第1章绪论
1.1研究背景和意义
随着煤炭、石油、化工、冶金等工业的蓬勃发展，安全生产已引起社会各界的普遍重视。特别是由于生产规模的不断扩大和机械化与自动化程度的不断提高，在生产过程中，凡涉及爆炸性物质的储存、运输以及物料的生产、加工和处理的工序中，将不可避免地产生爆炸性危险物质的泄漏，形成爆炸性危险区域。据资料1介绍，煤矿井下约有2/3的场所属十爆炸性危险场所;石油开采现场和煤油厂约60%-80%的场所属十危险区域;在化学工业中约80%以上的生产车间为危险区域。另按国家电工委员会的定义，凡涉及防爆安全问题的领域计有:炼油、化工企业、燃油燃气充装、制药业、气体管线和输配、分析实验室、表面喷涂工业、印刷工业、电子器件制造业、地下煤矿工业、污水处理厂、医院手术室、制糖业、木材加工、粮食处理与储存、金属表面研磨等。因此，应用在爆炸性危险区域内包括自动化仪表在内的电气设备的防爆问题显得口益突出。特别是近年来随着城市中心区域的拓展、企业数量的增多、生产规模的增大、危险化学品使用量的增加，这无疑是对人民生命、城市安全、国民经济生产安全构成重大潜在危险
众所周知，具有潜在爆炸性危险环境产生爆炸一般需具备五个条件.
1)有足够能量的点燃源(电火花、热表面);
2)提供能量的可燃性物质(可燃性气体或粉尘);
3)车甫助燃烧的助燃剂(空气);
4)可燃性物质与助燃剂的接触并均匀混合;
5)混合物存在十相对封闭的空间。
只要设法避免这五个条件的同时存在，就可以达到防止爆炸发生的目的。电气设备防爆技术就是通过限制上述一种或几种条件以避免它们同时存在，来避免爆炸的发生。如采用外壳限制爆炸和隔离引燃源的隔爆外壳型电气设备;使用介质隔离引燃源的正压型或充油充砂型电气设备;通过限制电气能量及热点燃源抓制点燃源的本质安全型电气设备。在众多种类的防爆型式中，本质安全型电气设备因其具有高度的安全可靠性、经济性、制造简单、可带电维护及适用范围广等特点，在自动控制系统中得到口益广泛的应用。
根据国家规定，凡涉及“人身健康、财产安全”的产品应受国家强制性标准的约束及控制，所以在我国境内生产、销售、使用本质安全型电气设备必须履行有关检验程序的规定，取得国家级仪器仪表防爆安全监督检验站颁发的“防爆合格证”。依据国家标准GB3836.4-2000 "爆炸性气体环境用电气设备第4部分:本质安全型”，本质安全型电气设备的检验与认可按参数评定的方法进行，即规定好关联设备、现场设备及连接电缆各自的电气参数，使用时按照“参数匹配”的原则进行系统选型及搭配。在实际检验过程中，由十本质安全电路各参数之间的非线性、不确定性及相互之间的综合作用，使得本质安全电路安全评价实现量化和程序化十分困难。
1.2本课题的历史与现状
1.2.1本质安全防爆技术的研究概况
1915年英国学者通过对英国南威尔士煤矿爆炸事故的调查与总结，提出了应用在煤矿井下的电铃信号系统:将电源电压限制在25V以内，并用一支无感电阻适当限制电铃激励电流就能使该电铃系统的断路火花能量减少到安全水平，这就是本质安全技术的雏形。之后经40年酝酿的本质安全技术，即在20世纪50年代中期，仍然主要使用十矿井下。但是由十20世纪40年代半导体的发明和50年代晶体管、二极管以及其他器件的出现，使过程测量和控制仪表在60年代有了重大发展，仪表体积大大缩小，价格便肩，性能更加可靠。特别是由十仪表功率的大幅度降低，从而使得本质安全防爆技术在过程控制中的全面推广和应用成为可能
3.4 Matlab 介绍............ 26-29
3.4.1 Matlab 综述............ 26
3.4.2 Matlab 神经网络工具............26-27
3.4.3 Matlab 遗传算法工具............ 27-29
第4章 本质安全参数评定模型............ 29-46
4.1 网络类型的选择............ 29-35
4.1.1 BP 网络概述............ 29
4.1.2 BP 网络的激活函数............ 29-30
4.1.3 BP 网络的结构及算法............ 30-33
4.1.4 BP 网络的缺点及改进............33-35
4.2 训练样本的确定及归一化............ 35-37
4.3 网络结构的确定............ 37-38
4.4 网络初始值的............ 38-39
4.5 训练参数的设定............ 39-40
4.5.1 学习速率的............ 39
4.5.2 期望误差的............ 39
4.5.3 训练次数的设........................ 39-40
4.6 建模及程序实现............ 40-44
4.6.1 评定模型的最终............40-41
4.6.2 Matlab 程序实现............41
4.6.3 训练结果及............ 41-44
4.7 在火花试验中的............44-46
第5章 总结与展望............ 46-48
5.1 总结............ 46
5.2 未来展望............ 46-48
总结
建立的模型已基本符合在实际电路评定中的要求，网络拥有较好的泛化能力，证明基于遗传算法的人工神经网络在本质安全参数评定中有一定的应用。总结本课题的主要工作如下:
(1)分析防爆技术产生的背景及社会意义，阐述了本质安全防爆技术的原理，总结出影响火花点燃能力的六大主要因素。
(2)通过在火花试验装置上完成的大量试验，收集到上述关键因素的160组数据，并完成数据的归一化处理，用作神经网络的训练样本。
(3)探讨了引入遗传算法的神经网络实现的可能性，从结构和参数方面进行设计从构建BP神经网络，并采用遗传算法优化网络的初始值。