基于人工智能的矿井主通风机建模研究
矿井主通风机自动化控制技术的研究与应用
矿井主通风机自动化控制技术的研究与应用1. 引言1.1 研究背景矿井主通风机在矿山生产中起着至关重要的作用，它不仅能够确保矿井内空气的流通和通风，保障工人的安全生产，还能影响矿井内的温度、湿度等环境因素。
随着煤矿深度的增加和矿井规模的扩大，传统的手动控制方式已经不能满足现代矿井的需求。
矿井主通风机自动化控制技术的研究与应用显得尤为重要。
在过去的矿井生产中，主通风机通常是由操作人员根据经验和感觉进行控制，但是这种方式存在着许多问题，比如人为因素导致的误操作、安全隐患等。
开发一种能够实现自动控制的技术方案对于提高矿井通风系统的效率和安全性至关重要。
通过引入先进的控制算法和自动化设备，可以实现对矿井主通风机的精确控制，提高通风系统的运行效率和稳定性，降低人为错误的发生概率，保障矿工的安全生产环境。
本文旨在研究矿井主通风机自动化控制技术，探讨其在煤矿生产中的应用前景。
1.2 研究意义矿井主通风机是矿井中至关重要的设备，负责为矿井提供必要的通风条件，维持矿井内的空气质量和温度。
传统的矿井主通风机控制方法主要依靠人工操作，存在效率低下、响应速度慢、难以实现精准控制等问题。
研究和应用矿井主通风机自动化控制技术具有重要的意义。
矿井主通风机自动化控制技术可以提高矿井通风系统的效率和稳定性。
通过采用先进的传感器和控制系统，可以实时监测矿井内空气质量和温度等参数，实现对通风系统的自动调节，有效提升通风效果和节能效果。
自动化控制技术可以提高矿井工作环境的安全性。
在矿井作业中，良好的通风系统是保障矿工安全的关键因素。
通过自动化控制技术，可以实现对矿井通风系统的精准监控和智能调节，及时发现和解决通风系统问题，降低事故风险，保障矿工的人身安全。
矿井主通风机自动化控制技术的研究与应用对于提高煤矿生产效率、降低能源消耗、减少环境污染等方面也具有重要意义。
通过实现通风系统的智能化管理，可以有效提高矿山生产效率，降低能耗，减少煤矿生产对环境的影响，促进煤矿可持续发展。
矿井智能通风系统关键技术研究
矿井智能通风系统关键技术研究摘要：矿井通风安全事故会对矿井安全生产造成严重威胁，破坏性非常大。
随着“自动化减人，智能化换人”深入落实，矿井智能化改造成为现代矿井开采行业发展的主流趋势，工业物联网、人工智能、5G 网络技术等新技术在煤炭行业中的应用也越来越广泛，推动矿井不断向“智能化，智慧化”发展。
关键词：矿井；智能通风系统；技术引言煤炭在我国一次能源消费中占比约60%，我国能源消费仍以煤炭为主。
据统计，我国2019年煤炭总产量占全球总产量的47.3%，较往年有了一定的提升。
煤炭产业作为高危行业，发生事故的可能性大。
在目前国际发展的大格局下，煤炭企业逐步将安全、健康放在了发展和生产的首位。
因此，确保矿井安全生产对矿井长久发展具有深刻意义。
井下作业时巷道瓦斯气体堆积，威胁井下人员生命安全，此时一旦操作不当，就会造成难以估量的损失。
对巷道源源不断地输送新鲜空气是保障巷道通风的关键。
在我国高瓦斯及瓦斯突出矿井约占47%，每年因为通风造成的事故时有发生。
所以设置一个安全可靠的通风系统来保障作业人员及设备安全是十分必要的。
1矿井通风系统简述矿井通风系统主要由通风设施、通风网格和通风方式构成，在必要时需要进行通风换气。
由于一些矿井内部的通风系统比较繁杂，在这样特殊的工作环境中，需要确保通风系统的质量，才能保证施工人员的生命安全，提高矿井的开采质量。
在实际工作中，必须要根据相关工作流程进行通风系统的设计，这样才能达到矿井通风的标准和要求，同时排除矿井内的空气。
若矿井内的通风系统在运行时，必须要保证通风系统符合通风要求，从而更好地进行通风换气，促进矿井开采的有序性。
2矿井智能通风系统关键技术2.1矿井通风机智能监控系统根据矿井通风的实际需求，对通风机监控系统进行设计，系统整体由调度层、传输层和设备层3部分组成。
调度层是系统的“大脑”，包含上位机以及PLC编程软件、数据接口、监控电脑，能够实现远程控制功能；传输层包含传输设备、传输线缆、协议转换设备等，传输层是数据传输、信号下发的关键；终端设备层又称现场层，包含2台通风机（一主一辅）、变频器、驱动电机、控制柜、传感器等，主要用于现场数据采集及执行命令。
煤矿深井通风网络建模与智能控制系统研究
煤矿深井通风网络建模与智能控制系统研究王进美枣庄矿业(集团)有限责任公司柴里煤矿 山东枣庄 277519摘要：通过对煤矿深井通风网络建模与智能控制系统展开研究，旨在提高煤矿深井通风系统的效率和安全性。
通过深入分析深井通风网络，构建了基于复杂网络理论的数学模型，准确描述了系统内各节点的关联关系。
利用先进的传感技术和实时数据采集手段，建立了深井通风的智能监测系统，实现了对关键参数的高频实时监测与反馈。
在智能控制方面，引入深度学习算法，通过大量历史数据的学习和优化，提高了通风系统的自适应调节能力，确保系统在复杂工况下的高效运行。
实地验证了所提出系统的可行性和有效性，为煤矿深井通风系统的智能化升级提供有力支持，对提高煤矿生产安全水平具有重要意义。
关键词：煤矿深井 通风网络 建模 智能控制系统 复杂网络 深度学习算法 实时监测中图分类号：TD635文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2024)04-0183-03 Research on the Network Modeling and Intelligent Control Systemof Deep Mine VentilationWANG JinmeiChaili Coal Mine, Zaozhuang Mining (Group)Co., Ltd., Zaozhuang, Shangdong Province, 277519 China Abstract:This paper studies the modeling and intelligent control system of the deep mine ventilation network, aiming to improve the efficiency and safety of the deep mine ventilation system. Through the in-depth analysis