模糊神经网络提升振动磨机控制系统的自适应与动态性能

本文主要探讨了基于模糊神经网络的振动磨机控制系统的研究。振动磨机在破磨过程中由于其非线性和复杂性，传统的控制方法可能存在局限。设计了一种二维模糊控制器，这种控制器利用模糊逻辑推理的优势，能够处理不确定性和模糊性的输入，但其缺点在于过度依赖领域专家的经验，缺乏实时学习能力。 为克服这一问题，文章将模糊控制与神经网络的自学习功能相结合。神经网络，特别是BP（Backpropagation）算法，作为一种强大的模式识别和学习工具，可以在线地调整权重，从而提高系统的自适应能力和表达能力。通过将模糊逻辑的直观性和神经网络的学习能力相结合，设计出的控制器能够在运行过程中不断优化控制策略，适应不断变化的工作条件，显著改善了振动磨机控制系统的动态性能。 仿真实验部分展示了所提出的模糊神经网络控制器在面对突加负载时的速度响应，结果显示系统具有快速响应、稳定性和良好的抗扰动能力，这提高了系统的鲁棒性。与传统控制策略如速度环前置补偿和滑膜控制相比，这种方法显示出明显的优势。 引用了多篇相关领域的学术文献，涵盖了伺服系统设计、轧钢设备控制、交流调速系统、同步电动机调速系统、永磁同步电动机的数学模型以及滑模控制等，这些引用既提供了理论支持，也展示了在电机控制领域的前沿研究成果。 作者辛平，作为一名电气工程领域的教师和研究者，专注于电力电子与交流控制技术，她的工作背景和研究兴趣有助于深入理解本文所探讨的模糊神经网络在振动磨机控制系统中的应用。 这篇文章不仅解决了振动磨机控制中的复杂问题，也为其他工业领域的自适应控制提供了新的思路和方法。通过模糊神经网络的集成，本文的研究提升了系统的控制精度和效率，对于实际工业生产具有重要的应用价值。