金精矿提金三相循环流化床系统的神经网络建模

• 作者: 李征 李松 李登新 赵洋
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 三相循环流化床 压力 BP神经网络 LM算法 模型
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 1622-1625
• 分类号: TP301
• 语种: 中文

摘要

三相循环流化床床层压力是影响提金效率的一个重要因素,但床层压力大小受进气速度、固含率、金精矿粒径大小、循环流化床自身设计结构等多种因素影响,关系复杂,难以建立精确的数学模型；针对以上问题,首先通过实验确定了影响床层压力大小的主次因素,为简化问题进行建模做了准备；然后对三相循环流化床提金过程的压力特性进行多工况实验,采用基于LM( Levenberg- Marquardt)算法的BP神经网络建立了金精矿提金三相循环流化床床层压力的神经网络模型,并进行了校验;研究结果表明该算法收敛速度快,所建模型精度高且泛化能力强,该模型为三相循环流化床的监控提供了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李登新	东华大学环境科学与工程学院	92	693	14.0	22.0
2	李征	东华大学信息科学与技术学院	56	328	11.0	15.0
3	赵洋	东华大学信息科学与技术学院	2	2	1.0	1.0
4	李松	东华大学信息科学与技术学院	2	2	1.0	1.0