of the deep mine ventilation network, this paper constructs a mathematical model based on the complex network theory, so as to accurately describe the relationship of each node in the system. By using advanced sensing technol⁃ogy and real-time data acquisition means, this paper establishes an intelligent monitoring system of deep mine venti⁃lation, so as to realize the high-frequency and real-time monitoring and feedback of key parameters. In terms of in⁃telligent control, this paper introduces the deep-learning algorithm, and improves the adaptive adjustment ability of the ventilation system through the learning and optimization of a large number of historical data, so as to ensure the efficient operation of the system under complex conditions. The paper verifies the feasibility and effectiveness of the proposed system, which provides strong support for the intelligent upgrading of the deep mine ventilation system, and has great significance for improving the safety level of coal mine production.Key Words: Deep mine; Ventilation network; Modeling; Intelligent control system; Complex network; Deep-learning algorithm; Real-time monitoring煤矿深井通风系统在保障矿工安全、提高生产效益方面发挥着至关重要的作用。
矿井智能通风系统的研究
矿井智能通风系统的研究作者：谢元新王鹤赵英新宋佳琛来源：《硅谷》2015年第01期摘要在煤炭产业技术高速发展的今天，瓦斯事故频繁发生，通风则是遏制这一事故的最好途径。
本文阐述了一种智能通风系统，此系统可以自动感知瓦斯浓度、智能调节风速，最后达到智能通风、抽排瓦斯、报警的功能。
全自动的工作方式节省人力、提高工作效率；智能通风可减少瓦斯事故的发生，保障人身安全。
这必将成为国内矿井通风的发展趋势。
关键词瓦斯事故；智能通风；自动感知；智能调节中图分类号：TD724 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2015）01-0039-011 背景及国内矿井现状自从2013到2014年煤炭事业高速发展阶段，全国共发生瓦斯事故数起，其中吉林省吉煤集团通化矿业公司八宝煤业有限责任公司连续发生两次瓦斯爆炸事故。
例如2013年1月7日，山西省阳泉煤业集团寺家庄煤业有限责任公司发生一起较大瓦斯爆炸事故，造成7人死亡；3月12日，贵州省水城矿业集团格目底矿业公司格目底一号矿井（马场煤矿）13302底板瓦斯抽放巷发生煤与瓦斯突出事故。
事故发生时井下有80人作业，其中55人安全升井，25人遇难；4月12日6时许，贵州省毕节市金沙县茶园乡石板坡煤矿1516采煤工作面发生瓦斯爆炸事故，初步核实已造成7人死亡2人受伤；5月11日14时15分许，四川省泸州市泸县桃子沟煤矿发生一起瓦斯爆炸事故，事故导致28人遇难，8人重伤，10人轻伤等等。
据49起重大瓦斯爆炸事故资料的统计分析，掘进工作面发生瓦斯爆炸30起，占爆炸事故总数的61%。
如此的事故频频发生，究其根源都因瓦斯事故而导致，所以矿井中的智能通风与瓦斯监测则是重中之重。
2 智能通风系统工作原理智能通风机由瓦斯浓度传感器、风速传感器、单片机、人机界面、通信模块、控制模块、报警模块、变频调速装置、智能组合开关组成。
这种智能通风机由智能开关调节人工控制和自动检测、控制，当调到自动检测控制时，瓦斯浓度传感器根据瓦斯浓度变化，将得到的信息传递到单片机，此时单片机可以根据最开始的设定值，通过控制模块自动调整风机运行频率：瓦斯传感器测得瓦斯浓度高时，风机加速运转，瓦斯传感器测得瓦斯浓度底时，风机减速运转，当瓦斯浓度过高产生人身危险时会于报警模块进行警示并且将信息通过通信模块传递到控制室终端给予信息提示。
矿井智能通风系统关键技术研究
矿井智能通风系统关键技术研究矿井智能通风系统关键技术研究一、引言矿井是能源和矿产资源开发的重要场所，同时也是高风险环境。
在矿井工作的人员面临着高温、高湿度、有毒气体等不利条件，因此矿井通风系统的作用至关重要。
传统的矿井通风系统存在许多问题，如无法准确预测矿井气体分布、不能满足个性化通风需求等。
为了解决这些问题，研究人员开始关注矿井智能通风系统的发展。
矿井智能通风系统是指通过传感器获取矿井内部的气象信息以及人员和设备的状态信息，并根据这些信息对通风系统进行自适应的调控和优化。
二、智能传感器技术的研究智能传感器是矿井智能通风系统的核心，它能够实时监测矿井气象信息、人员和设备状态等。
智能传感器可以分为气象传感器、人员状态传感器和设备状态传感器等。
1. 气象传感器气象传感器主要用于监测矿井内的气压、温度、湿度、风速等气象信息。
这些信息能够准确反映矿井内的气候状况，为通风系统的调控提供依据。
目前已经有许多智能气象传感器可以实时监测矿井内的气象信息，并将数据传输到中央调度室进行分析和处理。
2. 人员状态传感器人员状态传感器主要用于监测矿井工人的体温、脉搏、呼吸等生理参数。
