基于神经网络不停风倒机风量变化的研究

发布时间：2017-11-23 20:34

  本文关键词：基于神经网络不停风倒机风量变化的研究

  更多相关文章： 通风机 不停风倒机 风量变化

【摘要】：研究了百叶窗风门角度、风门风阻之间的联系以及通风网路并联的特性,得出风门角度变化与风量之间的关系。并在MATLAB中建立RBF神经网络模型,模拟风门调节系统,结果表明网络模型训练良好,与实际系统逼近程度高。有利于在不停风倒机过程中确定不同的风门开度对应的井下风量,当出现故障时可及时发现并采取相应措施,提高井下安全系数。
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;
【分类号】：TD441
【正文快照】： 0引言在不停风倒机期间,使用水平风门和立风门联合动作完成整个倒机过程,风量根据各风门角度的不同而变化,暂且忽略其他方面的影响。为了后续更好地控制风门,必须研究清楚风门角度与风量之间的关系,但模型较复杂,不能精确地描述出它的数学模型,因此本文使用神经网络代替真实模

【相似文献】

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 苗玲玲;“风倒林”里种上“人参娃”[N];吉林农村报;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 宋晓鹤;云杉风倒静力学模型的建立及其分析[D];哈尔滨工业大学;2006年

2 赖秋明;云杉风倒动力学问题的研究[D];哈尔滨工业大学;2008年

，

本文编号：1219764