【摘 要】
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磨机负荷是评价磨机运行状态和预测磨机行为的重要指标,针对粉磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于改进型粒子群算法(improved particle
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51878548,51209167),陕西省自然科学基金(2019JM-474)
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磨机负荷是评价磨机运行状态和预测磨机行为的重要指标,针对粉磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题,提出了一种基于改进型粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)优化径向基神经网络(radial basis function,RBF)参数的磨机负荷预测模型(IPSO-RBF),使惯性权重因子在迭代过程中非线性下降,平衡局部搜索能力与全局搜索能力之间的矛盾,该算法能快速准确地找到最优解,提高粉磨机磨机负荷的预测精度;通过水泥厂的实测数据实验
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