磨矿分级过程模糊神经网络智能控制系统的研究

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该论文针对昆钢罗茨铁矿的磨矿分级系统,在现场试验及分析的基础上,建立了磨矿过程的一阶和二阶传递函数模型.通过对磨矿分级过程的工艺分析及模型分析可知;磨矿分级过程影响因素多,干扰大,滞后时间长,惯性大,机理复杂,具有非线性和时变性,并且最佳工作点经常会漂移有些变量目前还难以精确测量.由于这些不确定性及不精确性,难参建立精确实用的数学模型,这给磨矿分级过程自动控制带来了很大的困难.该文用Tubor C和Matlab语言独立编制了有关仿真程序,并以磨矿分级过程进行了各种仿真.仿真结果表明:系统搜索速度快,控制精度较高,不依赖被控对象模型,具有较强的抗干扰能力、自学习和自适应能力,能够使磨机稳定运行在最佳工作点附近,且能避免"胀肚"事故的发生.最后,对控制系统进行了初步的硬件配置.
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