RBF神经网络与模糊理论相结合的磨矿分级智能控制方法

• 作者: 万维汉 李战明 王云峰 袁占亭
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 模糊理论 磨矿 分级系统 智能控制 优化
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TD923
• 语种: 中文

摘要

将RBF神经网络和模糊理论结合起来,提出了一种基于RBF神经网络和模糊理论实现智能控制的方法.该方法能够有效克服磨矿效率和旋流器入口压力等波动引起的扰动,使磨矿浓度和溢流粒度的波动减小,为浮选过程产品品位改善及产量提高创造了有利条件,在技术上实现了优化磨矿分级过程.该分析过程相对简单,网络学习训练时间少,学习精度高,估计值与分析值拟合非常好.仿真表明这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李战明	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	162	1481	18.0	29.0
2	王云峰	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	29	65	5.0	7.0
4	袁占亭	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	84	771	14.0	25.0
5	万维汉		6	30	3.0	5.0