本文主要研究内容
作者李红月（2019）在《矿井局部通风机控制方法的研究》一文中研究指出：建立基于Elman神经网络的瓦斯涌出量预测方法,对瓦斯参数进行预测分析,并与实际涌出量进行比对得到理想的预测模型。基于瓦斯涌出量预测值建立了局部通风机控制模型,并对选取时间点通风量仿真分析,得到局部通风机控制系统响应快、超调小的结论,该系统可对掘进工作面局部通风机进行高效控制。
Abstract
jian li ji yu Elmanshen jing wang lao de wa si chong chu liang yu ce fang fa ,dui wa si can shu jin hang yu ce fen xi ,bing yu shi ji chong chu liang jin hang bi dui de dao li xiang de yu ce mo xing 。ji yu wa si chong chu liang yu ce zhi jian li le ju bu tong feng ji kong zhi mo xing ,bing dui shua qu shi jian dian tong feng liang fang zhen fen xi ,de dao ju bu tong feng ji kong zhi ji tong xiang ying kuai 、chao diao xiao de jie lun ,gai ji tong ke dui jue jin gong zuo mian ju bu tong feng ji jin hang gao xiao kong zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械管理开发的李红月，发表于刊物机械管理开发2019年11期论文，是一篇关于掘进面论文,局部通风论文,瓦斯预测论文,变频控制论文,机械管理开发2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械管理开发2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：掘进面论文; 局部通风论文; 瓦斯预测论文; 变频控制论文; 机械管理开发2019年11期论文;