改进BP网络：煤矿井下可燃气体浓度快速识别技术

该篇论文深入探讨了"基于BP网络的可燃性气体浓度识别"这一主题，作者周新民和吕先涛来自武汉理工大学自动化学院，他们的研究专注于在煤矿井下环境中利用BP神经网络技术对CO、CH4和H2S三种可燃气体的浓度进行精确检测。论文的核心内容围绕五个关键部分展开： 1. 硬件构造：论文详细描述了所使用的气体传感器，包括上海福美斯公司的CH4、TGS2611、TGS813等用于CO、CH4和H2S浓度测量，以及JCJ100TLB温度传感器和JCJ200J湿度传感器。同时，研究采用了研华公司的ISA和PCI总线数据采集卡来进行数据的收集。 2. BP网络构造：构建了一个三层BP神经网络，输入层接收来自9个传感器的实时数据，输出层则对应四种气体的浓度。网络结构设计合理，前两层使用sigmoid单元，而输出层采用非阈值线性单元，确保了模型的准确性。 3. 算法改进：作者对标准的BP算法进行了动量改进，并结合了可变学习速度算法，旨在提升网络的训练效率和收敛速度。这种优化有助于在实际应用中更快地获取稳定的结果。 4. 程序设计：论文涉及了详细的程序设计过程，包括数据预处理、网络训练和测试，以及如何在井下环境中实时监测和处理数据，以支持实时决策。 5. 工作流程：整个工作流程从硬件设备的安装和初始化，到数据采集，再到BP网络的训练和结果分析，最后是根据识别出的气体浓度信息进行矿难风险评估和预防措施的制定。 这篇论文的实用价值在于它提供了一种有效的技术手段，能帮助煤矿企业提高井下安全监控，减少瓦斯爆炸等矿难事故的发生，具有显著的社会效益和经济效益。通过改进的BP网络，可以实现实时、准确的气体浓度监测，为煤矿安全管理提供了强有力的技术支撑。