Abstract
A simulation model of a section of mine ventilation network is considered in this paper. The simulation modeling of transient aerogasdynamic processes of methane concentration changing is fulfilled at applying position and exponential control influences. There is proposed a neural-based method of control influences forming by neural network training on the set of optimal control influences. There are defined a criterion and developed an algorithm of optimal control influences forming as a training set of neural network. The simulation modeling of applying of control influences formed by neural network is fulfilled and decreasing of control parameter in the section of mine ventilation network is estimated.
Highlights
Для оцінки результатів імітаційного моделювання доцільно порівняти вихід імітаційної Simulink-моделі шахтних вентиляційних мережах (ШВМ) в режимах (і) використання керуючого впливу по експоненціальному закону, сформованого нейронних мереж (НМ) та використання позиційного керуючого впливу
Як такі, що відображають відносне зростання відповідних концентрацій метану з початкового значення (у момент початку провітрювання) до максимального пікового значення, що прийме концентрація у відповідь на застосування нейромережевого експоненціального чи позиційного керуючого впливу
Usage of control influences, formed by neural network, allows increasing the efficiency of data processing in the computer system which controls parameters of mine ventilation network by decreasing in 10 times of methane concentration growing during transient process
Summary
Резюме: В статті розглянуто імітаційну модель дільниці шахтної вентиляційної мережі та здійснено імітаційне моделювання перехідних аерогазодинамічних процесів зміни концентрацій метану в дільниці при застосуванні позиційного та експоненціального керуючого впливів. Проведено імітаційне моделювання використання керуючих впливів, сформованих нейронною мережею, та оцінено зниження величини контрольованого параметру в середовищі дільниці шахтної вентиляційної мережі. Ключові слова: формування керуючих впливів, провітрювання гірничодобувної дільниці, нейронні мережі, концентрація метану. Контрольованого параметру під час перехідного процесу, зокрема допустимої концентрації метану в ШВМ [4]. Тому метою даної статті є розробка та дослідження нейромережевого методу формування керуючих впливів для комп’ютерної системи, що контролює параметри аерогазового середовища шахтної вентиляційної мережі. Тому метод формування керуючих впливів доцільно розглянути на прикладі дільниці ШВМ з використанням її імітаційної моделі. Для побудови імітаційної моделі доцільно розглянути одну із найбільш розповсюджених схем провітрювання видобувної дільниці [4] з трьохстороннім приляганням виробленого простору (з прямим ходом видобутку) до відкатного штреку, лави та вентиляційного штреку Для побудови імітаційної моделі доцільно розглянути одну із найбільш розповсюджених схем провітрювання видобувної дільниці [4] з трьохстороннім приляганням виробленого простору (з прямим ходом видобутку) до відкатного штреку, лави та вентиляційного штреку (рис. 1)
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
