基于模糊神经网络的自动配煤控制

2013-03-23 工控之家网工控之家30

　【摘要】结合灰分控制的时变、滞后和非线性特性，本文提出了一种基于人工神经网络与模糊控制相结合的控制器。利用人工神经网络的自学习、自适应和并行处理的能力，将模糊控制规则转化为神经网络的学习样本，通过ANN的BP学习算法记忆这些规则样本。实验表明该控制器具有响应速度快、精度高和鲁棒性的特点。
　　【关键词】温度模糊控制人工神经网络变频器
　　煤矿选煤厂的配煤系统是一个非线性、时变和大滞后的过程，在其控制过程中，灰分度是一个非常重要的控制参数。目前常采用PID控制装置，但这种PID控制适应能力差，对高频干扰非常敏感。而且由于灰分度是一个非线性时变参数，加上工作环境的随机性，很难建立一个精确的数学模型。而模糊和神经网络控制是一种非线性控制方式，对无法取得数学模型或数学模型相当粗糙的系统可以取得满意的控制效果。
　　1、控制对象分析及系统总体框架
　　根据选煤厂的工艺流程和对配煤系统的分析，可以总结出配煤系统具有以下控制特性：
　　（1）给煤机的给煤量与变频器的频率之间具有严重的非线性；
　　（2）具有较大的

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