| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究的内容 | 第13页 |
| 1.4 本文研究的特色与创新之处 | 第13-14页 |
| 第2章 局部通风机风量调节系统理论 | 第14-22页 |
| 2.1 局部通风机通风方式 | 第14页 |
| 2.2 风机调风方法与能耗影响分析 | 第14-17页 |
| 2.2.1 风机特性曲线 | 第14-15页 |
| 2.2.2 调节挡风板的开度 | 第15-16页 |
| 2.2.3 改变动叶角度 | 第16页 |
| 2.2.4 调节风机转速 | 第16-17页 |
| 2.3 风机调速节能原理 | 第17-19页 |
| 2.3.1 风机功率与转速的关系 | 第17页 |
| 2.3.2 电动机转速与频率的关系 | 第17-18页 |
| 2.3.3 风机的节能原理 | 第18-19页 |
| 2.4 风机风量控制原理 | 第19页 |
| 2.5 矿山井下作业环境的特性 | 第19-21页 |
| 2.5.1 矿井空气中常见的有毒有害气体 | 第19-20页 |
| 2.5.2 作业区入风风质要求 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 系统控制理论 | 第22-32页 |
| 3.1 PID控制理论 | 第22-23页 |
| 3.2 模糊控制理论 | 第23-25页 |
| 3.2.1 模糊数学基础 | 第23-24页 |
| 3.2.2 模糊控制原理 | 第24-25页 |
| 3.3 神经网络基础 | 第25-27页 |
| 3.3.1 人工神经元模型 | 第25-26页 |
| 3.3.2 神经网络的结构类型 | 第26页 |
| 3.3.3 神经网络的学习 | 第26-27页 |
| 3.4 ANFIS原理 | 第27-30页 |
| 3.4.1 ANFIS结构 | 第28-29页 |
| 3.4.2 输入变量空间划分 | 第29页 |
| 3.4.3 隶属函数的确定 | 第29页 |
| 3.4.4 ANFIS的学习方法 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 ANFIS-PID控制器的设计 | 第32-44页 |
| 4.1 模糊PID控制器设计 | 第32-38页 |
| 4.1.1 模糊PID控制器原理 | 第32页 |
| 4.1.2 输入输出变量的确定 | 第32-33页 |
| 4.1.3 输入输出变量的模糊化 | 第33-34页 |
| 4.1.4 模糊规则的确定 | 第34-38页 |
| 4.2 PID控制器 | 第38-39页 |
| 4.3 ANFIS-PID控制器设计 | 第39-43页 |
| 4.3.1 ANFIS- PID原理 | 第39页 |
| 4.3.3 基于ANFIS模型的学习 | 第39-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于MATLAB的仿真及控制效果分析 | 第44-58页 |
| 5.1 MATLAB/SIMULINK软件的介绍 | 第44-45页 |
| 5.1.1 MATLAB简介 | 第44页 |
| 5.1.2 SIMULINK建模方法 | 第44-45页 |
| 5.2 基于Simulink的风量调节系统的仿真及分析 | 第45-51页 |
| 5.2.1 常规PID的仿真分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 模糊PID的仿真分析 | 第46-48页 |
| 5.2.3 ANFIS-PID控制的仿真 | 第48-51页 |
| 5.3 矿山工程实例 | 第51-56页 |
| 5.3.1 某矿山通风系统现状 | 第51-52页 |
| 5.3.2 矿山井下空气质量的检测 | 第52-53页 |
| 5.3.3 掘进工作面有毒有害气体浓度的监测 | 第53-54页 |
| 5.3.4 掘进工作面空气在线监测系统 | 第54-55页 |
| 5.3.5 系统远程控制 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |