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题名基于模糊神经网络的重介质悬浮液的密度和液位的控制
被引量：7
- 1
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作者
胡娟
王振翀
王福忠
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机构
中国矿业大学(北京)
河南理工大学
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出处
《中国煤炭》
北大核心
2012年第2期88-91,共4页
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文摘
针对在重介质选煤过程中存在着时变、非线性和强耦合的控制环节,传统的控制策略并不能很好的对其进行控制的问题,采用了模糊神经网络控制算法,建立了重介质选煤过程的控制模型,该模型主要由模糊神经控制器控制主选分流执行阀和加介分流执行阀和清水阀来完成重介质选煤控制,对该控制策略进行工业试验,结果表明,对于重介质悬浮液密度和合格介质桶的液位的控制,采用模糊神经网络控制策略精度高,响应速度较快,可满足生产工艺的控制要求。
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关键词
重介质选煤
模糊神经网络
介质悬浮液密度
合格介质桶液位
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Keywords
heavy-medium coal preparation, fuzzy neural network, density of medium suspension, liquid level of qualified medium bucket
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分类号
TD942.7
[矿业工程—选矿]
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题名重介质悬浮液密度宽域智能控制系统设计
被引量：20
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作者
邱佳楷
王然风
付翔
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机构
太原理工大学矿业工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2019年第7期33-37,共5页
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基金
山西省科技计划研究项目(201801D221358)
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文摘
为满足原煤煤质变化对重介质悬浮液密度大范围调节的需求,在重介质分选过程中采用反分流工艺,设计了一种重介质悬浮液密度宽域智能控制系统。利用BP神经网络建立了合格介质桶液位预测模型,以悬浮液密度实际值与设定值的偏差、合格介质桶液位实际值、分流阀开度及补水阀开度作为模型输入变量,经模型计算得出合格介质桶液位预测值;依据合格介质桶液位偏差与密度偏差,通过基于支持向量机的一对一多分类算法实现加介质、稳态、密度阶跃上升、密度阶跃下降控制模式切换,并依据控制模式自动调整分流阀、补水阀、加水阀开度及浓介质泵、反分流泵开启时间,从而实现密度大范围调节。该系统应用后密度波动范围稳定在±0.005g/cm3,密度调节时间短。
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关键词
选煤厂
重介质分选
悬浮液密度
合格介质桶液位
反分流
BP神经网络
支持向量机
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Keywords
coal preparation plant
dense medium separation
suspension density
liquid level of qualified medium barrel
reverse split
BP neural network
support vector machine
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分类号
TD948
[矿业工程—选矿]
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题名基于模糊控制的重介质悬浮液密度控制方法
被引量：12
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作者
孔繁苗
徐康
陈浙锐
崔启东
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机构
中国矿业大学化工学院
淮北矿业股份有限公司涡北选煤厂
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2018年第6期103-106,共4页
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文摘
针对现有重介质悬浮液密度模糊控制方法存在控制精度不高、通用性不强的问题,提出了一种基于模糊控制的重介质悬浮液密度控制方法。该方法以悬浮液密度偏差、悬浮液密度偏差变化率、合格介质桶液位作为密度模糊控制器的输入变量,以合格介质桶液位偏差、合格介质桶液位偏差变化率作为液位模糊控制器的输入变量,利用密度模糊控制器和液位模糊控制器有效控制补水阀和分流箱,从而实现重介质悬浮液密度精确、稳定控制。应用结果表明,该方法响应速度快,可使悬浮液密度波动范围稳定在±0.007g/cm^3。
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关键词
选煤厂
重介质分选
模糊控制
悬浮液密度
合格介质桶液位
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Keywords
coal preparation plant
dense-medium separation
fuzzy control
suspension density
liquid level of qualified medium bucket
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分类号
TD948.9
[矿业工程—选矿]
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