA0002260556840000013
为个体m中第n个染色体的调节风阻下限，所述染色体代表第m个个体中可调分支n的风阻调节值；n为通风网络的分支数；
步骤5：染色体解码，对每个个体中的染色体进行解码，得到调节风阻后的种群集合G′＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}；对△Rm中的所有染色体进行染色体解码：
获取个体
Figure BDA0002260556840000015
按照每个风阻调节值对可调分支的风阻进行调节，即将△Rm附加到可调分支原始风阻R＝{r1,r2,…,rn}上，即R′＝R-ΔR，得到调节风阻后个体
Figure BDA0002260556840000021
其中
Figure BDA0002260556840000022
为个体m中分支n再进行风阻调节后的风阻值；将每个个体分别与原始风阻R＝{r1,r2,…,rn}进行上述计算；得到种群集合G＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}；
步骤6：对种群集合G′内的所有个体进行通风网络分风计算；
步骤7：适应值计算；根据通风网络理论，通风系统优化调节必须满足风压平衡和风量平衡，风量分配必须使风量和风速均满足要求；得到满足要求的种群集合G″＝{R′1,R′2,…,R′t}，其中t∈M；
风量适应值：调节后可调分支i的风量q′i，应满足分支需风量qi要求，判断是否成立，若是，则认为该调节风量满足要求，即保留该个体，若否，则舍去该该个体；
风速适应值：风速矿井风速，调节后可调分支i的风速vi'应满足分支i需风速vi要求，判断
Figure BDA0002260556840000024
是否成立，若是，则认为该调节风速满足要求，即保留该个体，若否，则舍去该个体；
步骤8：建立适应度函数，根据适应度函数，计算种群集合G″中的每个个体的适应度值，采用轮盘赌法则将适应值低的个体保留，适应度高的个体淘汰，得到种群集合G″＝{R′1,R′2,…,R′u}，其中u∈M；
所述适应度函数如下：
Figure BDA0002260556840000025
式中，W为调节工程量；w1、w2为权重系数；N为风机所在分支的集合；Si′为可调分支i调节后断面面积；Si为可调分支i调节前断面面积；Ci(*)为井巷定额拟合多项式，最高为4次；Li为巷道长度；n为分支数；qj为第j分支需风量，hj为第j分支风压，Δhl为风压变化值，Δhl,min为可调分支l允许风压调节下限，K为惩罚因子；
步骤9：对种群集合G″′内的个体进行选择、交叉、变异操作，得到个体数量为M的新的种群集合A；
步骤10：终止条件检验，判断迭代次数是否小于最大迭代次数，若是，则令迭代次数
Figure BDA0002260556840000026
执行步骤6，若否，则终止计算，执行步骤11；
步骤11：输出最大迭代次数中调节后的分支风量分配值Q'、风阻调节值、调节分支巷道扩断面面积，并选取最大迭代次数中适应度函数值最低的作为最优适应值，并输出最优适应值。
所述步骤1中拓扑数据包括通风网络图、各分支风阻、风机特性曲线。
所述步骤6中通风网络分风计算的具体方法为：
根据种群G′＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}中的个体得到与每个个体相对应的通风系统拓扑数据，所述通风系统拓扑数据包括风阻、风量、风压，根据通风系统拓扑数据对通风系统进行网络解算，解算公式为：
Figure BDA0002260556840000031
并满足：
式中：B＝(bxy)b×n为通风网络的完全关联矩阵，其中b为节点数，bxy代表完全关联矩阵内第x行第y个元素；C＝(crk)s×n为基本回路矩阵，其中，S为基本回路数，crk代表完全关联矩阵内第r行第k个元素；H'为风压矩阵；Hη为回路附加阻力矩阵，hηo为回路附加阻力矩阵的第o行；Z为回路总数；qi'为风阻调节后第i可调分支风量，hi'为风阻调节后第i可调分支风压，Q'为调节后分支风量分配值，H'为调节后分支压力分配值。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，本发明通风系统优化模型，以最小功耗和调节工程量最小为模型，不仅将风量平衡作为约束条件，同时还考虑风量、风速是否满足要求，解决了通风系统优化的非线性规划问题，可以大大减少计算量、工程量和风机负载，能很好地解决调风地点约束和大规模通风网络的优化问题。