一种用于矿井通风机的神经网络自适应调速方法

摘要

本发明涉及一种用于矿井通风机的神经网络自适应调速方法，包括：利用瓦斯浓度传感器、压力传感器、激光转速仪分别测量巷道瓦斯浓度、风压、电机的转速等风机风量影响参数信息，并利用神经网络优良的非线性映射能力，建立了所述风量影响因素与通风机转速之间的非线性映射关系，获得矿井通风机自适应控制模型。本技术方案通过应用Elman神经网络和自适应遗传优化方法，并结合变频调速技术，实现了对矿井通风机风量的准确控制。该方法收敛速度快、精度高且具有较好的稳定性，在达到所需风量的同时有效节约了能源。