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基于人工智能的矿井主通风机建模研究
  • 168
  • 作者

    杜欣慧宋建成朱善俊刘娇

  • 单位

    太原理工大学电气与动力工程学院

  • 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(RBF)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

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2008年12期
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