这些参数能够反映矿井工人的健康状况，为通风系统的个性化调控提供依据。
目前已经有许多智能人员状态传感器可以实时监测矿井工人的生理参数，并将数据传输到中央调度室进行分析和处理。
3. 设备状态传感器设备状态传感器主要用于监测矿井设备的运行状态、能耗等信息。
这些信息能够反映矿井设备的工作情况，为通风系统的能效优化提供依据。
目前已经有许多智能设备状态传感器可以实时监测矿井设备的运行状态，并将数据传输到中央调度室进行分析和处理。
三、智能调控算法的研究智能调控算法是矿井智能通风系统的核心技术，它能够根据传感器获得的信息对通风系统进行自适应的调控和优化。
1. 气象预测算法气象预测算法是矿井智能通风系统的基础，它能够根据矿井内外的气象数据预测矿井内的气体分布情况，并提前做好通风系统的调控准备。
煤矿智能通风系统设计与研究
煤矿智能通风系统设计与研究摘要：矿山智能化开采已成为行业发展的技术共识，在国家政策的支持下，建成多种类型、不同模式的智能化示范矿井已成为煤炭企业的新目标。
智能化矿山建设是指煤矿开拓系统、提升运输系统、采掘运输系统、通风安全系统等全过程智能化。
矿井通风系统是煤矿井下通风方式、通风方法和通风网络的总称，科学合理的矿井通风系统，是决定矿井安全生产、矿井生产产能及抗灾能力的重要保障之一。
基于此，本文将对煤矿智能通风系统设计进行简单研究。
关键词：煤矿；智能通风系统；系统设计矿井通风系统作为煤炭矿井的“血液循环系统”，由通风动力及其装置、通风井巷网络、风流监测与控制设施组成。
建立系统合理、设施完好、风量充足、风流稳定的通风系统对矿井安全生产至关重要。
某矿井采用中央分列式通风系统，主、副斜井、进风立井进风，回风立井回风，通风方式为机械抽出式。
实现矿井通风网络实时在线监测、通风设施远程全自动控制如主扇风机、局扇风机和风门的三遥控、通风网络仿真及三维展示、通风数据智能分析与管理、通风系统异常变化或瓦斯涌出异常趋势智能预警、与安全监测监控等关联系统及子系统之间联动控制等功能。
1.智能通风系统技术要求随着智能化时代的来临，智慧矿山建设已经成为未来的发展趋势，像山西、山东等大型煤矿对煤矿通风系统技术进行智能化改造。
对煤矿通风系统技术升级和优化的总要求如下：（1）对矿井侧风站进行有效的智能化监测和管理。
传统的检测方式是采用人工进行检测，检测环境较差、检测结果不准确，并且在数据进行回收的过程中也就是抄表记录的过程中容易出现数据的错误，为此需要使用先进的检测手段对风量进行实时检测和数据分析，降低工人的劳动强度，提高检测的效率，保证数据的准确性。
（2）利用物联网技术实现通风系统网络实时在线检测，设备远距离自动控制。
目前的煤矿通风系统在控制方面，主要是采用人工手动进行控制，对各个可控制按钮进行手动操作，智能化的要求是实现无人化自动控制和自动预警。
矿井的智能通风系统优化探究
矿井的智能通风系统优化探究摘要：作为矿井生产可持续发展的重要组成部分，煤矿通风系统的主要任务是为井下生产提供新鲜空气，有效地处理瓦斯集聚和高温。
随着井下生产的扩大，通风系统变得更加复杂和多样化，风流分配变得更加不合理，对风阻和污风循环问题依然存在。
在这种情况下，重要的是要使用有效的技术手段，以确保通风系统的有效控制。
结合具体的技术实践，在分析通风设备的基础上，提出了基于总线的智能通风控制系统，并分析了其应用效果。
结果表明，经过优化和改进的系统可以实时监测井下通风，并根据目标调整，以提高运行安全性。
关键词：矿井；通风控制系统；现场总线；智能化作业通风系统是矿井生产的重要设备，作为新风供给处理瓦斯、粉尘等问题，是井下生产安全的一个重要方面。
特别是近年来，随着开采深度的增加，开采地质条件的变化，井下通风系统越来越复杂，风流分布井下不均匀，通风阻力越来越大，对井下作业的安全性构成了威胁。
一、矿井通风控制系统现状分析在中国推行与能源相关的信息政策的同时，起科技公司积极参与煤炭和采矿业。
信息化进程进入传播和实施阶段。
通风系统是矿井的主要支撑系统之一。
配备智能稳定控制系统，为矿井作业提供了良好的工作环境。
目前，煤炭行业尚未完全实现通风设备的智能化改造，存在设备精度高、数据传输速度慢、能源监控设备危险、通风效率低等问题。
智能煤矿的需求无法满足。
中国煤炭工业协会发布了一份关于煤矿智能工作的文件，其中通风系统和防灾技术被确定为最重要的技术任务。
现有的通风系统需要智能升级。
为此，在分析矿井通风系统现状的基础上，对矿井智能通风系统关键设备的总体规划和设计进行了研究，并通过验证系统对其可行性进行了验证，为提高矿井效率和安全运行提供了重要支持。
通风系统将新鲜空气输送到矿山的作业区域，使井下污染空气向地面排出，以确保作业区域有足够的氧气浓度，低空浓度瓦斯和良好的空气质量。
稳定的通风是安全生产的基础，研究表明，通风管理决策始终基于定性分析，现有风速传感器的安全监控系统不稳定，测量误差大。
矿井主通风机智能监控方案设计分析-方案设计论文-设计论文
矿井主通风机智能监控方案设计分析-方案设计论文-设计论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：矿井通风机能及时向井下输送新鲜空气，在矿井内飘浮着煤炭粉尘颗粒的环境下能够确保一线作业人员的职业健康安全。
煤矿通风设备是一个完整配套的系统，其中主通风机承担着开采工作面通风量的重要保障任务。
通过现场调研分析，目前的主通风机对于风速及风量的调节存在滞后，缺乏智能化调节机制，不能随着环境的变化对通风量进行调整，造成能源浪费，威胁作业人员生命安全，降低了开采工作效率。
通过对主通风机智能监控系统方案进行设计，为研发矿井通风机智能监控系统提供依据。
关键词：大型矿井；主通风机；风量调整；系统方案；智能监控引言随着现代化煤炭企业的快速发展，各种采煤设备越来越智能化，极大地提升了煤炭的开采效率和开采量。
随着煤炭开采量的增多，矿井内飘浮的煤炭粉尘颗粒的浓度也越来越高。
因此，对于矿井通风设备的工作性能要求也会相应提高。
通风设备是一个复杂的系统，其中起关键作用的是主通风机。
主通风机通过运转带动其他次要通风机联合对矿井进行输送新鲜空气［１］。
矿井内有毒有害气体也较多，需要通过主通风机驱散有毒有害气体和煤炭粉尘，使一线作业人员能够在安全的工作环境下进行煤炭开采作业，并且能够避免有毒有害气体和粉尘对开采机械设备造成的损坏。
