煤矿瓦斯涌出量预测及仿真研究

瓦斯涌出量受很多随机性因素的影响,传统的预测方法精度低,使得瓦斯事故频频发生。针对瓦斯涌出量系统的高度非线性和复杂性,为了提高瓦斯涌出量的预测精度,提出了基于自学习模糊神经网络的一种控制算法。用遗传算法离线训练该控制算法的参数,由于BP神经网络具有很强的局部搜索能力和对对象的适应能力,用BP网络在线学习参数,建立了基于自学习模糊神经网络控制算法的瓦斯涌出量动态系统的预测模型。对同煤某矿采集样本数据并进行预处理,建立了具有优化参数的网络结构。最后,将该控制算法的预测结果与实际值和常规模糊神经网络模型进行比较,说明了该控制算法降低了预测误差,具有更高的预测精度,为解决瓦斯预测问题提供了一条新的理论支持。     

基于LonWorks总线的全分布式瓦斯监控系统

针对传统主从式瓦斯监控系统布线复杂、信息传输误码率高等问题,提出利用LonWorks技术构建全分布式瓦斯监控系统,介绍了基于LonWorks总线的全分布式瓦斯监控系统的结构及软硬件设计。该系统由监控分站、网络控制器和监控工作站三层结构组成,其中网络控制器用于实现监控分站与监控工作站的远程通信,监控分站完成对瓦斯的现场监控。测试结果表明,基于LonWorks总线的全分布式瓦斯监控系统性能良好,在一定条件下控制执行时间不大于1s,传输误码率小于10-6。     

煤矿智能瓦斯巡检管理系统的研制

为保证瓦斯监测数据的准确性、及时性,实现瓦斯安全预警,研制了一套煤矿智能瓦斯巡检管理系统。该系统采用无线技术及传感器技术,可实时监测、显示及语音提示瓦斯浓度、时间、电池电压等信息,并可将巡检信息上传到计算机,经系统配套软件分析处理后形成巡检路线或瓦斯预测曲线等供煤矿安全监控管理人员分析使用。工业性试验结果表明,该系统运行可靠,故障率极低。     

瓦斯发电预处理系统研究

针对目前应用于煤炭行业的瓦斯发电预处理系统不能很好地满足煤矿安全要求及其自动化程度不高等问题,提出了一套符合煤矿安全规程的瓦斯发电预处理系统的设计方案,阐述了该系统的结构、各功能单元的实现方法及软件设计方案。该系统在结构和控制方法上对现有的瓦斯发电预处理系统进行了创新设计,即增加了阻火防爆单元、除湿单元增加了气水分离器和自动放水器、采用PID控制器对关键环节进行控制等。实际应用表明,该系统较现有的瓦斯发电预处理系统提高了发电机组输出功率和发电效率,延长了机组运行时间和寿命,且具有较高的安全可靠性。     

瓦斯地质动态分析及瓦斯涌出实时预警系统

为了防止煤与瓦斯突出事故,提高矿井的安全保障能力,结合新元公司实际情况,建立了瓦斯地质动态分析及瓦斯涌出实时预警系统。在统计和分析该公司矿井瓦斯地质相关资料的基础上,创建了瓦斯地质空间数据库,采用动态分析技术筛选出了影响瓦斯赋存的主控因素,自动绘制了瓦斯参数等值线并划分出突出危险区。对突出危险区内的工作面进行重点关注,考察其瓦斯涌出特征及预警指标,并与瓦斯监测系统无缝连接,实现了非接触式连续预警。     

面向矿井瓦斯监测的ZigBee无线传感网系统设计

针对传统有线传感网在井下进行瓦斯监测存在使用成本高、移动性差及覆盖范围有限等问题,设计了一种面向矿井瓦斯监测的ZigBee无线传感网系统。该系统利用采集节点实时采集井下瓦斯浓度,采用ZigBee协议将瓦斯浓度数据实时传输至汇聚节点,由汇聚节点汇总并传输至嵌入式网关,数据经嵌入式网关解析处理后转发至矿井监控中心,从而实现井下瓦斯监测数据的实时显示。实验结果表明,该系统具有较高的可靠性和较好的实时性,覆盖范围广。     

基于ZigBee的瓦斯监测系统研究

针对传统的瓦斯监测方法的不足,提出了一种采用ZigBee技术的瓦斯监测系统。分析了瓦斯浓度恒温检测方法的原理,根据检测原理设计了瓦斯信号采集终端装置,采用ZigBee模块组建了无线通信网络,实现了对井下瓦斯含量的实时监测,当瓦斯浓度超限时会及时报警并短信通知管理人员。试验测试发现:该系统的瓦斯检测精度高,数据传输可靠,具有很强的实用性。     

瓦斯监控系统存在的问题及解决方法

分析了目前瓦斯监控系统存在的问题,指出固定式瓦斯监控系统存在监控盲区且维护不便,而移动式瓦斯监控系统不能联网监测、存在信息孤岛;介绍了一种无线移动瓦斯监控系统,该系统在便携式瓦斯检测仪中加入了无线通信模块,通过分站、无线信号收发器及漏泄电缆实现井下无线信号的连续覆盖,通过在工作面等地点布置一定数量的定位器解决便携式瓦斯检测仪的定点、定位问题。无线移动瓦斯监控系统实现了对便携式瓦斯检测仪的集中、统一管理,以及瓦斯检测数据的实时、自动上传。     

矿井局部通风机智能控制系统的设计

针对传统的矿井局部通风机变频控制系统仅随瓦斯浓度调节风量而存在的不足,文章提出了一种兼顾瓦斯浓度和煤尘浓度的矿井局部通风机智能控制系统的设计方案,介绍了基于模糊PID控制的瓦斯、煤尘浓度的模糊控制器的设计。通过对瓦斯浓度模糊控制器以及煤尘浓度模糊控制器的仿真可以看出,随着工作面瓦斯和煤尘浓度的不同,该智能控制系统会根据爆炸性气体的浓度变化,自动、连续、实时地对局部通风机进行调速。     

