【摘 要】
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针对井巷风阻特性和通风机运行状态变化引起的不确定扰动,设计了一种基于多传感器融合和BP神经网络的通风机变频调速系统,利用风速、风量和瓦斯浓度等多传感器融合表征矿井环
【机 构】
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扬州工业职业技术学院,江苏扬州,225127
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针对井巷风阻特性和通风机运行状态变化引起的不确定扰动,设计了一种基于多传感器融合和BP神经网络的通风机变频调速系统,利用风速、风量和瓦斯浓度等多传感器融合表征矿井环境特性,通过BP神经网络建立多传感器融合输入与通风机工作频率和叶片位移间的非线性控制模型.开发以西门子S7-300 PLC为软、硬件核心的通风机变频调速控制平台,通过PLC的结构化编程实现多传感器融合和非线性控制模型校正.利用BP神经网络的输出,最终实现通风机转速和叶片安装角的优化控制.调试结果表明,所开发的控制系统具有较强的抗干扰能力,以实际需风量为基准,有助于实现通风机工作效率和电能损耗的协同优化.
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