НЕЙРОСЕТЬ TDNN ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ВЕНТИЛЯТОРНОЙ УСТАНОВКИ ГЛАВНОГО ПРОВЕТРИВАНИЯ

В статье рассмотрены и проанализированы существующие методы диагностики шахтного вентилятора. Исходя из выделенных основных преимуществ и недостатков указанных методов, разработан и реализован нейросетевой метод диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания. В основу данного метода заложена предложенная нейронная сеть TDNN, архитектура которой определена на основе проведенных экспериментальных исследований. Для ускорения процесса обучения авторской нейронной сети предложен пакетный режим обучения. Для оценки эффективности предложенного метода диагностики состояния вентиляторной установки главного проветривания была проведена серия численных исследований, результаты которых доказывают эффективность предложенной авторами нейронной сети и ее архитектуры.