基于PLC的污水处理模糊控制系统

本文设计和实现了一种化工厂污水处理模糊控制系统,详细论述了硬件组成,控制算法及软件实现流程。系统采用高可靠的FX2-32可编程控制器为主控制器;控制算法采用模糊控制,对强时滞、非线性的污水处理过程具有很好的控制效果。该控制系统实现了污水处理过程的自动控制,提高了污水处理的效率,降低了污水处理成本。     

基于可变学习率BP算法的空调控制系统的研究

通过分析控制器参数学习率和控制器性能之间的关系,设计一种基于可变学习速率反向传播算法VLRBP和模糊神经元网络的变频空调控制系统.该系统不仅可以通过反传误差信号训练控制器参数,而且可以根据网络的当前状态朝最优化方向调整控制器参数的学习率.实验结果表明,该控制系统不仅比传统的空调PID控制器和模糊控制器具有更好的控制性能,而且相比基于标准BP算法和动量BP算法的模糊神经网络控制系统,也具有更快的收敛速度和更好的控制精确度.     

通风局扇变频控制系统

介绍了井下通风局扇的变频控制系统。该系统以变化的瓦斯浓度为参量 ,根据模糊控制规律 ,调整井下通风机的转速 ,可高效、安全地实现瓦斯的自动排放 ,节能效果明显。     

模糊控制在现场总线控制系统中的应用

介绍了如何把模糊控制算法与现场总线中的CAN总线结合起来应用于控制系统 ,并设计了一种智能型模糊控制算法 ,给出了系统的整体结构和现场模糊控制单元的硬件实现电路及其软件设计思路 ;系统的仿真结果表明 ,该系统实时性好 ,控制精度较高 ,鲁棒性强 ,在现场控制中有效可行     

煤气混合流量配比及热值串级模糊控制系统

文中将模糊控制技术运用到煤气混合串级调节系统中,介绍了系统的构成、原理及控制算法,有效地实现了混合煤气热值的检测和控制。     

脉动真空灭菌器加热系统的模糊控制器设计

介绍了一种用于脉动真空灭菌器加热系统的模糊控制器的设计,该设计以单片机为硬件平台,利用模霸控制策略和算法来实现。介绍了脉动真空灭菌器加热系统模糊控制器的硬件结构、控制算法及软件结构。该控制器系统响应快、超调量小、误差小、控制精度满足实用要求。     

一种新型电阻炉温度控制系统的设计

采用参数自整定FUZZY—PID控制算法控制电阻炉，将模糊控制和PID控制结合起来．既具有模糊控制快速、鲁棒性强的优点，又具有PID稳态精度高的优点。仿真结果表明，该算法使用可靠、精度高，而且具有较强的抗干扰能力和较好的鲁棒性，优于常规的PID控制与模糊控制。     

Applying weakest t-norm based approximate intuitionistic fuzzy arithmetic operations on different types of intuitionistic fuzzy numbers to evaluate reliability of PCBA fault

This research addresses system reliability analysis using weakest t-norm based approximate intuitionistic fuzzy arithmetic operations, where failure probabilities of all components are represented by different types of intuitionistic fuzzy numbers. Due to the incomplete, imprecise, vague and conflicting information about the component of system, the present study evaluates the reliability of system in terms of membership function and non-membership function by using weakest t-norm (T_w) based approximate intuitionistic fuzzy arithmetic operations on different types of intuitionistic fuzzy numbers. In general, interval arithmetic (α-cut arithmetic) operations have been used to analyze the fuzzy system reliability. In complicated systems, interval arithmetic operations may occur the accumulating phenomenon of fuzziness. In order to overcome the accumulating phenomenon of fuzziness, this research adopts approximate intuitionistic fuzzy arithmetic operations under the weakest t-norm arithmetic operations (T_w) to analyze fuzzy system reliability. The approximate intuitionistic fuzzy arithmetic operations employ principle of interval arithmetic under the weakest t-norm arithmetic operations. The proposed novel fuzzy arithmetic operations may obtain fitter decision values, which have smaller fuzziness accumulating and successfully analyze the system reliability. Also weakest t-norm arithmetic operations provide more exact fuzzy results and effectively reduce fuzzy spreads (fuzzy intervals). Using proposed approach, fuzzy reliability of series system and parallel system are also constructed. For numerical verification of proposed approach, a malfunction of printed circuit board assembly (PCBA) is presented as a numerical example. The result of the proposed method is compared with the listing approaches of reliability analysis methods.     

一种基于模糊逻辑的被动测量自适应抽样算法

结合被动抽样测量系统的特殊性，分析了模糊逻牟译控制理论应用于被动测量系统统抽样算法上的可行性，仿真结果表明，基于模糊逻辑控制理论的自适应抽样算法能够动态地调整被动测量系统地抽样间隔，使网络测量准确度和计算机资源费用达到优化。     

基于神经网络的煤气回收系统预测控制

针对传统煤气回收系统存在回收效率低、烟气大等问题,文章提出了一种基于神经网络的煤气回收系统预测控制策略,运用神经网络自适应预测控制与模糊控制相结合的方法,对某钢厂转炉煤气回收系统进行了优化。仿真结果表明,神经网络自适应预测炉口煤气涌出量的误差为-5~5 L/h,预测效果较为理想。实际应用表明,采用神经网络自适应预测控制后,煤气平均回收率达到97.5 m3/t,达到了节能降耗、成本低、保护环境的目的。