将模型作为一个整体进行优化，克服了传统优化方法陷于局部最优解的问题，求得全局最优解且具有广泛适应性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的通风网络图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图论是一种简单、系统的建模方式，将遗传算法与通风网络理论、图论和矿井实际密切结合进行降阻调节，可以大大减少计算量、工程量和风机负载，能很好地解决调风地点约束和大规模通风网络的优化问题。如图1所示，本实施例的方法如下所述。
本发明提供一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，包括如下步骤：
步骤1：准备拓扑数据；所述步骤1中拓扑数据包括通风网络图、各分支风阻、风机特性曲线；
步骤2：根据通路法和矿井的生产实际要求确定可调分支及调风地点约束，并设定每个可调分支的调节风阻上限和调节风阻下限；
步骤3：设置遗传算法相关参数，所述相关参数包括初始种群个体数M、最大迭代次数以及选择、交叉、变异算子；
步骤4：初始化种群；采用实数编码方式，根据遗传算法获取随机产生种群个数为M的种群集合G＝{△R1,△R2,…,△Rm,…,△RM}，其中△Rm为第m个个体，所述△Rm由n个随机生成的染色体构成即
Figure BDA0002260556840000041
其中
Figure BDA0002260556840000042
Figure BDA0002260556840000043
为个体m中第n个染色体的调节风阻下限，所述染色体
Figure BDA0002260556840000044
代表第m个个体中可调分支n的风阻调节值；即每个个体都包括n个随机生成的风阻调节值，n为通风网络的分支数；
步骤5：染色体解码，对每个个体中的染色体进行解码，得到调节风阻后的种群集合G′＝{R1′,R2′,…,R′m,…,R′M}；对△Rm中的所有染色体进行染色体解码：
获取个体
Figure BDA0002260556840000045
按照每个风阻调节值对可调分支的风阻进行调节，即将△Rm附加到可调分支原始风阻R＝{r1,r2,…,rn}上，即R′＝R-ΔR，得到调节风阻后个体
Figure BDA0002260556840000046
其中
Figure BDA0002260556840000047
为个体m中分支n再进行风阻调节后的风阻值；将每个个体分别与原始风阻R＝{r1,r2,…,rn}进行上述计算；得到种群集合G＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}；
步骤6：对种群集合G′内的所有个体进行通风网络分风计算；
通风网络分风计算的具体方法为：
风阻值调节后，根据种群G′＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}中的个体得到与每个个体相对应的通风系统拓扑数据，所述通风系统拓扑数据包括风阻、风量、风压，根据通风系统拓扑数据对通风系统进行网络解算，解算公式为：
Figure BDA0002260556840000051
并满足：
Figure BDA0002260556840000052
Figure BDA0002260556840000053
式中：B＝(bxy)b×n为通风网络的完全关联矩阵，其中b为节点数，bxy代表完全关联矩阵内第x行第y个元素；C＝(crk)s×n为基本回路矩阵，其中，S为基本回路数，crk代表完全关联矩阵内第r行第k个元素；H'为风压矩阵；Hη为回路附加阻力矩阵，hηo为回路附加阻力矩阵的第o行；Z为回路总数；qi'为风阻调节后第i可调分支风量，hi'为风阻调节后第i可调分支风压，Q'为调节后分支风量分配值，H'为调节后分支压力分配值。
步骤7：适应值计算；根据通风网络理论，通风系统优化调节必须满足风压平衡和风量平衡，风量分配必须使风量和风速均满足要求；得到满足要求的种群集合G″＝{R′1,R′2,…,R′t}，其中t∈M；
风量适应值：调节后可调分支i的风量q′i，应满足分支需风量qi要求，判断
