基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器性能研究.pdf

1、礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器系統(tǒng)的研究對(duì)保障礦山安全生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)固定設(shè)備性能綜合測(cè)試，降低測(cè)試成本，簡(jiǎn)化測(cè)試工作具有重要的意義。本論文在實(shí)現(xiàn)了礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器軟件和硬件的基礎(chǔ)上，主要對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器進(jìn)行了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)性能的研究。 在靜態(tài)特性研究過(guò)程中，通過(guò)設(shè)計(jì)的靜態(tài)特性實(shí)驗(yàn)，得到靜態(tài)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。再根據(jù)測(cè)試系統(tǒng)靜態(tài)性能指標(biāo)的算法，編寫了LabVIEW靜態(tài)特性數(shù)據(jù)分析程序，將所測(cè)試實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)輸入到靜態(tài)特性數(shù)據(jù)分析程序中，得到了礦用通

2、風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器的靜態(tài)特性指標(biāo)，包括靈敏度、非線性度和回程誤差，以及精確度。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，得出了該礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器擁有良好的靜態(tài)特性。 在動(dòng)態(tài)特性研究過(guò)程中，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器進(jìn)行了數(shù)學(xué)模型的研究。首先通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法分析出該虛擬儀器系統(tǒng)的估計(jì)模型。再通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)線性神經(jīng)元算法對(duì)虛擬儀器系統(tǒng)的估計(jì)模型進(jìn)行了辨識(shí)，從而得到了虛擬儀器的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)系統(tǒng)的階躍響應(yīng)，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本虛擬儀器數(shù)學(xué)模型的

3、正確性。通過(guò)辨識(shí)得到的數(shù)學(xué)模型分析了虛擬儀器的動(dòng)態(tài)特性，包括其穩(wěn)定性、響應(yīng)時(shí)間和工作頻帶，并確定了本虛擬儀器的響應(yīng)時(shí)間和工作頻帶，結(jié)果表明了礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器擁有良好的動(dòng)態(tài)特性。本動(dòng)態(tài)研究不僅對(duì)虛擬儀器測(cè)試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)，而且使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)算法在虛擬儀器測(cè)試系統(tǒng)中的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。 最后，對(duì)礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證了礦用通風(fēng)機(jī)測(cè)試虛擬儀器在整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)中應(yīng)用的正確性。在實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)改變節(jié)流擋板的角