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龙图腾网恭喜煤炭科学技术研究院有限公司;煤炭科学研究总院申请的专利一种通风网络故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114357859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111478443.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种通风网络故障诊断方法是由张浪;张迎辉设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通风网络故障诊断方法在说明书摘要公布了：本申请提出的一种通风网络故障诊断方法，包括：采集通风网络的故障数据集；根据多种机器学习算法分别建立故障诊断模型；多个故障诊断模型分别根据故障数据集设计故障诊断学习算法；多个故障诊断模型分别根据故障数据集进行故障诊断，并得出故障诊断准确率；以故障诊断准确率作为选取指标，选出最优故障诊断模型；应用最优故障诊断模型进行通风网络故障诊断，本申请和现有技术相比所具有的优点是：通过故障数据集选取最优故障诊断模型，提高了故障诊断的准确率，由此，最大限度的减少人员伤亡和财产损失，保证矿井通风系统的安全可靠。

本发明授权一种通风网络故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种通风网络故障诊断方法，其特征在于，包括：采集所述通风网络的故障数据集；根据多种机器学习算法分别建立故障诊断模型；多个所述故障诊断模型分别根据所述故障数据集设计故障诊断学习算法；多个所述故障诊断模型分别根据所述故障数据集进行故障诊断，并得出故障诊断准确率；以所述故障诊断准确率作为选取指标，选出最优故障诊断模型；应用所述最优故障诊断模型进行通风网络故障诊断；其中，所述采集所述通风网络的故障数据集包括：标定所述通风网络中的实际故障巷道编号；采集所述实际故障巷道对应的风量变化数据集；综合所述实际故障巷道编号及风量变化数据集，以得到所述故障数据集；所述采集所述实际故障巷道对应的风量变化数据集包括：获取与所述实际故障巷道直接或间接相连的巷道的原风量；获取与所述实际故障巷道直接或间接相连的巷道的现风量；计算所述现风量和所述原风量的差值，并计算所述差值与所述原风量的比值；如果所述比值不小于10％，则采集所述现风量作为所述实际故障巷道对应的风量变化数据；综合多个所述风量变化数据，以得到所述风量变化数据集；所述多个所述故障诊断模型分别根据所述故障数据集设计故障诊断学习算法包括：将所述故障数据集划分出训练集；将所述训练集的所述风量变化数据集作为所述故障诊断模型的输入特征；将所述训练集的所述实际故障巷道编号作为所述故障诊断模型的输出特征；多个所述故障诊断模型分别设计故障诊断学习算法；在所述多个所述故障诊断模型分别根据所述故障数据集进行故障诊断之前；分别选取多个所述故障诊断模型的多个参数；分别选取多个所述参数的取值范围；将所述故障数据集划分出验证集；将所述验证集的所述风量变化数据集作为所述故障诊断模型的输入特征；将所述验证集的所述实际故障巷道编号作为所述故障诊断模型的输出特征；多个所述故障诊断模型分别根据其设计的所述故障诊断学习算法及多个参数，运用网格搜索法进行遍历，并以交叉验证平均分数作为选取指标，以得到所述故障诊断模型的最优参数；所述多个所述故障诊断模型分别根据所述故障数据集进行故障诊断，并得出故障诊断准确率包括：将所述故障数据集划分出测试集；将所述测试集的所述风量变化数据集作为所述故障诊断模型的输入特征；多个所述故障诊断模型分别根据其设计的所述故障诊断学习算法及最优参数进行故障诊断，得出多个诊断故障巷道编号；根据所述诊断故障巷道编号及所述测试集的所述实际故障巷道编号，得出多个所述故障诊断模型的故障诊断准确率；所述根据多种机器学习算法分别建立故障诊断模型包括：根据支持向量机建立支持向量机诊断模型；根据随机森林建立随机森林诊断模型；根据神经网络建立神经网络诊断模型；所述支持向量机诊断模型的参数包括：高斯核宽度及正则化参数；所述随机森林诊断模型的参数包括：决策树个数及每棵树的随机性大小；所述神经网络诊断模型的参数包括：隐含层节点数量及正则化参数。

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