摘 要：煤矿井下爆炸性气体环境下的电气设备，在应用前必须要经过防爆认证。目前常用的认证方法是爆炸性火花实验，但是爆炸性火花实验周期长、成本高。若本质安全电路设计人员在设计阶段就能对电路是否本质安全进行基本的判定，那么将大大提高设计效率，并且节省成本。文章建立了基于 ANFIS 的本质安全电路非爆炸性评价模型，对已建立的基于 ANFIS 的本质安全电路非爆炸性评价模型进行了实际电路验证，证明了基于 ANFIS 的本质安全电路非爆炸性评价模型的可行性。
关键词：本质安全；ANFIS；评价
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.014.016
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）14-0067-04
Research on the Application of an Artificial Intelligence Algorithm in Mining Power Supply Evaluation
LI Hongxing
(The 716th Research Institute of China Shipbuilding Industry Corporation, Lianyungang 222061, China)
Abstract: Electrical equipments in an explosive atmosphere environment underground the coal mine must be passed through the explosion-proof certification before the application. At present, the common authentication method is explosive spark experiment, but the explosive spark experimental cycle is long and high cost. At the design stage, if the intrinsically safe circuit designer is able to determine basically whether the circuit is intrinsically safe, it will greatly improve the design efficiency, and save the cost. This paper establishes the non-explosive evaluation model based on ANFIS for intrinsically safe circuits, actually verifies the circuit for the established non-explosive evaluation model based on ANFIS for intrinsically safe circuits, and proves the feasibility of the non-explosive evaluation model based on ANFIS intrinsically safe circuits.
Keywords: intrinsic safety; ANFIS; evaluation
参考文献：
[1] 国家质量技术监督局 .GB 3836.4—2000 爆炸性气体环境用电气设备 第4部分：本质安全型“i” [M]. 北京：中国标准出版社，2000.
[2] 应急管理部，国家煤炭安全监察局 . 煤矿安全规程 [M].北京：应急管理出版社，2022.
[3] 张燕美，李维坚 . 本质安全电路设计 [M]. 北京：煤炭工业出版社，1992.
[4] B.C. 克拉夫钦克，B.A. 邦达尔 . 电气放电和摩擦火花的防爆性 [M]. 杨洪顺，曾昭慧译 . 北京：煤炭工业出版社，1990.
[5] 孟庆海 . 爆炸性环境本质安全电路功率判别及非爆炸评价[M]. 徐州：中国矿业大学出版社，2008.
[6] 张燕梅，李伟坚，韩保民 . 直流复杂电感电路本安性的瞬态分析 [J]. 煤炭自动化，1995（3）：46-48.
[7] 王佳 . 基于 LabVIEW 的矿井排水自动监控系统的设计与实现 [D]. 阜新：辽宁工程技术大学，2010.
[8] 付红伟，张玉珍，张志强 .ANFIS 与 BP 算法在函数拟合中的应用和比较研究 [J]. 软件导刊，2007（23）：128-130.
[9] 成卫，王贵勇 . 基于自适应神经网络模糊推理系统的交叉口交通冲突数预测 [J]. 公路交通科技，2005（7）：115-117.
[10] 张光明，李一波，蒋丽英，等 . 基于改进 ANFIS 方法的航空发动机气路故障诊断研究 [J]. 沈阳航空工业学院学报，2010，27（1）：39-42+26.
[11] SU H S，ZHAO F. A Novel Learning Method for ANFIS Using EM Algorithm and Emotional Learning [C]//2007 International Conference on Computational Intelligence and Security（CIS 2007）.Harbin：IEEE，2007：23-27.
[12] 殷娜，李顺林 . 基于模糊神经网络的非线性动态系统建模 [J]. 兰州交通大学学报，2005（4）：88-91.
作者简介：李红星（1986.08—），男，汉族，江苏连云港人，工程师，硕士，研究方向：电子与通信工程。