BP神经网络驱动的重介选煤悬浮液密度智能给定系统

本文主要探讨了在重介质选煤过程中，传统人工凭经验确定悬浮液密度的局限性，即这种方法的准确性往往较低。针对这一问题，研究人员提出了一种创新的解决方案——利用BP（Back Propagation）神经网络控制技术，来实现悬浮液密度的智能给定。BP神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的人工神经网络模型，通过学习和训练，能够自动调整权重，以适应复杂的输入与输出关系。 文章首先介绍了BP神经网络的基本原理，强调了其在处理非线性问题上的优势，这对于非恒定的悬浮液密度控制具有重要意义。然后，作者将这种方法应用到实际场景中，通过对郭屯选煤厂生产现场采集的大量数据进行训练，这些数据包括悬浮液密度的变化趋势、操作条件等多种因素。通过训练，神经网络能够学习并建立起悬浮液密度与其影响因素之间的关系模型。 实验结果显示，使用BP神经网络进行智能给定的悬浮液密度具有很高的精度，明显优于传统的经验法。这不仅提高了选煤过程的效率，还降低了人为误差，为重介质选煤行业的自动化和智能化进程提供了关键技术支撑。预测部分展示了神经网络在实时监测和预测悬浮液密度方面的潜力，这对于优化生产流程，降低能耗，提升整体经济效益具有积极影响。 总结来说，该研究不仅提出了一个实用的解决方法，而且验证了其在实际生产环境中的可行性，为重介质选煤悬浮液密度的智能控制提供了一个新的科学依据和技术路径。未来，随着大数据和人工智能技术的发展，这种基于BP神经网络的智能给定系统有望在更多工业领域得到广泛应用。