根据矿井内空气流动方向的不同，通风机可分为离心式通风机、轴流式通风机、斜流式通风机以及横流式通风机四类。
其中轴流式通风机是矿井常用的通风设备［２］。
根据现场检查可知，目前大型矿井所采用的主通风机是定额送风，不能根据环境的变化调整送风量，容易造成能源浪费，降低主通风机的工作效率。
为了保证大矿井安全生产的正常化，有必要开发主通风机智能监控系统并对其进行智能控制，这对于煤矿智能设备的研发具有重要意义［３］。
１主通风机风量调节系统分析与建模１．１风量调节方式某煤矿安装了两台ＡＮＮ－４７００／２５００Ｎ型轴流式风机，将其作为主通风机设备进行井下的通风作业，具体结构示意图如图１所示。
智能控制系统在煤矿局部通风机的应用
智能控制系统在煤矿局部通风机的应用智能控制系统在煤矿局部通风机的应用随着科技的不断进步，智能控制系统在各个领域得到了广泛的应用，其中包括煤矿局部通风系统。
智能控制系统通过自动化和智能化技术，能够提高通风系统的效率和安全性。
下面将从步骤思维的角度介绍智能控制系统在煤矿局部通风机的应用。
第一步：系统监测与数据采集智能控制系统的第一步是对煤矿局部通风系统进行监测与数据采集。
通过传感器等设备，可以实时监测通风机的工作状态、风量、温度等相关参数，并将数据采集到智能控制系统中进行处理。
第二步：数据分析与预测在智能控制系统中，数据分析和预测模块起着重要的作用。
通过对采集到的数据进行分析，系统可以对通风机的工作状态进行评估，并根据历史数据和算法进行预测，判断通风机是否存在故障风险，并提前做出预警。
第三步：自动调节与优化基于数据分析和预测的结果，智能控制系统可以自动调节通风机的工作状态和参数，以达到最优的通风效果。
系统可以根据实时的矿井温度、瓦斯浓度等情况，自动调整通风机的风量和转速，以保持矿井内的适宜环境，并防止瓦斯积聚和煤尘爆炸等安全事故的发生。
第四步：远程监控与操作智能控制系统还可以实现远程监控与操作。
通过互联网的连接，系统可以将通风机的运行状态和相关数据传输到远程的监控中心，使工作人员可以随时随地监控通风机的运行情况，并进行远程操作和调节。
第五步：故障诊断与维护智能控制系统还可以进行故障诊断与维护。
系统可以通过分析和比对历史数据，判断通风机是否存在故障，并快速定位故障的原因。
同时，系统还可以提供相应的维护建议和指导，以保障通风机的正常运行。
总结起来，智能控制系统在煤矿局部通风机的应用是一个逐步的过程。
通过系统监测与数据采集、数据分析与预测、自动调节与优化、远程监控与操作以及故障诊断与维护等步骤，智能控制系统能够提高煤矿局部通风系统的效率和安全性，减少矿井事故的发生。
这对于煤矿行业的安全生产和可持续发展至关重要。
矿井主通风机自动化控制技术的研究与应用
矿井主通风机自动化控制技术的研究与应用1. 引言1.1 矿井主通风机自动化控制技术的研究与应用概述矿井主通风机自动化控制技术是指利用先进的自动化技术和设备，对矿井主通风机进行智能化控制和运行管理的技术。
随着信息技术和控制技术的不断发展，矿井主通风机自动化控制技术在矿山安全生产、资源节约和环保方面发挥着越来越重要的作用。
本文将对矿井主通风机自动化控制技术的研究历程、关键技术、安全生产重要性、资源节约和环保应用、未来发展方向进行探讨和分析，旨在深入了解矿井主通风机自动化控制技术的最新进展，并为该领域的研究和应用提供参考。
通过对矿井主通风机自动化控制技术的全面了解，可以更好地推动矿山生产的智能化、信息化和数字化进程，提高煤矿生产效率和安全水平，实现矿业可持续发展的目标。
2. 正文2.1 矿井主通风机自动化控制技术的发展历程矿井主通风机自动化控制技术的发展历程可以追溯到20世纪80年代。
在当时，矿井主通风系统仍然主要依靠人工操作，存在着通风量无法实时调节、风机运行状态难以监测等问题。
随着计算机技术和自动化控制技术的发展，矿井主通风机自动化控制技术逐渐成熟。
在90年代初，矿井主通风机自动化控制系统开始得到应用，实现了对风量、风压、风温等参数的实时监测和调节。
随着数字化技术的不断完善，矿井主通风机自动化控制技术逐步实现了远程监控和远程操作，大大提高了通风系统的运行效率和安全性。
2000年代，随着物联网技术的普及，矿井主通风机自动化控制技术迎来了新的发展机遇。
传感器、无线通讯技术等的应用使得矿井主通风系统能够实现更精确、更智能的控制，提高了整个矿井的生产效率和安全水平。
目前，矿井主通风机自动化控制技术已经成为矿业生产中不可或缺的重要技术手段，对于提高矿山生产效率、保障矿工安全具有重要意义。
随着技术的不断进步，矿井主通风机自动化控制技术将继续迎来新的发展，为矿业行业的可持续发展提供更好的支持。
2.2 矿井主通风机自动化控制技术的关键技术矿井主通风机自动化控制技术的关键技术包括硬件技术和软件技术两个方面。
煤矿井下局部通风机智能控制的创新思路
煤矿井下局部通风机智能控制的创新思路煤矿井下局部通风机智能控制的创新思路煤矿井下局部通风机智能控制的创新思路：第一步：数据收集和分析为了实现煤矿井下局部通风机的智能控制，首先需要收集和分析相关的数据。
可以利用传感器和监测设备来收集温度、湿度、氧气浓度等环境参数的实时数据，同时还可以收集通风机的运行状态和能耗数据等。
通过对这些数据进行分析和研究，可以更好地了解井下环境的变化以及通风机的运行特点。
第二步：建立模型和算法在获得了足够的数据之后，可以基于这些数据建立通风机的模型和算法。
通过对数据进行建模和分析，可以找出通风机运行的规律和影响因素。
可以利用机器学习等算法来构建预测模型，以预测井下环境的变化和通风机的运行状态。
同时，还可以设计相应的控制算法，根据模型预测的结果进行智能控制。
第三步：智能控制策略设计基于建立的模型和算法，可以设计智能控制策略。
智能控制策略可以根据实时的环境数据和通风机的运行状态，调整通风机的运行参数，以实现最优的通风效果和能耗效率。
例如，在温度过高或氧气浓度过低时，通风机可以自动调整风量和转速，增加通风效果；在环境条件稳定时，通风机可以自动调整运行参数，降低能耗。
第四步：智能控制系统的建设在制定了智能控制策略之后，需要建设相应的智能控制系统。
可以利用现代工业自动化和信息技术手段，搭建一个集数据采集、处理、控制和监测于一体的系统。
该系统可以实现对井下环境和通风机运行状态的实时监测和数据传输，同时也能够接收和执行智能控制策略。
