模糊神经网络在磨矿分级控制优化中的应用研究

"这篇毕业论文探讨了基于模糊神经网络的磨矿分级控制与优化方法，应用于湖南柿竹园多金属矿的选矿流程。作者通过深入研究模糊控制和神经网络的理论，结合MATLAB软件，设计了一套磨矿分级的智能控制系统。论文指出，模糊神经网络算法相比于单一神经网络算法在控制精度上更优，能更好地预测矿浆溢流细度，提高控制系统的稳定性和精确性。此外，通过JKSimMet软件对模拟结果进行分析，证明了模糊神经网络算法的有效性和准确性。论文还介绍了如何根据现场工人的经验和专家知识优化控制规则，并将其应用于实际生产线，显著提升了磨矿分级的效率和产品质量，实现了节能降耗的目标。未来，该方法有望在保证产品质量的前提下，通过增加球磨机处理量以提高经济效益。" 本篇毕业论文的核心知识点包括： 1. 磨矿分级控制：磨矿分级是选矿工艺中的关键步骤，直接影响产品的质量和生产效率。传统的控制方法面临精度不足的问题，需要借助先进的自动化技术进行优化。 2. 模糊控制：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，能够处理非线性和不确定性问题，适应磨矿分级过程中复杂的工况变化。 3. 神经网络：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于学习和预测数据模式，适用于处理非线性关系和复杂系统。 4. 模糊神经网络：模糊神经网络结合了模糊逻辑的规则化处理和神经网络的学习能力，能提高控制系统的精度和适应性。 5. MATLAB：MATLAB作为一种强大的计算和建模工具，被用于设计和仿真模糊神经网络控制系统，以评估不同算法的性能。 6. JKSimMet软件：该软件用于模拟选矿过程，通过质量平衡分析，验证模糊神经网络算法的控制效果，确保溢流浓度的准确性和稳定性。 7. 控制规则优化：根据现场操作经验，制定并优化控制规则，以适应实际生产环境，提升控制算法的效果。 8. 节能降耗：通过精确控制磨矿分级过程，可以减少不必要的能耗，提高资源利用率，降低运营成本。 9. 经济效益提升：在保证产品质量的前提下，模糊神经网络控制可能允许增加处理量，从而提高企业的经济效益。 这些知识点展示了现代控制技术如何应用于矿业工程，尤其是模糊神经网络在优化复杂工业过程中的潜力。论文的研究不仅为柿竹园多金属矿提供了改进方案，也为同类选矿工厂提供了借鉴。