针对传统的井下局部通风机恒速运行及浪费电能的缺陷,提出了一种基于BP神经网络和模糊控制的智能通风系统。将井下瓦斯浓度、温度、湿度及煤尘等参数输入到BP神经网络模型中,对井下风量进行预测,通过当前风量与预测风量的对比,运用模糊控制算法对变频器电压进行调节,从而实现对变频器输出频率的控制,有效降低了局部通风机的耗电量,对煤矿安全生产具有重要的现实意义。
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