第五步：系统实施和优化在完成系统建设之后，需要进行系统实施和优化。
可以通过在实际井下环境中的应用和测试，不断优化智能控制算法和策略，提高系统的智能化水平和控制效果。
同时，还需要对系统进行定期维护和更新，确保系统的稳定性和可靠性。
通过以上的步骤，可以实现煤矿井下局部通风机的智能控制。
这种智能控制系统可以提高通风效率和能耗效率，同时也可以提高煤矿工人的工作环境安全性。
基于人机工程学的模拟矿井通风设备设计
煤层 ， 根据安全规 程规定 ， 设 计确 定采 区回风 上 山为 专用 回
风巷 。通 风方 式 为 中 央分 列式 ， 通 风方 法 为 地 面机 械 抽 出 式 。由主平硐 、 副 平硐 进 风 ， 东 翼 回风 斜井 回风 。东翼 回风
费也少 １ ． １ ６万 元。经 综 合 比较 ， 设计推荐一方案， 即选 用
更加 宜人 、 安全 、 高效。
【 关键 词 】 模拟矿 井； 通风设计 ； 人机 工程 【 基 金项 目】 本文 为新 疆工程 学院科研 基金项 目（ 编号 ： ２ ０ １ ２ ｘ ｇ ｙ ２ ４ １ ４ １ ２ ） 研 究成果。 【 作者 单位 】 蔺惊 ， 肖萍 ； 新 疆工程 学院
二、 矿 井通 风 方式
本井 田开 采 面积 较 大 ， 根据 矿 井 的开 拓及 井 筒 布置 形 式， 矿井通风方 式采用 中央分 列式 。矿井 初期 ， 共 布 置三 个
调速精确性 高 ， 空 气动 力性 能 优越 ， 可 靠性 高 ， 反 风量 大 ； 产
品配带消音器 、 箱 式 风 门、 轴 承 润滑站 等 。缺点 是 占地 面积 大， 安装技术要求高 ， 施工周期长 ， 土建工程量大 。
９ ０＝９ ４． ５ ｍ。 ／ ｓ
，
Ｑ ｂ难 ＝１ ． ０ ５×１ ０ ０＝１ ０ ５ ｍ ／ ｓ 。负 压 ： 通 风容
根据 矿井 风量 、 负压 以及 国内通 风设 备使 用情 况 ， 设计
考虑 了两个方案 。防爆 对旋 轴流 式 通风机 两套 ， 配 风机 用 防爆 变 频 电 动机 ， ２ Ｘ ２ ５ ０ ｋ Ｗ、 ６ ６ ０ Ｖ、
发， 开展采煤机械 中人 一机 一环 境 的系统 化研 究 ， 以创造 适
基于人工智能算法的矿井通风系统自动化优化研究
基于人工智能算法的矿井通风系统自动化优化研究摘要：本研究旨在探索基于人工智能算法的矿井通风系统自动化优化方法，以提高矿井通风系统的效率和安全性。
首先介绍了矿井通风系统的重要性及现状，分析了其存在的问题和挑战。
然后详细介绍了人工智能算法的基本原理和分类，并探讨了其在矿井通风系统优化中的应用。
随后，阐述了基于人工智能算法的矿井通风系统自动化优化方法的实施流程，讨论了不同算法的适应性和效果，并分析了实施该方法的优势和难点最后，总结研究结果和发现，讨论了基于人工智能算法的矿井通风系统自动化优化方法的应用前景，并提出了进一步研究的建议和方向。
关键词：人工智能；矿井通风；自动化一、引言矿井通风系统在矿山生产中扮演着至关重要的角色，它不仅能提供人员作业空间的安全环境，还能有效控制矿井环境中的有害气体和煤尘，从而保障矿山的生产效率和工人的健康安全。
然而，由于矿井条件的复杂性和系统的耦合性，矿井通风系统的运行和调节存在一定难度，常常面临效率低下、能耗高、安全隐患较大等问题。
二、矿井通风系统的重要性及现状矿井通风系统在矿山生产中的重要性不可忽视。
它的主要功能是保证矿井内的空气流动，并控制有害气体和煤尘的浓度，为工人提供安全的作业环境。
矿井通风系统还能消散地壳热、调节矿井温度、降低湿度等，从而提高工作效率和生产质量。
然而，目前矿井通风系统在运行和调节方面仍存在一些问题和挑战。
首先，由于矿井环境的复杂性，传统的手动调节方法往往效率低下且难以应对突发情况。
其次，通风系统的能耗较高，不利于环境保护和可持续发展。
研究和应用先进的优化方法和技术来改进矿井通风系统的运行与管理具有重要意义。
人工智能算法正逐渐成为矿井通风系统优化的一种新手段。
它能够基于大量的数据和模型，通过机器学习和优化算法，自动调整通风系统的参数和控制策略，以实现系统的自适应和最优化。
这种基于人工智能的矿井通风系统优化方法有望提高通风系统的效率、降低能耗、减少安全风险，从而推动矿山领域的可持续发展。
矿井通风系统优化调控算法与三维可视化关键技术研究
矿井通风系统优化调控算法与三维可视化关键技术研究一、综述随着现代工业的迅猛发展，矿产资源的开采量不断攀升，矿井工程的重要性愈发凸显。
矿井通风系统作为保障矿山安全生产的关键环节，其性能优劣直接关系到矿井的安全生产和作业效率。
本文旨在综述矿井通风系统优化调控算法与三维可视化关键技术的研究进展，分析当前矿井通风系统面临的挑战，并探讨未来可能的研究方向。
传统的矿井通风系统设计主要依赖于工程师的经验和简单的计算方法，存在诸多不足之处。
随着矿井规模的不断扩大和开采深度的提高，矿井通风系统面临着诸多挑战，如通风阻力增大、风量分配不均、空气质量恶化等。
如何科学、有效地优化矿井通风系统，提高矿井的安全生产和作业效率，成为当前矿业领域亟待解决的问题。
为了应对上述挑战，学术界和工程界对矿井通风系统的优化调控算法进行了大量研究。
这些算法主要包括基于遗传算法的优化方法、基于粒子群算法的优化方法、基于神经网络的优化方法等。
这些算法能够综合考虑多种因素，对矿井通风系统进行精确优化，提高通风效率，确保矿井的安全可靠运行。
三维可视化技术为矿井通风系统的优化调控提供了全新的视角和方法。
通过将矿井通风系统以三维模型的形式展现出来，可以更加直观地了解矿井通风系统的结构和运行状况。
三维可视化技术还可以实现对矿井通风系统的动态模拟和优化调控，在虚拟环境中提前验证优化方案的有效性，从而降低矿井通风系统的建设成本和风险。
矿井通风系统优化调控算法与三维可视化技术在矿井通风系统研究中具有重要的意义和应用价值。
通过综合运用这些技术手段，可以有效地解决传统矿井通风系统设计中存在的问题，提高矿井的安全生产和作业效率。
随着计算机技术和人工智能的不断发展，相信矿井通风系统优化调控算法与三维可视化技术将在矿业领域发挥更加重要的作用。
1. 矿井通风的重要性及其在矿山安全生产中的作用在现代工业生产中，矿井通风系统的性能直接影响到矿山的安全生产和作业效率。
矿井通风不仅为矿工提供必要的氧气，排除有害气体和粉尘，还在稳定地下空气压力、温度和湿度等方面发挥着至关重要的作用。
