神经网络的球磨机出力软测量模型

火电厂中钢球磨煤机筒内存煤量的测量问题一直是制粉控制效率低和自动控制难以投入运行的主要原因之一,针对d-s证据理论存在的不足,而利用神经网络具有的自组织、自学习,并行分布处理、高度容错性和鲁棒性的特点,本文提出了一种将证据理论与模糊理论相结合的模糊证据理论方法并将其用于解决球磨机存煤量的测量问题。融合结果表明该方法用于存煤量的测量能够有效判别出存煤量的数值范围及变化趋势,为球磨机自动控制的投入和运行操作提供了有效的保证。

提出“三因素”法检测球磨机的外部响应,应用神经网络建立球磨机内部负荷与外部参数之间的关系模型对负荷进行预测。同时,应用基于嵌入式处理器核nios的sopc(systemonprogrammablechip)技术来完成球磨机负荷检测系统软硬件设计。测试结果表明该系统能实时、准确地检测球磨机负荷,为解决球磨机外部响应与内部负荷参数之间的建模问题提供了一种行之有效的方法。

球磨机协议、2740球磨机技术协议

1.引言神经网络是一种信息处理系统,它由大量而简单的处理单元(神经元)广泛的相连接而形成复杂系统,它通过学习来解决问题,基坑沉降的预测是一项难以通过理论分析出影响因素与沉降结果映射关系的工作,而这项工作如果交

本文旨在构建一种污水生化需氧量bod的软测量方法,通过建立基于递归神经网络的bod软测量模型,建立了递归神经网络结构下的bod软测量学习算法.文中首先对软测量模型进行整体设计,接着构造局部递归神经网络结构,并对递归神经网络结构下的污水处理参数bod进行建模,同时阐述了主导变量和辅助变量之间的关系,以及如何选取辅助变量作为网络学习的参数.最后使用构建的学习算法在递归神经网络的框架下对污水处理参数bod进行软测量预测,结果显示能够提高bod软测量的精度.

利用神经网络方法更能充分有效地利用已有的经验,提高工程投资估算的速度和精度。经系统开发和案例计算,证明该方法能改进模糊类比法的估算结果,更好地满足工程项目初期造价估算的要求。

第47卷第6期厦门大学学报(自然科学版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神经网络的工程估价模型及其应用 叶青,王全凤 (华侨大学土木工程学院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金项目:福建省自然科学基金(2008j0196)资助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准 确地估算出工程造价.本文根据bp神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样 本,2组为检测样本,确定了13个主要造价

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根据软土三轴试验成果和神经网络技术建立不同应力路径下软土bp模型和软土蠕变bp模型,并通过独立试验数据验证模型的可靠性,说明神经网络模型可以作为土体建模的有效路径。通过不同训练方案的对比预测可知:作为软土变形试验的一种补充手段,神经网络模型更适用数据内插的预测。另外,训练样本的多少和可靠性对模型精度影响显著。

在分析城市商品住宅价格影响因素的基础上,用人均国民生产总值、商品住宅销售面积、人均可支配收入、人均储蓄存款余额、人均居住面积等可定量的统计数据作为输入变量,单位面积商品住宅价格为输出变量,建立bp网络,拟合商品住宅价格模型。用西安市的统计数据作为分析实例表明,模型拟合性较好。

提出了根据实测数据构造神经网络变形预测模型的基本思路,构造出基于bp算法的神经网络变形预测模型,并给出应用实例分析。结果表明,神经网络应用于变形预测效果良好,具有一定参考价值和指导意义。

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.

棒磨机及球磨机的选择 a棒磨机 棒磨机的特点是在磨矿过程中磨矿介质与矿石呈线接触，因而具有一定的选 择性磨碎作用，产品粒度比较均匀，过粉碎矿粒少。在用于粗磨，产品粒度为 1~3mm，棒磨机的处理量大于同规格的球磨机，当用于细磨，产品粒度小于 0.5mm时，磨矿效果不如同规格的球磨机。棒磨机的给矿粒度一般为 15~25mm，当棒磨机的直径大于2400mm时，给矿粒度上限可达40~50mm， 棒磨机的产品粒度上限可达1~3mm。 目前，大多数使用直径小于4500mm的棒磨机。 b球磨机 选矿厂常用的球麻机有格子型球磨机和溢流型两种。格子型又分短筒型和长 筒型两类。通常短筒型用于粗磨，长筒型用于较细的磨矿。 溢流型球磨机的主要优点是构造简单、好管理、易维修、磨矿产品粒度细 （一般小于0.2mm），缺点是排矿液面高、矿浆在磨矿机内停留时间长、单位 容积处理量低、排矿粒度不均匀、

以kld40型铁路客车单元式空调机组为研究对象,在一定工况范围内建立了空调机组制冷量、电流等性能参数的神经网络模型。经检验,模型的计算结果与试验数据相吻合。此模型可作为任意工况下空调机组性能试验结果评价的参考依据,对空调机组的设计选型也有一定的参考价值。

人工神经网络模型描述

天津大无缝新矿业有限公司 年产80万吨链篦机-回转窑氧化球团工程 球磨机 技术协议 甲方：天津市大无缝新矿业有限公司 乙方： 2 技术协议 甲方：天津市大无缝新矿业有限公司 乙方： 一、设备名称:球磨机 1.型号规格：mqy2100*4500 2.数量：3台 3.重量：单重：t 二、主要技术参数 1.筒体有效直径：2100mm 2.筒体有效长度：4500mm 3.筒体有效容量：15.7m3 4.主电机： 功率：210kw 电压：380v 5、筒体转速：r/min 筒体慢速传动：r/min 6、旋向：从进料端看驱动装置在侧，以设计院的通知为准。 三、经济、技术性能保证值 1．设备性能质量保证值 运转时间：24h/d连续运转 2．经济指标考核值（含产量及各项消耗指标） 1)入口物料组成：铁精矿 2)

本文建立了人工神经网络造价估算模型.论文详细地介绍了该模型建立的基本原理及学习的bp算法。最后以煤矿井筒工程实际资料为例,应用神经网络估算模型进行了估算,结果表明,该模型估算准确,由于考虑了主材价格变化,因此非常适应于工程造价动态管理。

介绍了一种基于低成本plc网络的球磨机轴瓦润滑分布式监控系统,采用“ipc+网络+plc”的结构,上位工控机选用“组态王”工控软件开发监控程序,下位机用fx2nplc作控制器,并用rs485网络使上位机与plc网络联接.实际运行结果表明,系统运行稳定可靠,结构紧凑灵活,经济效益显著,有一定推广价值.

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点,建立了基于elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测。文中还比较了elman网络和bp网络结构的建模效果,仿真实验证明了elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。

基于神经网络的工程造价模型的建立——本文介绍了工程造价推测模型的发展，叙述了神经网络系统的原理，基于此建立公路工程造价推测模型。实例说明，此模型具有快速、准确的优点。

基于神经网络强大的非线性映射原理,提出了bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对线性和非线性关系的工程造价进行合理的预测,经过实例证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。