本站原创摘要7-8
Abstract8-9
插图索引9-10
附表索引10-11
第1章 绪论11-20
1.1 课题背景与探讨作用11-12
1.2 煤矿局部通风机的国内外探讨近况12-14
1.2.1 煤矿局部通风机的国外探讨近况12-13
1.2.2 煤矿局部通风机的国内探讨近况13-14
1.3 煤矿局部通风机风量调节策略的探讨近况14-15
1.4 模糊预测制约的探讨近况15-18
1.4.1 模糊制约15-17
1.4.2 预测制约17-18
1.4.3 模糊预测制约18
1.5 本论文的主要探讨内容18-20
第2章 局部通风论述20-29
2.1 局部通风概况20-22
2.1.1 局部通风机的工作方式20-21
2.1.2 局部通风装置的巷道布置21-22
2.2 风机的节能原理22-25
2.2.1 风机的特性23-24
2.2.2 风机的节能原理24-25
2.3 局部通风机风量调节系统的特点25-26
2.4 局部通风机风量调节系统的制约原理26
2.5 局部通风机风量调节系统的数学模型26-28
2.5.1 变频器—异步电动机的数学模型27-28
2.5.2 风机的数学模型28
2.6 本章小结28-29
第3章 局部通风机风量调节系统的常规制约探讨29-36
3.1 PID 制约的局部通风机风量调节系统29-30
3.1.1 PID 制约器的设计29
3.1.2 系统仿真29-30
3.2 模糊制约的局部通风机风量调节系统30-32
3.2.1 模糊制约器的设计30-31
3.2.2 系统仿真31-32
3.3 模糊自适应 PID 制约的局部通风机风量调节系统32-35
3.3.1 模糊自适应 PID 制约器的设计32-34
3.3.2 系统仿真34-35
3.4 本章小结35-36
第4章 基于 GK 聚类算法的 T-S 模糊模型辨识36-47
4.1 模糊模型36-37
4.2 T-S 模型的结构和特点37-38
4.3 T-S 模糊模型的辨识38-39
4.4 聚类算法39-43
4.4.1 聚类算法论述39-41
4.4.2 聚类效果浅析41-43
4.5 结论参数的辨识43-45
4.6 基于 GK 聚类算法的局部通风机风量调节系统模型辨识45-46
4.7 本章小结46-47
第5章 模糊预测制约在风量调节系统中的运用探讨47-56
5.1 预测制约的基本原理48-49
5.2 广义预测制约算法49-53
5.2.1 广义预测制约的基本策略49-51
5.2.2 广义预测制约算法参数的选择51-53
5.3 基于 T-S 模型的模糊预测制约53-55
5.3.1 模糊预测制约原理53-54
5.3.2 局部通风机风量调节系统仿真54-55
5.4 本章小结55-56
结论与展望56-58