局部通风是煤矿通风系统的重要组成部分,局部通风的状况直接影响煤矿的安全生产。目前,我国众多煤矿局部通风系统中风机长期处于工频运转状态,风速、风量不能根据井下瓦斯浓度等现场生产环境变化实现自动调节,系统需要人工控制主备局部风机进行切换试验,另外,对于风机故障,主要靠人工凭借经验进行诊断。这些问题的存在为煤矿生产埋下了很大的安全隐患,同时也造成了电能的极大浪费。本文将在对煤矿局部通风系统进行深入研究的基础上,提出局部通风机智能控制策略,设计局部通风机智能控制系统,解决风机转速不能自动调节和主备风机切换、故障诊断需要依靠人工操作的问题,实现局部通风机控制系统的“无人值守”,提高局部通风机系统的安全性和节能性。局部通风系统是一个复杂的非线性系统,很难对其建立一个精确的数学模型,本文选择利用基于T-S模型的模糊控制技术,将专家语言转化为模糊控制规则,摆脱对精确模型的依赖,实现对风机风量的智能控制。另外,传统的局部通风机控制技术都属于“事后控制”,不能对下一时刻的瓦斯浓度变化做出及时反应,大量的现场瓦斯浓度等数据得不到有效利用,本文引入模糊预测控制,实现对瓦斯浓度的时间预测,据此实现风机转速调节,在瓦斯发生积聚前自动提高风速消除潜在危险。此外,针对长期以来煤矿主要依靠人工经验开展风机故障诊断的情况,本文利用小波分析技术和支持向量机技术,通过对局部通风机振动信号进行分析,并与风机典型故障特征进行对比,实现对局部通风机故障的诊断与预测,提高煤矿生产的安全性。为了实现所提出的局部风机模糊预测控制和故障诊断策略,本文对系统的硬件结构进行设计,井下控制分站选用STM32F103VB作为主控制器,实现对井下各种数据的采集、处理和传送以及主备风机的自动切换、掘进机头电源、采煤机电源等的控制功能。上位机采用LabVIEW编程实现风机控制算法以及故障诊断算法的调用和执行功能。通过MATLAB仿真实验,验证本文所提控制策略对于局部通风机的风量调节以及故障诊断具有良好的效果。