基于人工神经网络的跳汰模型研究

摘要：

由于传统的控制方法是基于精确的系统数学模型的控制,适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题,而对于跳汰机这样复杂的非线性、大滞后系统,建立精确的数学模型极其困难,传统的控制方法很难达到良好的控制效果.神经网络理论的发展为非线性的辨识、非线性建模提供了新的方法.这里用BP网络建立跳汰系统的模型,可以把风、水、排料等跳汰因素与重物料中的轻物料比例进行影射,结果显示,在合适的隐含层选取后,测试误差可以控制在11％左右,基本满足跳汰控制要求.

关键词： 跳汰机 人工神经网络 预测控制 模糊控制 分层

作者: 符东旭 熊小晋

作者单位: 太原理工大学机械电子工程研究所,太原,030024

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国高校机械工程测试技术研究会暨中国振动工程学会动态测试专委会学术年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 160-162

在线出版日期: 2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）