基于自适应律的RBF磨矿分级优化控制过程

• 作者: 张亚如 蔡秀峰 陈志凤
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 磨矿过程 Matlab 神经网络控制 自适应律
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 数控技术
• 页码范围: 1-2
• 页数: 2页
• 分类号: TP29
• 字数: 878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2019.08.01

摘要

针对磨矿过程中被控对象存在的大惯性、非线性、滞后性等特点,将球磨机简化为一个连续控制过程.根据磨矿特性和料级颗粒分布影响,采用连续磨矿采样数据确定的参数,提出一种基于自适应律的径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络控制系统.采用自适应律对RBF神经网络的初始权值进行优化,采用优化后的RBF神经网络辨识主控制回路被控对象.通过matlab仿真对比实验结果,验证了优化后的RBF网络控制更加逼近理想状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志凤		11	16	2.0	4.0
2	蔡秀峰		8	35	3.0	5.0
3	张亚如		9	8	2.0	2.0