煤矿的安全生产是党和中央历来高度重视的问题,而现有的煤矿安全监控系统只是对单项的致灾因素进行监测、控制。经研究表明,煤矿事故的发生往往是多种因素相互作用引起的,因而多项致灾因素共同作用的预警系统越来越得到重视。本课题在分析和研究现有的煤矿安全监控系统的基础上,以在煤矿生产过程中与安全相关的多项致灾因素为指标,完成了基于T-S模糊神经网络的煤矿安全评价系统,并在此基础上设计了基于T-S模糊神经网络的煤矿预警系统。本课题中,首先以建立煤矿安全指标体系为基础,分析了引起煤矿灾害、事故的因素,并对这些因素之间的相互关系进行讨论,最后提取了六项对煤矿安全有影响的致灾因素作为指标体系。在确定指标体系后,介绍了现有的、煤矿使用的KJ95N监控系统的特点、结构、功能以及使用中的不足,进而提出了使用T-S模糊神经网络改进KJ95N煤矿监测系统的原因。其次,介绍了结合模糊控制和神经网络特点的T-S模糊神经网络的原理以及了基于T-S网络的煤矿安全预警原理。接着建立了基于T-S模糊神经网络的煤矿安全预警系统并且对该系统进行仿真研究。最后,介绍了预警系统的预警组态软件。本预警系统与传统的监控系统相比,能够全面的对煤矿生产的安全状态进行评价、预测,可以大幅提高煤矿的安全性,对煤矿的安全生产具有重要的生产实践意义。