基于BP神经网络的自适应逆在制浆机称重优化中的应用研究

摘要：

在工矿业的泥浆配料过程中，物料动态称量的准确度和速度将影响泥浆的质量和生产效率.该过程含有时变，非线性以及随机干扰等因素.处理好称重的准确性对泥浆的粘度、PH值、密度等性能都有着很大的影响.针对目前国内泥浆处理现状，应用基于BP神经网络的自适应逆控制方法，构建一种准确称量的控制算法。通过在Matlab软件中对该算法的仿真，显示出这一算法能够很好的改进由于被控对象参数变化所造成的称重不准确问题，具有重要的实用价值。

关键词： 制浆机 称重优化 泥浆配料 物料动态称量 BP神经网络 自适应逆控制

作者: 黄雄峰 张宇娇

作者单位: 三峡大学电气信息学院，湖北，宜昌，443002

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009年系统仿真技术及其应用学术会议(CCSSTA”2009)

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 739-742

在线出版日期: 2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）