基于神经网络不停风倒机风量变化的研究

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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。 The relationship between shutter angle and the air resistance of the damper and the characteristics of parallel connection of the ventilation network are studied. The relationship between the angle of the damper and the air volume is obtained. The model of RBF neural network is established in MATLAB and the damper control system is simulated. The result shows that the network model is well trained and has a high degree of approximation with the actual system. Which is beneficial for determining the downhole air volume corresponding to different opening degrees of the air blowers during the process of stopping the air down. When there is a fault, the air volume can be found and taken corresponding measures in time to improve the downhole safety factor.
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