神经网络与SOPC的球磨机负荷检测系统

球磨机出力检测和控制是球磨机自动控制的重要内容,然而,目前在实际生产过程中,球磨机出力缺少有效可靠的检测手段,因此很难实现优化控制。结合基于神经网络的软测量和混沌信息处理技术两者的优点,建立球磨机出力软测量模型。该模型不仅能预估稳态下球磨机出力,且对动态过程中球磨机出力的在线估计也切实有效,从而为球磨机的出力监测、给煤控制和系统优化提供了新的途径。

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。

泥球磨机负荷微机检测与控制装置

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.

采用简单过程检测仪表(电耳、功率变送器等),建立与球磨机转速率和球料比之间的关系,用径向基网络对过程进行了双因素建模。通过两步有导师的训练,使神经网络的预报值与实际输出的误差平方和达到了10-10以下。仿真结果表明,径向基网络不仅逼近的精度高,而且网络的训练很好地解决了多因素的交互影响。

球磨机协议、2740球磨机技术协议

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的bp、elman、rbf三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测。某电网实际预测结果表明,rbf比bp、elman有更好的预测精度,更快的速度。

设计并开发了一种基于plc和网络技术的可倾式球磨机群控系统。整个系统为分布式测控系统,包括操作站、控制站、过程接口单元和现场测控设备等几大部分。系统配置采用了现场总线技术和硬件双机热备冗余系统。该系统在大规模硬质合金粉末生产中的运用为国内首创,具有推广价值。

负荷预测是实现电力系统优化运行的基础,对于电力系统的安全性、可靠性和经济性都有着显著的影响。rbf是一种三层前馈神经网络,具有良好的函数逼近性能,已被广泛应用到电力负荷预测中,并取得良好的效果。本文主要整理并介绍当前基于rfb神经网的负荷预测方法,对存在的问题进行了分析,并对未来的发展进行了展望。

负荷预测是实现电力系统优化运行的基础，对于电力系统的安全性、可靠性和经济性都有着显著的影响。rbf是一种三层前馈神经网络，具有良好的函数逼近性能，已被广泛应用到电力负荷预测中，并取得良好的效果。本文主要整理并介绍当前基于rfb神经网的负荷预测方法，对存在的问题进行了分析，并对未来的发展进行了展望。

从空调负荷预测的目的出发,详细介绍了一种基于神经网络的混沌优化方法,对误差函数及搜索方法作了适当的改进,建立了一个混沌神经网络模型。并用此改进的模型对一实例进行了空调负荷预测,结果表明该方法简便、足够准确可靠。

提高电力负荷预测精度有利于电力部门的安全生产,有利于合理安排电网运行方式和机组的检修计划,有利于系统的合理规划和经济运行。为了提高短期负荷预测的精度,把自相关函数的概念应用到反向传播(backpropogation,bp)神经网络输入变量选择中,通过matlab仿真软件建立负荷预测模型。最后对某电力系统1d的负荷进行预测,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性。

电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,其负荷变化具有明显的周期性,文章采用elman神经网络与bp神经网络建立模型,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。对某电网实际历史数据进行仿真预测,经研究发现,elman模型具有收敛速度快、预测精度高的特点,同时表明利用elman回归神经网络建模对某电网负荷进行预测是完全可行的,在负荷预测领域有着较好的应用前景。

电力系统短期负荷预测是能量管理系统的重要组成部分，不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是电力市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。因此，短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。

电力系统短期负荷预测是能量管理系统的重要组成部分，不但为电力系统的安全、经济运行提供保障，也是电力市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划的基础。因此，短期负荷预测方法的研究一直为人们所重视。

电力系统负荷预测的重要性、分类和主要预测方法,bp神经网络算法的基本理论和预测过程,建立基于bp神经网络的短期负荷预测模型,以加州24h的电力负荷预测为例进行matlab仿真,结果显示预测精度符合电力系统要求。

介绍了神经网络的基本原理,编制了通用神经网络程序,并用此程序对一实际工程空调负荷进行了预测,预测结果与计算值相吻合,说明神经网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法

为了考虑除负荷本身外的其他因素对短期负荷的影响,提出了基于相似度与神经网络的短期协同预测模型。该模型首先通过计算负荷曲线的相似度对历史数据进行排序,然后选择与预测时刻相似度较相近的数据对未来时刻的负荷利用相似度进行预测,对于出现的误差,通过神经网络结合其他因素进行预测纠正。实验结果证明,该协同预测模型较之单纯的bp神经网络预测模型具有较高的预测精度。

球磨机技术要求 一、球磨机介绍： ⑴、球磨机分类： 1、按排料方式分：溢流型和格子型。 2、按筒体的长度和直径之比分类：短磨机、中长磨机和长磨机。 ①、短磨机：长径比在2以下时为短磨机，或称球磨机。一般为单仓，用于粗磨或一级 磨，也可以将2～3台球磨机串联使用。 ②、中长磨机：长径比在3左右时为中长磨机。 ③、长磨机：长径比在4以上时为长磨机或称管磨机。中长磨和长磨，其内部一般分成 2～4个仓，在水泥厂用得较多。 3、按是否连续操作分：连续磨机和间歇磨机。 4、按传动方式分类：中心传动磨机和边缘传动磨机。 ①、中心传动磨机：电动机通过减速机带动磨机卸料端空心轴而驱动磨机回转。减速机 的输出轴与磨机的中心线在一条直线上。 ②、边缘传动磨机：电动机通过减速机带动固定在卸料端筒体上的大齿轮而驱动磨机筒 体回转。 5、按卸料方式分类：尾卸式磨机和中卸式磨机。 ①、尾卸式

本文提出了在空调负荷计算中引入神经网络模型的思想,介绍了神经网络的概念、原理及其在空调冷负荷计算中的应用方法。

为提高空调冷负荷预测精度,本文提出了基于pso-bp算法的神经网络模型。将pso算法与bp神经网络相结合,对大型商场的空调样本数据进行冷负荷预测实验。结果表明,与bp神经预测算法相比,该算法的预测精度更高,运行速度更快。

针对bp神经网络、rbf神经网络和小波神经网络应用于负荷预测时所遇到的问题,提出了一种基于各种神经网络的组合预测模型。该模型为单输出的3层神经网络,即将3种神经网络的预测结果作为神经网络的输入,将实际负荷值作为神经网络的输出,使训练后的网络具有预测能力。该模型能降低单个神经网络的预测风险,提高预测精度。仿真结果表明,所提出的组合预测模型的精度高于其中任一单一网络模型,也高于传统的线性组合预测模型。