Figure BDA0002260556840000054
是否成立，若是，则认为该调节风量满足要求，即保留该个体，若否，则舍去该该个体；
风速适应值：风速矿井风速，调节后可调分支i的风速vi'应满足分支i需风速vi要求，判断是否成立，若是，则认为该调节风速满足要求，即保留该个体，若否，则舍去该个体；
步骤8：建立适应度函数，根据适应度函数，计算种群集合G″中的每个个体的适应度值，以此作为个体是否保留的判定条件。本申请采用轮盘赌法则，随机的淘汰适应值低的个体，将适应值低的个体被保留，适应度高的个体被淘汰，即个体的适应度越低，被选择的概率越大，得到种群集合G″＝{R′1,R′2,…,R′u}，其中u∈M；
所述适应度函数如下：
Figure BDA0002260556840000061
式中，W为调节工程量；w1、w2为权重系数；N为风机所在分支的集合；Si′为可调分支i调节后断面面积；Si为可调分支i调节前断面面积；Ci(*)为井巷定额拟合多项式，最高为4次；Li为巷道长度；n为分支数；qj为第j分支需风量，hj为第j分支风压，Δhl为风压变化值，Δhl,min为可调分支l允许风压调节下限，K为惩罚因子；
步骤9：对种群集合G″′内的个体进行选择、交叉、变异操作，得到个体数量为M的新的种群集合A；
步骤10：终止条件检验，判断迭代次数是否小于最大迭代次数，若是，则令迭代次数执行步骤6，若否，则终止计算，执行步骤11；
步骤11：输出最大迭代次数中调节后的分支风量分配值Q'、风阻调节值、调节分支巷道扩断面面积，并选取最大迭代次数中适应度函数值最低的作为最优适应值，并输出最优适应值。
本方法的输入为通风网络图、各分支风阻、风机特性曲线；输出为调节后的分支风量分配值Q'、风阻调节值、调节分支巷道扩断面面积、最优适应值。
如图2所示，为本实施例的通风网络图，该通风网络有1台风机，a、b、c、d、e、f、g、h、i、j、十个节点和e1、e2、e3、e4、e5、e6、e7、e8、e9、e10、e11、e12、e13、e14十四条分支，该十四条分支为大气分支。
所有分支风阻已知，其中用风分支为e6、e7、e8、e11分支，要求的风量分别为38m3/s、44m3/s、19m3/s、19m3/s，可调分支为e2、e5、e11，遗传算法计算相关参数如表1所示，
表1遗传算法计算相关参数
Figure BDA0002260556840000063
利用程序为对通风网络进行分风计算，对通风系统进行降阻调节，调节前后数据如表2所示；
表2通风网络原始数据和计算结果
Figure BDA0002260556840000071
将调节后通风网络的数据结果带入网络解算的程序中进行验证，解算结果能满足定流分支的风量，证明该调节方案可行。
进一步的，本方法还可以根据调节工程量得到其翻修费用，可知本方法在保证矿井通风安全性的同时还考虑其经济性；
将调节前后总风量、总风阻、总阻力进行比较，如表3，对通风系统降阻调节后总风量基本没有变化，但总风阻和总阻力都减小了，使矿井总功耗降低了41.18％，此算法在保证翻修费用和功耗最小的前提下降低了通风系统总阻力。
表3调节前后通风数据比较
Figure BDA0002260556840000072
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (3)

1.一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1：准备拓扑数据；
步骤2：根据通路法和矿井的生产实际要求确定可调分支及调风地点约束，并设定每个可调分支的调节风阻上限和调节风阻下限；
步骤3：设置遗传算法相关参数，所述相关参数包括初始种群个体数M、最大迭代次数以及选择、交叉、变异算子；
步骤4：初始化种群；根据遗传算法获取随机产生种群个数为M的种群集合G＝{△R1,△R2,…,△Rm,…,△RM}，其中△Rm为第m个个体，所述△Rm由n个随机生成的染色体构成即
Figure FDA0002260556830000011
其中
Figure FDA0002260556830000013
为个体m中第n个染色体的调节风阻下限，所述染色体
Figure FDA0002260556830000014
代表第m个个体中可调分支n的风阻调节值；n为通风网络的分支数；
