LabVIEW与ANFIS在矿井排水自动监控系统中的应用

"基于labview的矿井排水自动监控系统的设计与实现.pdf" 本文主要探讨了如何利用LabVIEW设计和实现一个基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的矿井排水自动监控系统，旨在提高矿井排水效率，增强安全性，并优化经济效益。矿井排水系统在煤矿安全生产中扮演着关键角色，人工操作的传统方式存在诸多问题，如效率低下、经济收益差且容易引发事故。此外，矿井涌水的非线性特性使得传统控制方法如PID控制和模糊控制难以达到理想的控制效果。 针对这些问题，文章提出采用ANFIS作为水泵控制策略的核心。ANFIS是一种结合了模糊逻辑和神经网络的自适应控制系统，具备自我组织、自我学习的能力，能够在非线性环境下提供高精度和稳定性的控制。通过LabVIEW与MATLAB的混合编程，设计了ANFIS控制器，并结合避峰填谷原则（旨在优化能源使用）和轮流工作原则（确保设备寿命均衡），制定了一套综合控制策略。 在系统设计过程中，LabVIEW作为图形化编程环境，被用于构建整个矿井排水自动监控系统的用户界面和后台逻辑。LabVIEW的强大功能和易用性使得系统设计更为直观和高效。通过仿真研究，该系统对比PID和模糊控制显示出更快的响应时间、无超调现象以及更高的控制精度，从而证实了其优越的控制性能。 经济效益分析显示，这套基于ANFIS的矿井排水自动监控系统可以显著提升煤矿的运营效率，降低运行成本，同时减少事故风险，从而产生显著的经济效益和社会效益。鉴于这些优点，该系统具有广泛的推广应用前景。 关键词：矿井排水；自动控制；监控系统；自适应神经模糊推理系统；LabVIEW 该论文深入研究了利用先进的控制理论和工具优化矿井排水系统的方法，特别是ANFIS在其中的应用，为现代煤矿的安全和智能化管理提供了新的解决方案。通过LabVIEW的集成开发，系统设计得以简化，提高了实施效率，充分体现了技术进步对于传统产业升级的推动作用。