【摘 要】
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随着现代科技水平以及新型化工材料产业的高速发展,传统工业以及高新技术产业对超精细的材料需求也逐渐攀升。因此,超细粉体研磨技术在近年来逐渐得到广泛关注,研磨控制系统设计和研磨粒径预测分析是粉体研磨中的两个重要内容。本文以江苏镝斯瑞公司粉体研磨项目为背景,对研磨控制系统及其粒径预测分析展开研究。本文结合粉体研磨控制系统需求,确定了系统设计方案,以西门子S7-1200为核心控制器,实现对变频器、砂磨机、
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随着现代科技水平以及新型化工材料产业的高速发展,传统工业以及高新技术产业对超精细的材料需求也逐渐攀升。因此,超细粉体研磨技术在近年来逐渐得到广泛关注,研磨控制系统设计和研磨粒径预测分析是粉体研磨中的两个重要内容。本文以江苏镝斯瑞公司粉体研磨项目为背景,对研磨控制系统及其粒径预测分析展开研究。本文结合粉体研磨控制系统需求,确定了系统设计方案,以西门子S7-1200为核心控制器,实现对变频器、砂磨机、传感器等设备的控制,基于博图TIA Portal V16平台开发了PLC控制程序,包括对粗磨及精磨工艺过程的控制,软件部分选用力控组态软件,设计了上位机监控程序,实现对设备运行状态监控,最终对研磨控制系统进行氧化铝粉体研磨生产测试,验证系统的有效性。针对粉体研磨影响因素复杂,难以准确预测输出粒径的问题。本文引入麻雀搜索算法,并提出对麻雀搜索算法的改进策略,对于原始麻雀搜索算法存在的全局搜索能力不足和易陷入局部最优的缺陷,引入Tent混沌映射对种群初始化,增强全局搜索能力,引入非线性权重因子和柯西变异因子对麻雀更新位置进行扰动,改善算法容易陷入局部最优问题,提升算法搜索能力。将改进算法结合BP神经网络建立模型,对材料研磨输出粒径进行预测。仿真结果表明,本文提出的改进麻雀搜索算法（New-SSA）对BP神经网络的权值和偏置进行优化,有效提高了BP神经网络的训练精度。实验结果证明,提出的New-SSA-BP神经网络模型在材料研磨输出粒径回归预测问题上有明显效果。
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