Study on the Energy Saving of Mine Ventilator Based on Artificial Intelligence Control System

机译：基于人工智能控制系统的矿井通风机节能研究

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Radial Basis Function(RBF) is used to identify the model of mine ventilator, frequency control system is introduced to control the speed of ventilator, and traditional control strategy used PID is replaced by FNN. The MATLAB simuliation results show that the ventilator modeling by RBF neural network can better reflect its nonlinear characteristic, the speed of ventilator controlled by FNN changed with the gas's concentration. The paper take a mine of Shanxi for example to calculate the energy saving index, the result reveals it has produced not only direct economic benefit but also great social and environmental benefit.

机译：利用径向基函数（RBF）来确定矿井通风机的型号，引入频率控制系统来控制通风机的速度，并用传统的PID控制策略代替FNN。 MATLAB仿真结果表明，基于RBF神经网络的通风机建模可以更好地反映其非线性特性，FNN控制的通风机速度随气体浓度的变化而变化。以山西某矿山为例，计算了节能指标，结果表明，它不仅产生了直接的经济效益，而且还产生了巨大的社会和环境效益。

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来源
《International Conference on Electrical and Control Engineering》|2010年|p.2154-2157|共4页
会议地点
作者
Du Xinhui; Song Jiancheng; Zhu Shanjun;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
FNN control; energy saving; mine ventilator; radial neural network;

机译：FNN控制;节能;矿井通风机;径向神经网络;

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