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作者：王伟峰;李煜;田丰;李卓洋;白玉;李寒冰;
单位：西安科技大学安全科学与工程学院;西安科技大学煤矿智能安全技术与装备应急管理部重点实验室;西安科技大学通信与信息工程学院;西安科技大学电气与控制工程学院;
摘要：针对矿用差压式流量计易受井下瓦斯抽采管道中温度、湿度、压力等因素的干扰，导致测量误差较大的问题，提出了一种基于改进的鲸鱼算法(IWOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的误差补偿方法。采用鲸鱼算法(WOA)优化LSSVM模型的核函数参数和惩罚因子，引入Tent混沌映射、随机性学习方法以及自适应权重，构建IWOA-LSSVM误差补偿模型；搭建试验模拟测试平台，模拟抽采管道环境，应用Matlab对监测数据进行仿真，对比BP神经网络、PSO-LSSVM算法、GWO-LSSVM算法的误差补偿结果。结果表明：相较于原始测量值，BP神经网络使差压式流量计平均百分比误差从7.40%下降到1.13%,PSO-LSSVM算法使平均百分比误差下降到1.05%,GWO-LSSVM算法使平均百分比误差下降到0.47%,而IWOA-LSSVM算法可以使百分比误差下降到0.23%。IWOA-LSSVM算法能有效消除环境因素对流量计输出结果的影响，提高了矿用差压式流量计的可靠性与检测精度。
关键词：差压式流量计;;误差补偿;;鲸鱼算法;;最小二乘支持向量机;;瓦斯抽采
基金资助：陕西省重点研发计划项目(2021SF-472,2022QCY-LL-70);; 陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2023KXJ-052)
