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基于自適應律的RBF磨礦分級優化控制過程

張亞如; 陳志鳳; 蔡秀峰 廊坊師范學院; 河北廊坊065000
  • 磨礦過程
  • matlab
  • 神經網絡控制
  • 自適應律

摘要:針對磨礦過程中被控對象存在的大慣性、非線性、滯后性等特點,將球磨機簡化為一個連續控制過程。根據磨礦特性和料級顆粒分布影響,采用連續磨礦采樣數據確定的參數,提出一種基于自適應律的徑向基(Radial Basis Function,RBF)神經網絡控制系統。采用自適應律對RBF神經網絡的初始權值進行優化,采用優化后的RBF神經網絡辨識主控制回路被控對象。通過matlab仿真對比實驗結果,驗證了優化后的RBF網絡控制更加逼近理想狀態。

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