MATLAB下BP神经网络驱动的循环介质密度控制系统优化设计

本文主要探讨了"基于BP神经网络的循环介质密度控制系统设计"这一关键主题，着重于煤炭行业的重介选煤过程中的介质控制技术。循环介质密度是选煤过程中一个重要的参数，它直接影响到分选效率和产品质量。本文作者梁斌昌、赵建章、田树丹和杨双舟合作，利用MATLAB这一强大的数值计算和数据分析平台，构建了一个针对循环介质密度的自动控制系统。 系统设计的核心是采用了一种经典的神经网络模型——Backpropagation (BP)神经网络。BP神经网络以其自学习能力和非线性映射能力，被用于处理复杂的非线性关系。在这个案例中，他们将涡北选煤厂的实际生产数据作为训练样本，选取循环介质密度、磁性物含量和介质桶位作为输入变量，而调节阀开度、分流阀1开度和分流阀2开度作为输出变量。通过反复的训练和测试，作者优化了神经网络的结构，最终确定了隐层数为1，隐层节点数为9，这使得系统的预测误差控制在0.002至0.012的范围内，满足了控制精度的要求。 该系统的成功设计表明，BP神经网络可以有效地解决重介选煤过程中循环介质密度的控制问题，提升了整个生产过程的稳定性和效率。这种控制方法对于煤炭工业和其他类似工业领域的介质控制具有重要的参考价值，因为它不仅减少了人工干预的必要，还能够适应现场条件的变化，实现动态调整。此外，文章引用了中图分类号TD948.9，表明其研究内容属于技术制备和应用领域，文献标志码A表示文章达到了学术研究的标准。 这篇论文不仅提供了BP神经网络在循环介质密度控制系统中的实际应用实例，而且还为其他类似工业领域的专家和工程师提供了一种创新的解决方案，推动了煤炭工业自动化和智能化的发展。