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矿井主通风机风量、风速等参数与瓦斯浓度及其它工况密切相关，参数复杂，建立其非线性数学模型比较困难，传统的辨识方法无法精确描述模型特性，文章将神经网络和模糊系统应用于矿井主通风机的模型辨识。神经网络辨识采用了一种基于径向基（RBF）的神经网络、模糊辨识采用了一种基于三角形隶属函数的T—S模糊模型。仿真结果表明，这两种方法可以同时满足对辨识精度、收敛速度、稳定性和跟踪能力的要求。