矿井风流调控装置自适应智能调控方法_中国煤炭行业知识服务平台

矿井风流调控装置自适应智能调控方法

作者

朱斌王蒙飞张钧琦龚晓燕
单位

长安大学智能制造研究所西安科技大学机械工程学院
摘要

针对矿井巷道风流分布不合理、瓦斯粉尘易积聚等安全问题，基于数字孪生和遗传神经网络（GA-BP）技术，提出一种风筒出风口参数能动态跟随瓦斯粉尘浓度变化而自适应调节的智能调控方法。首先，根据矿井巷道真实环境和物理调控装置建立数字孪生虚拟模型，实现物理装置和虚拟模型的双向实时映射和同步。其次，构建基于遗传算法（GA）改进的BP神经网络，得到最佳权值和阈值。最后，将GA-BP神经网络模型封装在数字孪生虚拟模型中，实现虚拟模型远程对物理调控装置的同步可视化智能调控，为矿井通风智能化提供一种有效方法和思路。
关键词

调控装置数字孪生GA-BP神经网络智能调控
基金项目(Foundation)

国家自然科学基金面上项目（51874235）；陕西省自然科学基金联合基金项目（2021JLM-01）；
文章目录

0前言
1 总体思路
2 基于GA-BP的风流调控方法
(1）样本数据获取
(2)BP神经网络结构设计
(3)GA-BP神经网络
3 试验验证及应用
(1）试验验证
(2）实际应用
4 结语
引用格式

朱斌,王蒙飞,张钧琦,龚晓燕.矿井风流调控装置自适应智能调控方法[J].煤矿机械,2023,44(07):187-189.DOI:10.13436/j.mkjx.202307060.
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