煤矿井下智能通风系统构建研究
收稿日期:2023 02 26作者简介:陈晋龙(1988-),男,山西五寨人,助理工程师,从事煤矿通风相关技术工作㊂doi:10.3969/j.issn.1005-2798.2023.10.025煤矿井下智能通风系统构建研究陈晋龙(山西王家岭煤业有限公司,山西保德㊀036600)摘㊀要:为提高矿井通风效率㊁通风系统稳定性,在分析矿井原有通风系统㊁控制系统架构及存在问题的基础上,构建了智能通风系统㊂该智能通风系统通过CAN 总线实现现场设备控制柜㊁采用工业以太网实现传感器监测数据远程传输,通过高精度测风仪㊁远程控制风门㊁远程控制风窗以及现场监控计算机㊁远程监控计算机等实现智能分析㊁智能控制㊂对智能通风系统整体架构以及关键设备等进行分析,并进行工程应用㊂现场应用后,该智能通风系统运行平稳,在提高通风系统可靠性㊁智能化程度及降低劳动强度等方面表现出一定优势㊂关键词:煤炭开采;通风系统;远程监控;智能通风中图分类号:TD635㊀㊀㊀文献标识码:B㊀㊀㊀文章编号:1005 2798(2023)10 0087 03㊀㊀通风系统是煤矿井下安全生产的基础,煤矿要满足 以风定产 的要求,通过通风解决煤矿井下粉尘㊁瓦斯积聚等问题,降低井下温度[1-2]㊂煤矿井下通风系统平稳㊁可靠运行是煤矿安全生产的关键㊂现阶段,煤矿通风系统管理水平较低,使用的设备较为落后,在一定程度上制约了煤矿安全高效生产[3-6]㊂文章以山西某矿为工程实例,对该矿现有通风系统进行分析并指出不足之处,并给出智能通风系统构建方案,以期在一定程度上提升井下通风效率及可靠性㊂1㊀工程概况1.1㊀通风设施山西某矿设计产能为1.8ˑ106t /a,主采煤层包括3号㊁7号㊁9号及11号煤层,煤层赋存条件好,回采区域内地质构造不发育㊁水文地质条件简单㊂矿井采用中央并列式通风方式㊂近些年来随着切顶留巷技术的不断应用,井下采面通风方式有U 型㊁Y 型两种㊂煤矿地面主要通风机实现自动化控制,而井下局部通风机则普遍采用人工控制㊂井下通风构筑物包括各种风门㊁风窗等,对现有通风构筑物进行综合统计分析,并评价各通风设施的智能化程度,统计结果见表1.矿井大部分的通风构筑物自动化程度较低,井下通风风门及风窗等均未安装监控系统,通过机械方式驱动,使用期间需由技术员手动调试㊂部分智能化通风构筑物驱动动力源于井下压风系统,安装调试简单㊁动力源来源方便㊂1.2㊀通风控制系统现阶段矿井采用PLC 对井下通风系统进行控制,见图1.通风监测设备包括采集及A /D 转换㊁调控执行㊁数据分析与处理等功能模块㊂主控制器选用S7-300系列PLC.采集及A /D 转换模块主要是采集井下各巷道内风速㊁风压㊁瓦斯含量等信息,通过风压㊁风量及温度传感器等实现巷道环境信息采集,采用瓦斯传感器实现各位置瓦斯体积分数采集,各传感器获取信息首先用EM235模块进行A /D 转换并传输至S7-300PLC,PLC 再将监测数据传输到上位机处理;上位机通过RS485接口接收PLC 信息,通过FameView 上位机分析软件分析数据并向下位机PLC 发出操作指令;控制算法采用模糊PID 控制算法,对巷道内瓦斯体积分数的变化进行动态响应,确保巷道内有足够的新鲜空气,将瓦斯体积分数控制在允许范围内㊂控制执行模块通过下位机PLC 发出控制指令,并通过EM232模块调整变频器输出电流频率㊂矿井现阶段采用的基于PLC 的通风控制系统控制方便㊁结构简单,但是也存在下述问题:表1㊀通风系统设施及构筑物智能化程度统计结果通风设施名称智能化程度/%行人风门26.51行车风门42.65调节风窗 4.77调节风门 4.26其他设施21.42㊀㊀1)㊀数据采集量较小,不能获取足够的通风数㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第32卷㊀第10期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀2023年10月据,可能导致上位机分析结果不准确;2)㊀系统响应速度缓慢,从传感器监测到有害气体超限到通风量增加,减少有害气体含量,整个过程耗时较长;3)㊀不能确保合理供风,会出现供风量不足或者偏高等问题,难以实现按需供风㊂因此,需要构建智能通风系统实现煤矿井下高效㊁可靠供风,按需调节供风量㊂图1㊀矿井原有通风系统架构2㊀矿井智能通风系统构建2.1㊀智能通风系统整体架构煤矿井下供风系统较为复杂,文中提出一种基于现场总线的智能通风系统,该系统采用模块化设计,将数据采集㊁决策执行㊁分析处理等系统划分成若干功能模块,各功能模块间通过工业以太网通信,通过现场CAN总线方式实现控制功能,使智能通风系统具备远程控制㊁集成管理等功能[7-8]㊂智能通风系统功能模块包括数据采集㊁险情报警㊁操作执行以及冗余设计等,见图2.图2㊀智能通风系统功能模块智能通风系统用嵌入式模块化设计,可缩短设计周期㊁便于系统快速搭建,系统运行后各功能模块独立运行,相互不干扰㊂智能通风系统综合CAN总线㊁工业以太网两层控制网络,CAN总线实现现场控制㊁工业以太网实现数据远程传输,上位机将控制指令通过工业以太网传输至现场主控制器,并通过CAN总线控制通风机㊁通风构筑物㊁冗余设备及报警装置,确保通风系统可快速响应㊂具体构建的智能通风系统方案见图3.图3㊀智能通风系统构建方案㊀㊀井下各环境传感器㊁设备检测传感器等将通过数据采集卡将数据传输至现场监控计算机,现场监控计算机通过工业以太网将数据传输给远程监控计算机;现场监控计算机可依据各传感器检测数据智能分析井下通风情况,然后通过本地网络将远程控制指令传输至现场主控制器,主控制器解析主控制指令并控制设备运行㊂现场主控制器及CAN节点依据检测数据变化,做出合理决策,确保通风系统安全㊁可靠及智能化运行㊂远程控制计算机综合使用模糊控制算法㊁智能分析软件对井下通风系统建模,并依据传感器检测数据对通风系统运行情况进行预测㊂当发现井下存88㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第32卷在安全风险且现有通风系统难以处理时,井下报警系统开始工作并发出警告,提醒井下人员及时撤离㊂通过冗余系统可进一步提高智能通风系统运行的可靠性,确保通风系统时刻稳定运行㊂智能通风系统可大量采集井下数据并进行大数据分析,确定最佳处理方案,并按需供风;同时现场主控制器内置的智能算法分析各节点数据变化趋势,可超前调节风量㊂2.2㊀智能通风设备煤矿井下通风智能调控采用 用风点-盘区-矿井 三级方式,其中掘进巷道用风量通过调整局部通风机转速实现,采面需风量通过控制回风联络巷或者并联风道内的调节风窗实现,盘区风量则通过风机或者盘区总回风巷内的调节风窗实现㊂1)㊀精准测风传感器㊂采用基于超声波的高精度传感器对巷道内风速进行测量㊂根据通风网络图以及风量分配计算方法,合理确定通风系统中合理的测风点㊂将测风传感器布置在风流稳定点,选用YFC15煤矿用风速仪,技术参数见表2.