50200字硕士毕业论文鉴于人工智能的实质安全性，涉及评估、规划和完成。

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：50200字

论点：本质,防爆,爆炸性

论文概述：

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。

论文正文：

第一章引言

1.1研究背景和意义

随着煤炭、石油、化工和冶金行业的蓬勃发展，安全生产已经引起了社会各界的广泛关注。特别是由于生产规模的不断扩大和机械化自动化程度的不断提高，在生产过程中，任何涉及爆炸物质的储存和运输以及材料的生产、加工和处理的过程都不可避免地会产生爆炸危险物质的泄漏，形成爆炸危险区域。根据信息1，大约三分之二的地下煤矿是十个爆炸危险场所。大约60%-80%的石油开采地点和煤油厂属于十个危险区域。化学工业中大约80%的生产车间是危险区域。此外，根据国家电工委员会的定义，涉及防爆安全的领域包括:炼油、化工企业、燃料和气体填充、制药行业、气体管道和输配、分析实验室、表面喷涂行业、印刷行业、电子设备制造业、地下煤矿行业、污水处理厂、医院手术室、制糖业、木材加工、谷物加工和储存、金属表面研磨等。因此，应用于爆炸危险区域的包括自动仪表在内的电气设备的防爆问题日益突出。特别是近年来，随着城市中心区的扩大、企业数量的增加、生产规模的扩大和危险化学品使用的增加，这无疑是对人民生命、城市安全和国民经济生产安全的一大潜在威胁
众所周知，在具有潜在爆炸危险的环境中，一般有五种爆炸条件。
1)具有足够能量的点火源(电火花、热表面)；
2)提供能量的可燃物质(可燃气体或灰尘)；
3)汽车燃烧用助燃剂(空气体；[/溴/] 4)可燃物质与助燃剂接触，混合均匀；
5)混合物有十个相对封闭的空。
只要我们努力避免这五种情况同时存在，我们就能实现防止爆炸的目标。电气设备的防爆技术是通过限制一个或多个上述条件来防止爆炸，以避免它们同时存在。例如，隔爆外壳型电气设备，带有限制爆炸和隔离点火源的外壳；正压式或充油砂型电气设备，使用介质隔离点火源；通过限制电能和热点火源，掌握点火源的本质安全电气设备。在多种防爆类型中，本质安全型电气设备以其安全性和可靠性高、经济性好、制造简单、现场维护和应用范围广而被广泛应用于自动控制系统。
根据国家规定，涉及“个人健康和财产安全”的产品应遵守国家强制性标准。因此，在中国境内生产、销售和使用本质安全型电气设备必须遵守相关检验程序，并获得国家环境政策研究所颁发的“防爆证书”。根据国家标准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和批准应按照参数评估的方法进行，即应规定相关设备、现场设备和连接电缆的电气参数，系统在使用时应按照“参数匹配”的原则进行选择和匹配。在实际检测过程中，由于10个本质安全电路参数之间的非线性、不确定性和综合交互作用，本质安全电路的安全性评价很难量化和编程。

1.2本课题的历史和现状

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和总结，提出了应用于煤矿的贝尔信号系统:将供电电压限制在25V以下，用非感应电阻适当限制贝尔的励磁电流可以将贝尔系统的开路火花能量降低到经过40年的酝酿，本质安全技术，即在20世纪50年代中期，仍然主要用于10个矿井。然而，20世纪40年代半导体的发明和20世纪50年代晶体管、二极管和其他器件的出现导致了20世纪60年代过程测量和控制仪器的重大发展。这些仪器体积大大缩小，价格低廉，性能更可靠。尤其是十米的功率大大降低，使得本质安全防爆技术在过程控制中得到充分推广和应用成为可能。

3.4 MATLAB介绍……26-29
3.4.1 MATLAB概述……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章本质安全参数评估模型……29-46
4.1网络类型选择……29-35
4.1.1英国石油公司网络概述……29
4.1.2英国石油公司网络激活功能……29-30
4.1.3 BP网络结构和算法……30-33
4 . 1 . 4 BP网络的缺点及测定方法的改进……33-35[/比尔/] 4.2训练样本和归一化的确定……35-37 [/BR/] 4.3网络结构……37-38
4.4……38-39
4.5初始网络值的训练参数设置……39-40
4.5.1……39
4.5.2……39
4.5.3预期错误的培训时间..............................39-40
4.6建模和项目实施……40-44
4.6.1决赛……40-41
4.6.2评估模型的MATLAB程序实现了……41
4.6.3和……41-44
4.7……44-46
第五章火花试验的总结与展望……46-48
5.1概述……46
5.2未来展望……46-48

总结
所建立的模型基本满足实际电路评估的要求，网络具有良好的泛化能力，证明基于遗传算法的人工神经网络在本质安全参数评估中有一定的应用。本课题的主要工作概括如下:
(1)分析了防爆技术的背景和社会意义，阐述了本质安全防爆技术的原理，总结了影响火花点火能力的六个主要因素。
(2)通过在火花试验装置上完成的大量试验，收集了上述关键因素的160组数据，并将这些数据归一化并用作神经网络的训练样本。
(3)讨论了引入遗传算法实现神经网络的可能性，从结构和参数两个方面进行了设计，构建了BP神经网络，并利用遗传算法优化了网络初始值。