基于BP神经网络的煤矿水泵系统控制方法研究

在煤矿井下排水系统中,目前常用的方法是根据几项关键因素或凭经验直接决定水泵的启停。该方法缺乏理论依据,经常要根据现场情况修改水泵的启停安排。针对该问题,提出一种基于BP神经网络的煤矿水泵系统控制方法。该方法选取水位、涌水量、时段、累计运行时间这4个关键参数来建立BP神经网络,通过对网络不断调整和优化,得到一个稳定的网络模型;用该模型对水泵的启停时间进行判断,实现对多台水泵的合理安排。Matlab仿真结果表明,使用BP神经网络对水泵系统进行控制是合理、有效的,对实现煤矿安全生产和节能减排有积极的意义。