步骤5：染色体解码，对每个个体中的染色体进行解码，得到调节风阻后的种群集合G′＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}；对△Rm中的所有染色体进行染色体解码：
获取个体
Figure FDA0002260556830000015
按照每个风阻调节值对可调分支的风阻进行调节，即将△Rm附加到可调分支原始风阻R＝{r1,r2,…,rn}上，即R′＝R-ΔR，得到调节风阻后个体
Figure FDA0002260556830000016
其中
Figure FDA0002260556830000017
为个体m中分支n再进行风阻调节后的风阻值；将每个个体分别与原始风阻R＝{r1,r2,…,rn}进行上述计算；得到种群集合G＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}；
步骤6：对种群集合G′内的所有个体进行通风网络分风计算；
步骤7：适应值计算；根据通风网络理论，通风系统优化调节必须满足风压平衡和风量平衡，风量分配必须使风量和风速均满足要求；得到满足要求的种群集合G″＝{R′1,R′2,…,R′t}，其中t∈M；
风量适应值：调节后可调分支i的风量q′i，应满足分支需风量qi要求，判断
Figure FDA0002260556830000018
是否成立，若是，则认为该调节风量满足要求，即保留该个体，若否，则舍去该该个体；
风速适应值：风速矿井风速，调节后可调分支i的风速vi′应满足分支i需风速vi要求，判断
Figure FDA0002260556830000019
是否成立，若是，则认为该调节风速满足要求，即保留该个体，若否，则舍去该个体；
步骤8：建立适应度函数，根据适应度函数，计算种群集合G″中的每个个体的适应度值，采用轮盘赌法则将适应值低的个体保留，适应度高的个体淘汰，得到种群集合G″＝{R′1,R′2,…,R′u}，其中u∈M；
所述适应度函数如下：
式中，W为调节工程量；w1、w2为权重系数；N为风机所在分支的集合；Si′为可调分支i调节后断面面积；Si为可调分支i调节前断面面积；Ci(*)为井巷定额拟合多项式，最高为4次；Li为巷道长度；n为分支数；qj为第j分支需风量，hj为第j分支风压，Δhl为风压变化值，Δhl,min为可调分支l允许风压调节下限，K为惩罚因子；
步骤9：对种群集合G″′内的个体进行选择、交叉、变异操作，得到个体数量为M的新的种群集合A；
步骤10：终止条件检验，判断迭代次数是否小于最大迭代次数，若是，则令迭代次数执行步骤6，若否，则终止计算，执行步骤11；
步骤11：输出最大迭代次数中调节后的分支风量分配值Q′、风阻调节值、调节分支巷道扩断面面积，并选取最大迭代次数中适应度函数值最低的作为最优适应值，并输出最优适应值。
2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，其特征在于：所述步骤1中拓扑数据包括通风网络图、各分支风阻、风机特性曲线。
3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的矿井降阻优化方法，其特征在于：所述步骤6中通风网络分风计算的具体方法为：
根据种群G′＝{R′1,R′2,…,R′m,…,R′M}中的个体得到与每个个体相对应的通风系统拓扑数据，所述通风系统拓扑数据包括风阻、风量、风压，根据通风系统拓扑数据对通风系统进行网络解算，解算公式为：
Figure FDA0002260556830000023
并满足：
Figure FDA0002260556830000031
Figure FDA0002260556830000032
式中：B＝(bxy)b×n为通风网络的完全关联矩阵，其中b为节点数，bxy代表完全关联矩阵内第x行第y个元素；C＝(crk)s×n为基本回路矩阵，其中，S为基本回路数，crk代表完全关联矩阵内第r行第k个元素；H′为风压矩阵；Hη为回路附加阻力矩阵，hηo为回路附加阻力矩阵的第o行；Z为回路总数；qi′为风阻调节后第i可调分支风量，hi′为风阻调节后第i可调分支风压，Q′为调节后分支风量分配值，H′为调节后分支压力分配值。
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