【摘 要】
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本文主要针对典型两段式磨矿系统中机理复杂、影响因素多等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器的优化进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地对磨矿控制中非线性、强耦合等问题进行解决.并通过MATLAB软件对其进行仿真验证,结果表明矿石粒度被很好地控制在设定值附近,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性.
【机 构】
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北方重工集团有限公司,辽宁沈阳110178 北方重工集团有限公司,辽宁沈阳110178;中国网络化
【出 处】
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全国有色金属工业电气及自动化、智能化、信息化第二届学术会议暨中国有色金属学会计算机(自动化)学委会2017年学术年会
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本文主要针对典型两段式磨矿系统中机理复杂、影响因素多等诸多难点问题,采用补偿模糊神经网络对磨矿控制器的优化进行设计,通过利用模糊控制对模糊信息的处理能力和神经网络强大的学习能力很好地对磨矿控制中非线性、强耦合等问题进行解决.并通过MATLAB软件对其进行仿真验证,结果表明矿石粒度被很好地控制在设定值附近,证明了补偿模糊神经网络对磨矿控制的有效性和实用性.
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