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文檔簡(jiǎn)介
1、球磨機(jī)制粉系統(tǒng)一直以來(lái)都廣泛應(yīng)用于電力、礦山、冶金和水泥等行業(yè),是進(jìn)行物料粉碎過(guò)程中的關(guān)鍵設(shè)備。它有著運(yùn)行安全系數(shù)高、適用的煤種數(shù)量多等優(yōu)點(diǎn),但是其能耗量大。球磨機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)能夠直接地影響著整廠能否得到良好的經(jīng)濟(jì)效益和是否能夠安全穩(wěn)定的生產(chǎn),然而,球磨機(jī)是一個(gè)多變量、非線性、大延遲、大慣性的復(fù)雜被控對(duì)象,導(dǎo)致想要采用傳統(tǒng)的控制方法實(shí)現(xiàn)其自動(dòng)控制會(huì)遇到了很多困難。因此,實(shí)現(xiàn)鋼球磨煤機(jī)系統(tǒng)的智能控制具有不可替代的工程價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
2、 大腦情感學(xué)習(xí)(BEL)模型作為從生理學(xué)上啟發(fā)提出的新型仿生計(jì)算模型,它具有被很強(qiáng)的學(xué)習(xí)調(diào)節(jié)能力和泛化能力。近年來(lái),BEL模型及在其基礎(chǔ)上的智能控制器已經(jīng)得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。鑒于此,本文圍繞球磨機(jī)就系統(tǒng)的辨識(shí)與控制問(wèn)題,利用BEL模型設(shè)計(jì)了相應(yīng)的辨識(shí)與控制算法,主要完成的工作如下:
(1)深入的研究了球磨機(jī)的基本結(jié)構(gòu)和運(yùn)作機(jī)理。探究了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的控制方法和策略,闡述了球磨機(jī)所需要達(dá)到的基本控制要求,提高其自動(dòng)化程度具有的重
3、要價(jià)值和意義,介紹了球磨機(jī)系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系和對(duì)象特性,建立并詳細(xì)分析了球磨機(jī)的數(shù)學(xué)模型。
(2)分析了大腦情感學(xué)習(xí)模型的提出背景、應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展前景。研究了大腦情感學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)模型特殊的權(quán)值調(diào)節(jié)規(guī)律和基于BEL模型的智能控制器,在此基礎(chǔ)上,在Matlab軟件的Simulink平臺(tái)下,建立了BEL模型的仿真平臺(tái),為本課題的研究提供了良好的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
(3)設(shè)計(jì)了基于PSO參數(shù)優(yōu)化的BEL模型球磨機(jī)辨識(shí)算法。采用通過(guò)PSO
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