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文檔簡介
1、球磨機制粉系統(tǒng)一直以來都廣泛應用于電力、礦山、冶金和水泥等行業(yè),是進行物料粉碎過程中的關鍵設備。它有著運行安全系數(shù)高、適用的煤種數(shù)量多等優(yōu)點,但是其能耗量大。球磨機的運行狀態(tài)能夠直接地影響著整廠能否得到良好的經(jīng)濟效益和是否能夠安全穩(wěn)定的生產(chǎn),然而,球磨機是一個多變量、非線性、大延遲、大慣性的復雜被控對象,導致想要采用傳統(tǒng)的控制方法實現(xiàn)其自動控制會遇到了很多困難。因此,實現(xiàn)鋼球磨煤機系統(tǒng)的智能控制具有不可替代的工程價值和現(xiàn)實意義。
2、 大腦情感學習(BEL)模型作為從生理學上啟發(fā)提出的新型仿生計算模型,它具有被很強的學習調(diào)節(jié)能力和泛化能力。近年來,BEL模型及在其基礎上的智能控制器已經(jīng)得到了廣泛關注和應用。鑒于此,本文圍繞球磨機就系統(tǒng)的辨識與控制問題,利用BEL模型設計了相應的辨識與控制算法,主要完成的工作如下:
(1)深入的研究了球磨機的基本結(jié)構和運作機理。探究了國內(nèi)外現(xiàn)有的控制方法和策略,闡述了球磨機所需要達到的基本控制要求,提高其自動化程度具有的重
3、要價值和意義,介紹了球磨機系統(tǒng)的輸入輸出關系和對象特性,建立并詳細分析了球磨機的數(shù)學模型。
(2)分析了大腦情感學習模型的提出背景、應用現(xiàn)狀和發(fā)展前景。研究了大腦情感學習學習模型特殊的權值調(diào)節(jié)規(guī)律和基于BEL模型的智能控制器,在此基礎上,在Matlab軟件的Simulink平臺下,建立了BEL模型的仿真平臺,為本課題的研究提供了良好的實驗平臺。
(3)設計了基于PSO參數(shù)優(yōu)化的BEL模型球磨機辨識算法。采用通過PSO
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