表2㊀YFC15型煤矿用风速仪技术参数测量范围/(m㊃s -1)响应时间/s 通讯距离/km测量显示供电电压/V 安装角度数据接口安装距离/m防护等级-15~15120ɤ104行LCD 汉字显示DC18与巷道轴线成30ʎ~60ʎ(一般45ʎ)RS485输出1~12(换能器安装距离)IP65㊀㊀2)㊀远程控制风门㊂远程控制风门在传统风门的基础上进行升级改造,使风门具备远程自动㊁就地控制以及全自动控制等功能模式,各功能模式间可切换,同时各组风门可设置自己的工作模式,互不干扰㊂通过上位机可实时查看各风门的工作状态㊂当传感器等出现通信中断或者故障时,上位机会发出预警信号㊂3)㊀远程控制调节风窗㊂远程控制调节风窗结构见图4,设置有行人门并为带式输送机通过留有通道㊂调节风窗用过框体及若干组扇页等组成百叶风窗,通过连杆机构㊁执行器等调节扇页角度,实现远程调节㊂风窗控制有就地手动㊁全自动以及远程自动等模式,同时具备自动修正㊁断电自锁等保护功能㊂在风窗附近布置摄像头,地面上位机可实时掌握风窗运行状态㊂图4㊀风窗结构示意(单位:mm)3㊀现场应用效果2022年5月,矿井智能通风系统构建完成并试运行,对试运行期间存在的问题进行了优化改进㊂智能通风系统可实现动态识别㊁联动控制以及精准预警等功能,在井下远程控制风门㊁风窗等位置均布置摄像头,便于精准掌握通风设施运行状态㊂系统运行后,通风管理水平得以明显提升,有效减少了工作人员数量㊁降低了劳动强度,预计每年可节省人工费用约2%;矿井井下通风系统抗风险能力以及安全系数等均得以提升,同时可实现按需供风㊁及时调风,年可直接降低通风系统电能消耗10%~15%.参考文献:[1]㊀吴㊀杨.浅析煤矿智能通风系统[J].能源与节能,2022(11):146-147,179.[2]㊀张㊀明,何云文.黄白茨煤矿智能通风系统建设研究与设计[J].中国煤炭,2022,48(9):107-112.[3]㊀郭炜舟,沈㊀斌,汪㊀洋,等.葫芦素煤矿智能通风系统建设与应用[J].煤矿安全,2022,53(9):233-238.[4]㊀李㊀博.煤矿智能通风系统设计与研究[J].自动化应用,2022(8):135-137,141.[5]㊀闫建武.煤矿智能通风与监测系统研究[J].机械管理开发,2022,37(6):223-224.[6]㊀陈翰光.矿井智能通风与实时监测控制系统[J].自动化应用,2020(9):126-128.[7]㊀邓照玉.近距离自燃煤层回采工作面合理通风研究[J].中国矿山工程,2020,49(3):35-37,61.[8]㊀宁玉淼.动态管理模型监测技术在通风系统中的应用[J].中国矿山工程,2019,48(4):59-61,73.[责任编辑:常丽芳]98第10期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈晋龙:煤矿井下智能通风系统构建研究㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀。
基于人工智能的智能建筑通风系统的设计与实施
基于人工智能的智能建筑通风系统的设计与实施随着科学技术的不断发展，人们对于智能化建筑的需求也越来越高。
智能建筑通风系统作为其中的重要组成部分，不仅可以提供舒适的室内环境，还能够实现能源的有效利用。
基于人工智能的智能建筑通风系统的设计与实施，成为了建筑领域的研究热点。
本文将深入探讨智能建筑通风系统的设计原则、实施方案以及未来发展趋势。
一、设计原则1. 智能化：智能建筑通风系统应具备自动控制和智能决策的能力，能够根据不同的室内外环境因素进行调整，以提供最佳的通风效果。
可以通过传感器感知温度、湿度、CO2浓度等参数，利用人工智能算法进行分析和决策，并通过执行机构控制通风设备。
2. 节能高效：智能建筑通风系统的设计应充分考虑能源利用效率，减少不必要的能源浪费。
系统应能根据室内外温度差异和变化情况，在保证室内舒适的前提下，合理调节通风量，控制空调设备运行时长，降低能耗。
3. 安全可靠：智能建筑通风系统要保证通风设备的正常运行，以及自动控制系统的可靠性。
系统应具备故障检测、故障报警和备份控制等功能，确保系统的连续运行。
二、实施方案1. 传感器与数据采集：安装适当的温度传感器、湿度传感器、CO2传感器等，实时获取室内外环境数据。
通过数据采集系统对这些数据进行采集、实时处理和分析，为后续的智能控制提供数据支持。
2. 数据模型与算法：基于采集到的环境数据，建立合适的数据模型，进行数据挖掘和分析。
运用人工智能算法，如机器学习、神经网络等，对数据进行筛选、分类、预测等处理，以实现智能决策。
3. 控制策略与执行：根据智能化决策结果，设计出合适的控制策略，控制通风设备的启停、开度调整等。
通过执行机构，如电动窗户、风机等，实施控制策略，实现智能调节通风量、优化室内环境。
4. 智能化管理与维护：设计一个智能化的建筑管理系统，对通风系统进行监测、维护和管理。
利用大数据和人工智能技术，对通风设备的运行情况进行监控，实时分析设备性能，并发现故障进行预警，提高系统的可靠性和可维护性。
人工智能技术在煤矿电机设备中的运用分析
人工智能技术在煤矿电机设备中的运用分析摘要：人工智能技术从本质上来说，即依据计算机处理系统，利用编程操作融入个人思考，以此为基础运用计算机进行操作和控制。
运用人工智能技术，可以对成本进行控制，节省人力、物力、财力等资源。
除此以外，通过合理性较强的操作还可以提高生产效率。
人工智能技术一方面可以运用在人们日常的生活中，另一方面，可以运用在煤矿电机设备中。
关键词：煤矿；电机设备；人工智能技术；运用1人工智能技术在煤矿电机设备中的运用优势在开展煤矿作业时，运用人工智能技术，随着现阶段科技水平的持续提升，人工智能获得了一定的发展，推动了矿山机械工业迈入一个全新的发展阶段。
