【摘 要】
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球磨机是矿企选矿生产中的高能耗、关重设备,其耗能受多种负荷工艺参数的影响,上述参数间“强非线性”、“强扰动”、“强耦合”,且难以直接测量,构建其精确的数学模型十分不
【机 构】
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内蒙古科技大学矿业研究院,国家能源集团煤焦化公司蒙西甲醇厂,河南省镇平县电视台,内蒙古科技大学机械工程学院
【基金项目】
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内蒙古自然科学基金面上项目(2017MS0509)部分资助
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球磨机是矿企选矿生产中的高能耗、关重设备,其耗能受多种负荷工艺参数的影响,上述参数间“强非线性”、“强扰动”、“强耦合”,且难以直接测量,构建其精确的数学模型十分不易。为提质增效、节能减排,实现矿用球磨机能耗的优化,提出基于粒子群优化径向基神经网络结构参数的能耗预报模型。首先,对决定RBF神经网络模型精度的隐节点中心和宽度2个结构参数优化,避免人工选择的盲目性、尝试性,以此来提升模型的提高,同时利用UCI数据库中的标准数据来验证上述模型的有效性。在此基础上,将包钢巴润矿业选厂5.03×6.4m球
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