人工智能技术在不断发展及研究过程中如何有效运用，在新时期背景下煤矿机械上是一项重要的研究课题。
随着现阶段煤矿生产提出了高效高质要求以及科技持续发展，煤矿机械朝着无人化、智能化重点发展。
与此同时，在煤矿生产这一领域电子控制装置的运用越来越广，由于设备结构存在一定的复杂性，对其进行维修也提出了越来越高的专业化要求，如煤矿行业经常使用的风机、提升机以及带式输送机等井下设备。
在煤炭行业中，人工智能的运用越来越普遍，将会推动煤炭行业整体实力的增强。
在煤炭工业中合理运用人工智能技术，能够花费较少的时间获得最大化产出效益，从而保障煤炭行业安全、高效且清洁化生产。
在煤矿机械中运用人工智能技术存在十分重要的意义，一方面，可以推动劳动力的解放，提升煤矿机械整体工作效率；另一方面，可以推动煤炭经济效益以及综合生产能力的提升。
井下劳动强度较大且工作时间较长，从事矿业生产的人员生活保障有所欠缺，在煤矿机械生产中引入人工智能技术后，智能机械进一步取代了危险作业环境中的人工机械，与此同时，推动设备的稳定性及安全性提升，为从事矿业工作的人员提供一定的安全保障。
除此以外，部分准确性更强的声音监测设备在某种程度上还可以避免重大安全事故的发生。
基于此，将人工智能技术在各种煤矿机械上运用十分重要。
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析
人工智能在煤矿安全生产中的运用分析煤矿安全一直是一个重要的社会问题，对于保障煤矿工人的生命财产安全具有重要意义。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在煤矿安全生产中的运用也逐渐得到重视。
本文将从人工智能在煤矿安全生产中的应用领域、现有的技术和未来的发展方向等方面进行分析。
人工智能在煤矿安全生产中的应用领域主要包括煤矿监控、煤矿通风系统优化、煤矿智能故障诊断和预测、煤矿安全培训等。
人工智能在煤矿监控中的应用能够对煤矿工作环境进行实时监测，并通过传感器、摄像头等设备收集各类数据。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对煤矿工作环境中的异常情况进行自动识别和预警。
可以通过分析地质数据预测地质灾害的发生，通过监测设备的数据分析预防设备的故障等。
这样可以大大提高煤矿工人的安全意识和预警能力，减少事故的发生。
人工智能在煤矿通风系统优化方面的应用也非常重要。
煤矿通风系统是煤矿安全生产中的关键环节。
传统的通风系统的设计通常基于经验和简化的模型，无法满足复杂的矿井环境和工况变化的要求。
而通过人工智能技术，可以对煤矿通风系统进行精确的建模和优化。
通过对煤矿内部的气流和温度等数据进行实时监测和分析，可以及时调整通风系统的运行状态，以达到最优的通风效果，提高煤矿工作环境的安全性。
人工智能还可以应用于煤矿智能故障诊断和预测。
传统的故障诊断和预测主要基于人工经验和专家判断，效率低下且容易出错。
通过人工智能技术，可以从大量的历史数据中提取特征，建立故障诊断和预测的模型。
通过监测设备的运行数据，可以及时识别设备的故障状态，并提前预测设备的寿命和维护需求，从而减少故障造成的影响和损失。
人工智能还可以应用于煤矿安全培训。
通过虚拟现实技术和人工智能技术的结合，可以实现对煤矿安全工作的模拟培训。
通过虚拟现实技术，可以模拟真实的煤矿工作环境和事故场景，使工人在虚拟环境中接受培训。
通过人工智能技术，可以根据个人的能力和培训进度，智能调整培训内容和难度，提高培训效果和人员的安全素质。
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（ ｃｏｌ ｆ ｌｃ ｃａｄＰｗ ｒＥ ｇｎｅ ｎ ，Ｔ ｉ ａ ｎｖｒｔ ｆ ｃ ｎｅａｄＴｃ ｎｌ ｙ ａ ｕ ｎ ３０ ４，Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｏ ｅｔ ｎ ｏ ｅ ｎ ｉｅｒ ｇ ａ ｕ ｎＵ ｉｅｓｙｏ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｔ ｉ ａ ，０ ０ ２ Ｅ ｒ ｉ ｉ ｙ ｉ Ｓｅ ｏ ｙ ｈｎ ）
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 （ Ｂ ） Ｒ Ｆ 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。 关键词 ：通风机 模 型 ；系统辨识 ；径 向基 神 经 网络 ；Ｔ—Ｓ模 型 中图分类 号 ：Ｔ ７ ４ Ｄ ２ 文献 标识码 ：Ａ 文章 编号 ：１７ — ９ ９ ２ ０ ）２０ ８ －４ ６ １ ０ ５ （ ０ ８ １ －０ ００
据统计 ，中国煤矿 重大 事故 中 ７ ％ 以上是 瓦斯事 故 ， ０ 而矿井采掘工作 面更 是瓦斯 、煤 层事故 的多发 地点 ，瓦斯
煤
炭
工
程
２０ ０ ８年第 １ ２期
基 于人 工 智 能 的矿 井 主通 风 机 建模 研 究
杜欣 慧，宋建成 ，朱善俊 ，刘娇
（ 太原理工大学 电气与动力工程学 院 ，山西 太原 ００２ ） ３０ ４
摘
要 ：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
Ｓｔ ｄ ｎ ｏ ｅｉ ｇ ｏ ｉ ａ ｎ ｖ ｎ ｉａ ｏ ａ ｅ ｕ ｙ ｏ ｍ ｄ ｌｎ ｆｍ ｎｅ ｍ ｉ ｅ ｔｌ ｔ ｒ ｂ ｓ
ｏ ｒ ｉ ｃａ ｎ ｅ ｌ ｅ ｅ ｎ ａ ｔｆ ｉ ｌｉ ｔ ｌｉ ｎｃ ｉ ｇ
Ｄ ｉ ｈ ｉ Ｏ ＧＪ ｎ—ｃｅｇ Ｈ ｈｎ— ｕ ，ＬＵ Ｊ ｏ Ｕ Ｘｎ— ｕ，Ｓ Ｎ ｉ ａ ｈ ｎ ，Ｚ Ｕ Ｓａ ｊｎ Ｉ ｉ ａ
Ｋｅ ｙｗｏ ｄｓ： ｖ ｎ ｉ ｔｒｍ ｏ ｅ ； ｓ ｓｅ ｉ ｅ ｔｆｃ ｔ ｎ； ＲＢＦ — ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｒ ｅ ｔｌ ｏ ｄ ｌ ｙ ｔｍ ｄ ｎ ｉ ａｉ ａ ｉ ｏ ｅ ｒ ｌｎｅｗｏ ｋ； Ｔ —Ｓ ｍｏ ｅ ｄｌ
１ 概述 用对象来自常运行时的输 入输 出数据就 可 以得 到 比较 精确 的 对象模型 ，不会对 系统产 生不利 影响 。通过仿 真可 以看 出